Улучшение понимания визуального языка: самоусовершенствование VILA 2 и интеграция специалистических знаний

 Revolutionising Visual-Language Understanding: VILA 2’s Self-Augmentation and Specialist Knowledge Integration

«`html

Прорыв в понимании визуально-языковой информации: самоусовершенствование и интеграция специализированных знаний VILA 2

В области языковых моделей произошел значительный прогресс, стимулированный трансформаторами и усилиями по масштабированию. OpenAI GPT-серии продемонстрировали мощь увеличения параметров и использование качественных данных. Инновации, такие как Transformer-XL, расширили контекстные окна, в то время как модели, такие как Mistral, Falcon, Yi, DeepSeek, DBRX и Gemini, продвинули возможности еще дальше.

Визуально-языковые модели (VLM) также быстро развиваются. CLIP первоначально создал общие пространства для визуально-языковых признаков через контрастное обучение. BLIP и BLIP-2 улучшили это, выравнив предварительно обученные кодировщики с большими языковыми моделями. LLaVA и InstructBLIP показали сильную обобщенность по различным задачам. Kosmos-2 и PaLI-X масштабировали предварительное обучение данных с использованием псевдо-размеченных ограничивающих рамок, связывая улучшенное восприятие с лучшим высокоуровневым мышлением.

Практические решения и ценность

Недавние достижения в области визуально-языковых моделей (VLM) сосредоточены на выравнивании визуальных кодировщиков с большими языковыми моделями (LLM) для улучшения возможностей в различных визуальных задачах. Хотя прогресс достигнут в методах обучения и архитектурах, наборы данных часто остаются упрощенными. Для решения этой проблемы исследователи исследуют аугментацию данных на основе VLM в качестве альтернативы трудоемким наборам данных, созданным людьми. Статья представляет новый режим обучения, включающий этапы самоаугментации и специализированной аугментации, итеративно улучшая предварительные данные для создания более сильных моделей.

Исследование сосредоточено на авторегрессионных визуально-языковых моделях (VLM), использующих трехэтапную парадигму обучения: выравнивание-предварительное обучение-SFT. Методология представляет новый режим обучения аугментации, начиная с самоаугментации обучения VLM в зацикленной петле, за которой следует специализированная аугментация для использования навыков, полученных во время SFT. Этот подход постепенно улучшает качество данных, улучшая визуальную семантику и уменьшая галлюцинации, что прямо повышает производительность VLM. Исследование представляет семейство моделей VILA 2, которые превосходят существующие методы на основных бенчмарках без дополнительных сложностей.

VILA 2 достигает передовой производительности в рейтинге тестового набора данных MMMU среди открытых моделей, используя только общедоступные наборы данных. Процесс самоаугментации постепенно устраняет галлюцинации из подписей, улучшая качество и точность. Через итерационные раунды VILA 2 значительно увеличивает длину и качество подписей, преимущественно улучшаясь после первого раунда. Улучшенные подписи последовательно превосходят существующие методы на различных визуально-языковых бенчмарках, демонстрируя эффективность улучшенного качества предварительного обучения данных.

Специализированное обучение дополнительно улучшает производительность VILA 2 путем внедрения предметной экспертизы в общую VLM, улучшая точность в широком диапазоне задач. Комбинация самоаугментации и специализированного обучения приводит к значительному увеличению производительности на различных бенчмарках, расширяя возможности VILA. Эта методология циклов захвата и обучения не только улучшает качество данных, но также повышает производительность модели, способствуя последовательному улучшению точности и достижению новых передовых результатов.

Результаты показывают постепенное устранение галлюцинаций и улучшение качества подписей в процессе самоаугментации. Комбинированный подход самоаугментации и специализированного обучения приводит к улучшенной точности на различных задачах, достигая новых передовых результатов в рейтинге тестового набора данных MMMU среди открытых моделей. Эта методология демонстрирует потенциал итеративного улучшения данных и моделей в развитии возможностей визуально-языкового понимания.

В заключение, VILA 2 представляет собой значительный прорыв в области визуально-языковых моделей, достигая передовой производительности благодаря инновационным техникам самоаугментации и специализированной аугментации. Путем итеративного улучшения предварительных данных с использованием только общедоступных наборов данных модель демонстрирует превосходное качество подписей, уменьшение галлюцинаций и улучшение точности в различных визуально-языковых задачах. Комбинация общих знаний с предметной экспертизой приводит к значительному увеличению производительности на бенчмарках. Успех VILA 2 подчеркивает потенциал улучшения данных в развитии мультимодальных систем искусственного интеллекта, открывая путь к более сложному пониманию визуальной и текстовой информации. Этот подход не только улучшает производительность модели, но также демонстрирует эффективность использования существующих моделей для улучшения качества данных, что потенциально революционизирует разработку будущих систем искусственного интеллекта.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 47k+ ML на Reddit

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Статья: «Революционизация понимания визуально-языковой информации: самоусовершенствование и интеграция специализированных знаний VILA 2»

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Revolutionising Visual-Language Understanding: VILA 2’s Self-Augmentation and Specialist Knowledge Integration.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

«`

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

    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…

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

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by c2deb05c 8496 4a4d 8cab 2bb3d57fc0f0 1

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    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,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by b78d385e b261 4424 829c 8c380ea5040f 2

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 0

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 3

    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…

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

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    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.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by c2deb05c 8496 4a4d 8cab 2bb3d57fc0f0 3

    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…

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

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 2

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 2

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 1

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    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…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 3

    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,…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    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…

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

    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…