Проблемы моделей «язык-зрение» (VLMs)
Модели VLMs сталкиваются с важной проблемой: как эффективно обобщать данные за пределами обучающего набора, сохраняя при этом ресурсы и снижая затраты. Часто используемые методы, такие как «обучение с учетом цепочки размышлений» (CoT-SFT), могут приводить к переобучению. Это означает, что модели хорошо работают с известными данными, но плохо справляются с новыми ситуациями. Это ограничивает их применение в таких областях, как автономные системы и медицинская визуализация.
Решение R1-V от Deep Agent
Компания Deep Agent разработала R1-V для решения этих проблем. Этот новый подход на основе обучения с подкреплением (RL) улучшает способность моделей VLMs обобщать данные, оставаясь при этом экономичным. R1-V показывает, как обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) может быть более эффективным и надежным по сравнению с традиционным CoT-SFT при работе с новыми данными.
Цели R1-V
Главная цель R1-V — улучшить способность VLMs обобщать данные за пределами обучающих наборов. Методика R1-V использует техники обучения с подкреплением, которые помогают модели развивать универсальные навыки, а не просто запоминать примеры из обучения. В частности, внимание уделяется обучению моделей VLMs надежным навыкам визуального подсчета, что важно для многих приложений ИИ.
Эффективность обучения R1-V
Одним из главных преимуществ R1-V является его эффективность обучения. Несмотря на то, что модель имеет всего 2 миллиарда параметров, она показывает лучшие результаты, чем значительно большая модель с 72 миллиардами параметров в тестах на новых данных. Это доказывает, что размер модели не является единственным фактором производительности; важны методология обучения и стратегии обучения с подкреплением.
Экономические затраты
R1-V была обучена на восьми графических процессорах A100 всего за 30 минут, с общими затратами всего 2.62 доллара. Эта экономичность делает R1-V привлекательным вариантом для исследователей и разработчиков, желающих достичь высокой производительности без значительных вычислительных ресурсов.
Открытость и доступность
Разработка R1-V поддерживает открытые исследования в области ИИ, предоставляя код, веса модели, наборы данных и скрипты для обучения в открытом доступе. Это позволяет сообществу исследователей ИИ улучшать модели VLMs. Подход R1-V к обучению с подкреплением позволяет быстро обучаться на данных, достигая высокой производительности с минимальными затратами.
Как использовать ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где можно применить автоматизацию.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Дополнительные ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
