Развитие больших мультимодальных моделей: DocHaystack, InfoHaystack и система генерации с поддержкой визуального поиска

Преимущества новых моделей ИИ для обработки изображений и текста

Модели LMM достигли значительных успехов в понимании изображений и текста, но все еще сталкиваются с трудностями при работе с большими коллекциями изображений. Это ограничивает их применение в реальных задачах, таких как визуальный поиск и работа с большими наборами данных, например, личными фотоархивами.

Новые стандарты для оценки моделей

Для решения этих проблем были разработаны новые стандарты, такие как DocHaystack и InfoHaystack. Эти стандарты требуют от моделей обработки до 1,000 документов за один запрос, что значительно расширяет возможности визуального поиска и ответов на вопросы.

Интеграция систем поиска и генеративных моделей

Фреймворки, такие как V-RAG, объединяют системы поиска с генеративными моделями, что позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных изображений и текста. V-RAG использует несколько кодеров изображений и модуль оценки релевантности, что обеспечивает высокую производительность на новых стандартах.

Улучшение точности поиска и ответов

Бенчмарки DocHaystack и InfoHaystack гарантируют, что каждый вопрос дает уникальный ответ, специфичный для документа. Это достигается с помощью трехступенчатого процесса фильтрации вопросов, что позволяет улучшить точность ответов.

Результаты и достижения V-RAG

V-RAG показал улучшение на 9% и 11% в Recall@1 на бенчмарках DocHaystack-1000 и InfoHaystack-1000, что значительно повышает возможности поиска и рассуждений для моделей LMM.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.