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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…