Исследование моделей видео и языка: подробный обзор

 Demystifying Vision-Language Models: An In-Depth Exploration

Раскрытие моделей видение-язык: глубокое исследование

Модели видение-язык (VLM), способные обрабатывать как изображения, так и текст, приобрели огромную популярность благодаря своей универсальности в решении широкого круга задач, от поиска информации в отсканированных документах до генерации кода по скриншотам. Однако развитие этих мощных моделей затрудняется недостатком понимания критических проектных решений, которые действительно влияют на их производительность. Этот знаковый пробел затрудняет исследователям сделать значительные успехи в этой области. Для решения этой проблемы команда исследователей из Hugging Face и Sorbonne Université провела обширные эксперименты, чтобы раскрыть факторы, которые имеют наибольшее значение при построении моделей видение-язык, сосредотачиваясь на архитектуре модели, мультимодальных процедурах обучения и их влиянии на производительность и эффективность.

Практические решения и ценность

Современные передовые модели VLM обычно используют предварительно обученные одномодальные модели, такие как большие языковые модели и кодировщики изображений, и объединяют их через различные архитектурные выборы. Однако исследователи обнаружили, что эти проектные решения часто принимаются без должного обоснования, что приводит к недопониманию их влияния на производительность. Чтобы прояснить этот вопрос, они сравнили различные архитектуры моделей, включая кросс-внимание и полностью авторегрессивные архитектуры, а также влияние замораживания или размораживания предварительно обученных основ во время обучения.

Исследователи также углубились в мультимодальную процедуру обучения, исследуя стратегии, такие как изученное пулинг для уменьшения количества визуальных токенов, сохранение исходного соотношения сторон и разрешения изображения, а также разделение изображения для обмена вычислений на производительность. Путем тщательной оценки этих проектных решений в контролируемой среде они стремились извлечь экспериментальные результаты, которые могли бы направить разработку более эффективных и эффективных моделей VLM. Вдохновленные этими результатами, исследователи обучили Idefics2, открытую 8-миллиардную параметрическую фундаментальную модель видение-язык, с целью достижения передовой производительности при сохранении вычислительной эффективности.

Одним из ключевых аспектов, исследованных исследователями, был выбор предварительно обученных основ для компонентов видения и языка. Они обнаружили, что для фиксированного числа параметров качество основы языковой модели оказывает более значительное влияние на производительность конечной модели VLM, чем качество основы видения. В частности, замена менее качественной языковой модели (например, LLaMA-1-7B) на более качественную (например, Mistral-7B) привела к более существенному улучшению производительности по сравнению с модернизацией кодировщика видения (например, с CLIP-ViT-H на SigLIP-SO400M).

Исследователи затем сравнили кросс-внимательные и полностью авторегрессивные архитектуры, два распространенных выбора в проектировании VLM. В то время как архитектура кросс-внимания изначально показала лучшие результаты, когда предварительно обученные основы были заморожены, полностью авторегрессивная архитектура превзошла ее, когда предварительно обученные основы были разрешены адаптироваться во время обучения. Интересно, что размораживание предварительно обученных основ в рамках полностью авторегрессивной архитектуры могло привести к расхождениям в обучении, которые они смягчили, используя метод низкоранговой адаптации (LoRA) для стабилизации процесса обучения.

Для повышения эффективности исследователи исследовали использование изученного пулинга для уменьшения количества визуальных токенов, необходимых для каждого изображения. Эта стратегия улучшила производительность на последующих задачах и значительно снизила вычислительные затраты во время обучения и вывода. Кроме того, они адаптировали кодировщик видения, предварительно обученный на изображениях фиксированного размера, чтобы сохранить исходное соотношение сторон и разрешение входных изображений, обеспечивая гибкие вычисления во время обучения и вывода без ухудшения производительности.

Для внедрения этих результатов в практику исследователи обучили Idefics2, открытую 8-миллиардную параметрическую фундаментальную модель видение-язык. Idefics2 была обучена с использованием многоступенчатого предварительного обучения, начиная с предварительно обученных моделей SigLIP-SO400M и Mistral-7B. Она была обучена на разнообразных источниках данных, включая переплетенные документы изображение-текст из OBELICS, пары изображение-текст из PMD и LAION COCO, а также документы PDF из OCR-IDL, PDFA и Rendered Text. Эти разнообразные данные обучения направлены на улучшение возможностей Idefics2 в понимании и обработке различных мультимодальных входов, используя понимание исследователей эффективного и эффективного проектирования моделей VLM.

Исследователи оценили производительность своих предложенных методов и проектных решений с использованием различных наборов данных, включая VQAv2, TextVQA, OKVQA и COCO. Общие результаты показали, что разделение изображений на подизображения во время обучения позволило обменять вычислительную эффективность на улучшенную производительность во время вывода, особенно в задачах, связанных с чтением текста на изображении.

Количественные результаты показали, что их подход превзошел текущие передовые модели VLM в той же категории размера, достигнув впечатляющей производительности на бенчмарках, таких как MMMU, MathVista, TextVQA и MMBench. Заметно, что Idefics2 проявила производительность на уровне моделей в четыре раза большего размера и даже соответствовала производительности закрытых моделей, таких как Gemini 1.5 Pro, на нескольких бенчмарках. Например, на бенчмарке MathVista Idefics2 набрала 54,9%, соответствуя производительности Gemini 1.5 Pro. На сложном бенчмарке TextVQA, который тестирует способности OCR, Idefics2 набрала 73,6%, превзойдя более крупные модели, такие как LLaVA-Next (68,9%) и DeepSeek-VL (71,5%).

Эти результаты демонстрируют передовую производительность Idefics2, сохраняя при этом вычислительную эффективность во время вывода, демонстрируя эффективность подхода исследователей в построении мощных и эффективных моделей VLM через обоснованные проектные решения.

Хотя исследователи сделали значительные шаги в понимании критических факторов в развитии VLM, вероятно, существуют дальнейшие возможности для улучшения и исследований. Поскольку область продолжает развиваться, их работа служит прочным фундаментом для будущих исследований и прогресса в моделировании видение-язык. Исследователи также выпустили свой набор данных для обучения, The Cauldron, массовую коллекцию из 50 наборов данных видение-язык. Открыв свою работу для общественности, включая модель, результаты и обучающие данные, они стремятся способствовать развитию области и позволить другим строить на основе их исследований, способствуя сотрудничеству в моделировании видение-язык.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…