Расширение возможностей мультимодального искусственного интеллекта c помощью CuMo

 Breaking Down Barriers: Scaling Multimodal AI with CuMo

“`html

Расширение возможностей мультимодального искусственного интеллекта с помощью CuMo

В настоящее время использование больших языковых моделей (LLM) таких, как GPT-4, вызывает волнение вокруг их улучшения с помощью мультимодальных возможностей для анализа визуальных данных в дополнение к тексту. Однако ранее создание мощных мультимодальных LLM сталкивалось с проблемами масштабирования и поддержания производительности. Для решения этих проблем исследователи черпали вдохновение из архитектуры “сети экспертов”, широко используемой для масштабирования LLM путем замены плотных слоев модулями экспертов.

Решение через сеть экспертов

В подходе с использованием сети экспертов на входы не подается одна большая модель, а множество более мелких экспертных подмоделей, каждая из которых специализируется на подмножестве данных. Сетевой маршрутизатор определяет, какие эксперты должны обрабатывать каждый входной пример, что позволяет масштабировать общую емкость модели более эффективным способом.

В их подходе исследователи интегрировали разреженные блоки экспертов визуального кодера и визуально-языкового соединителя мультимодального LLM. Это позволяет различным экспертным модулям параллельно обрабатывать разные части визуальных и текстовых входов, а не полагаться на монолитную модель для анализа всего.

Основная новация заключается в концепции “co-upcycling”. Вместо того чтобы обучать разреженные модули экспертов с нуля, они инициализируются из предварительно обученной плотной модели перед доводкой. Это обеспечивает лучшую отправную точку для специализации экспертов во время обучения.

Ступенчатый процесс обучения

Для обучения CuMo использует три ступени:

  1. Предварительное обучение только визуально-языкового соединителя на данных изображений-текста, например, LLaVA, для выравнивания модальностей.
  2. Предварительная доводка всех параметров модели на данных описания из ALLaVA для предварительного прогрева всей системы.
  3. Наконец, доводка с визуальными инструкциями из наборов данных, таких как VQAv2, GQA и LLaVA-Wild, вводя разреженные блоки экспертов вместе с вспомогательными потерями для балансировки нагрузки экспертов и стабилизации обучения.

Этот всесторонний подход, интегрирующий разреженность сети экспертов в мультимодельные модели через co-upcycling и тщательное обучение, позволяет CuMo эффективно масштабироваться по сравнению с простым увеличением размера модели.

Исследователи оценили модели CuMo на ряде бенчмарков визуального вопросно-ответного тестирования, таких как VQAv2 и GQA, а также на вызовах мультимодального рассуждения, таких как MMMU и MathVista. Их модели, обученные исключительно на общедоступных наборах данных, превзошли другие передовые подходы в рамках тех же категорий размера модели.

Эти впечатляющие результаты подчеркивают потенциал разреженных архитектур экспертов в сочетании с co-upcycling в разработке более способных и эффективных мультимодальных ИИ-ассистентов. Поскольку исследователи опубликовали свою работу в открытом доступе, CuMo может проложить путь для нового поколения ИИ-систем, способных беспрепятственно понимать и рассуждать текст, изображения и не только.

Больше информации можно найти в документе и на GitHub.

“`

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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • 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.…