Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ
Введение в мультимодальные эмбеддинги
Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных приложений, включая:
- Визуальные вопросы и ответы
- Поиск информации
- Классификация
- Визуальная привязка
Эти возможности необходимы для ИИ-моделей, которые анализируют контент из реального мира, таких как цифровые помощники и визуальные поисковые системы.
Проблема обобщения
Существующая проблема заключается в том, что модели не могут обобщать информацию на разных задачах и модальностях. Большинство моделей разработаны для конкретных задач и испытывают трудности с незнакомыми наборами данных.
Существующие решения и их ограничения
Текущие инструменты, такие как CLIP и BLIP, генерируют визуально-текстовые эмбеддинги, но сталкиваются с ограничениями в кросс-модальном рассуждении. Эти модели обычно используют отдельные кодировщики для изображений и текста, что приводит к недостаточной интеграции.
Введение VLM2VEC и MMEB
Сотрудничество между Salesforce Research и Университетом Ватерлоо привело к разработке VLM2VEC и обширного бенчмарка MMEB. Этот бенчмарк включает:
- 36 наборов данных
- Четыре основные задачи: классификация, визуальные вопросы и ответы, поиск и визуальная привязка
Как работает VLM2VEC
Команда исследователей использовала модели Phi-3.5-V и LLaVA-1.6. Процесс включает:
- Создание специфических для задачи запросов и целей.
- Использование модели для генерации эмбеддингов.
- Применение контрастного обучения для улучшения согласования эмбеддингов.
Результаты производительности
Результаты показывают значительное улучшение производительности. Лучшая версия VLM2VEC достигла:
- Precision@1 62.9% по всем наборам данных MMEB.
- Сильная производительность в нулевом режиме с 57.1% на наборах данных вне распределения.
Практические бизнес-решения
Использование VLM2VEC и MMEB может значительно улучшить бизнес-процессы:
- Автоматизация обработки запросов клиентов.
- Улучшение точности поиска информации.
- Оптимизация классификации данных для более быстрого принятия решений.
Рекомендации по внедрению
- Определите процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ИИ на бизнес.
- Подберите инструменты, соответствующие вашим потребностям и целям.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Введение VLM2VEC и MMEB решает ограничения существующих мультимодальных инструментов, предоставляя надежную основу для обобщения задач. Это значительный шаг вперед в развитии мультимодального ИИ, делая его более универсальным и эффективным для реальных приложений.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram здесь.
