Новый компьютерный видеофреймворк MoNE от Google DeepMind для адаптивной обработки визуальных элементов

 Google DeepMind Presents MoNE: A Novel Computer Vision Framework for the Adaptive Processing of Visual Tokens by Dynamically Allocating Computational Resources to Different Tokens

Новый фреймворк для адаптивной обработки визуальных токенов

Одной из значительных проблем исследований в области искусственного интеллекта является неэффективность вычислений при обработке визуальных токенов в моделях Vision Transformer (ViT) и Video Vision Transformer (ViViT). Эти модели обрабатывают все токены с равным упорством, игнорируя встроенную избыточность визуальных данных, что приводит к высоким вычислительным затратам. Решение этой проблемы критично для внедрения моделей искусственного интеллекта в реальные приложения, где ресурсы ограничены, а обработка в реальном времени необходима.

Применение нового фреймворка MoNE

Методы, такие как ViTs и модели Mixture of Experts (MoEs), были эффективны при обработке крупномасштабных визуальных данных, но имеют существенные ограничения. MoEs улучшают масштабируемость, активируя части сети условно, что позволяет снизить затраты времени на вывод. Однако они вносят больший параметрический след и не уменьшают вычислительные затраты без пропуска токенов полностью. Кроме того, эти модели часто используют экспертов с равными вычислительными мощностями, что ограничивает их способность динамически распределять ресурсы в зависимости от важности токенов.

Команда исследователей из Google DeepMind и Университета Вашингтона предлагает фреймворк Mixture of Nested Experts (MoNE), который использует вложенную структуру экспертов для решения неэффективностей существующих методов. MoNE динамически распределяет вычислительные ресурсы, направляя токены к различным вложенным экспертам в зависимости от их важности. Этот подход позволяет обрабатывать избыточные токены через более маленькие, дешевые модели, тогда как более важные токены направляются к более крупным, более детальным моделям. Инновация заключается в использовании вложенной архитектуры, поддерживающей тот же объем параметров, что и базовые модели, но обеспечивающей двукратное снижение вычислительных затрат при выводе. Эта адаптивная обработка улучшает эффективность и сохраняет производительность при различных вычислительных бюджетах.

Результаты и преимущества MoNE

Метод показывает значительное улучшение вычислительной эффективности и производительности на различных наборах данных. На наборе данных ImageNet-21K MoNE достигает точности 87,5%, что является существенным улучшением по сравнению с базовыми моделями. В задачах видеоклассификации, таких как Kinetics400 и Something-Something-v2, MoNE демонстрирует уменьшение вычислительных затрат в два-три раза, сохраняя или превосходя точность традиционных методов. Адаптивные возможности обработки MoNE позволяют поддерживать надежную производительность даже при ограниченных вычислительных бюджетах, что подтверждает его эффективность как в обработке изображений, так и видеоданных.

В заключение, фреймворк Mixture of Nested Experts (MoNE) представляет собой значительное достижение в области эффективной обработки визуальных токенов. Динамическое распределение вычислительных ресурсов в зависимости от важности токенов позволяет MoNE преодолеть ограничения существующих моделей ViT и MoE, достигая существенного снижения вычислительных затрат без ущерба для производительности. Эта инновация имеет большой потенциал для улучшения реальных приложений искусственного интеллекта, делая высокопроизводительные модели более доступными и практичными. Вклад подтверждается серьезными экспериментами, демонстрирующими адаптивность и надежность MoNE на различных наборах данных и вычислительных бюджетах.

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

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…