Новый набор данных для улучшения мультимодельных языковых моделей через контрастное обучение и анализ различий изображений

 Img-Diff: A Novel Dataset for Enhancing Multimodal Language Models through Contrastive Learning and Image Difference Analysis

“`html

Img-Diff: Новый набор данных для улучшения мультимодельных языковых моделей через контрастное обучение и анализ различий изображений

Мультимодельные языковые модели (MLLMs) развиваются, чтобы улучшить взаимодействие текста и изображений с помощью различных техник. Модели, такие как Flamingo, IDEFICS, BLIP-2 и Qwen-VL, используют обучаемые запросы, в то время как LLaVA и MGM используют интерфейсы на основе проекций. LLaMA-Adapter и LaVIN фокусируются на эффективную настройку параметров. Качество набора данных значительно влияет на эффективность MLLM, и недавние исследования улучшают настройку визуальных инструкций, чтобы повысить производительность в задачах вопросов и ответов. Высококачественные наборы данных для тонкой настройки с обширным разнообразием задач были использованы для превосходства в восприятии изображений, рассуждениях и задачах OCR.

Практические решения и ценность:

Мультимодельные языковые модели (MLLMs) развиваются, чтобы улучшить взаимодействие текста и изображений с помощью различных техник. Модели, такие как Flamingo, IDEFICS, BLIP-2 и Qwen-VL, используют обучаемые запросы, в то время как LLaVA и MGM используют интерфейсы на основе проекций. LLaMA-Adapter и LaVIN фокусируются на эффективную настройку параметров. Качество набора данных значительно влияет на эффективность MLLM, и недавние исследования улучшают настройку визуальных инструкций, чтобы повысить производительность в задачах вопросов и ответов. Высококачественные наборы данных для тонкой настройки с обширным разнообразием задач были использованы для превосходства в восприятии изображений, рассуждениях и задачах OCR.

Набор данных Img-Diff представляет новый подход, акцентируя анализ различий изображений, что демонстрирует эмпирическую эффективность в улучшении профессионализма MLLMs в VQA и возможностях локализации объектов. Этот подход выделяет Img-Diff среди существующих наборов данных и продолжает работы в данной области. Предыдущие методы, такие как Shikra, ASM и PINK, использовали значительные объемы данных обнаружения объектов для улучшения возможностей локализации MLLM, заложив основы для инновационного подхода Img-Diff к тонкому распознаванию и анализу изображений.

Статья представляет набор данных Img-Diff, разработанный для улучшения возможностей тонкого распознавания изображений MLLM путем фокусировки на различиях объектов между похожими изображениями. Используя генератор различий областей и генератор различий подписей, набор данных вызывает MLLM для идентификации совпадающих и различных компонентов. Модели, настроенные с помощью Img-Diff, превосходят современные модели на различных задачах различий изображений и VQA. Исследование подчеркивает важность высококачественных данных и развивающихся архитектур моделей в улучшении производительности MLLM. Оно рассматривает существующие подходы, такие как обучаемые запросы и интерфейсы на основе проекций, подчеркивая необходимость лучших наборов данных для решения сложных визуальных задач, связанных с тонкими различиями изображений. Исследование подтверждает разнообразие и качество Img-Diff, поощряя дальнейшее исследование в мультимодальном синтезе данных.

Исследователи разработали набор данных Img-Diff системным подходом. Они создали 118 000 пар изображений с использованием подписей MSCOCO, применяя фильтр сходства изображений, чтобы получить 38 533 высокосходных пары. Были выбраны области ограничительных рамок с наименьшим сходством, установив N равным 5. Два процесса фильтрации – соответствие изображения-текста и сходство подписей – обеспечили допустимость областей ограничительных рамок и подписей. Генератор различий областей создал 117 779 фрагментов данных ограничительных рамок, в то время как генератор различий подписей создал 12 688 высококачественных экземпляров “замены объекта” с подробными описаниями. Наконец, современные MLLM, такие как LLaVA-1.5-7B и MGM-7B, были настроены с использованием набора данных для улучшения производительности в задачах различий изображений и вызовах VQA, демонстрируя эффективность Img-Diff в улучшении возможностей тонкого распознавания изображений MLLM.

Набор данных Img-Diff значительно улучшил производительность MLLM на различных тестах. LLaVA-1.5-7B показала улучшенные результаты на нескольких тестах, в то время как MGM-7B имел смешанные результаты. Обе модели достигли новых рекордных результатов на тесте по запросам на редактирование изображений. LLaVA-1.5-7B достигла среднего увеличения производительности на 3,06% по всем тестам, в сравнении с 1,28% у MGM-7B. Улучшения распространяются на задачи визуального вопроса-ответа, демонстрируя эффективность Img-Diff в улучшении распознавания различий изображений и возможностей редактирования MLLM.

В заключение, статья представляет новый набор данных, разработанный для улучшения возможностей MLLM в задачах распознавания различий изображений. Набор данных Img-Diff, созданный через инновационные методы, объединяющие контрастное обучение и различие подписей изображений, фокусируется на различиях объектов в парных изображениях. Тонкая настройка MLLM с использованием этого набора данных дает конкурентоспособные результаты производительности, сравнимые с моделями, обученными на гораздо больших наборах данных. Исследование подчеркивает важность тщательной генерации данных и процессов фильтрации, предоставляя представления для будущих исследований в мультимодальном синтезе данных. Демонстрируя эффективность целевых высококачественных наборов данных в улучшении возможностей MLLM, статья поощряет дальнейшее исследование в тонком распознавании изображений и мультимодальном обучении.

“`

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

  • 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…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…