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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…