Улучшение эффективности и гибкости в мультимодельном машинном обучении с помощью адаптивной визуальной токенизации: модели Матрешка

 Matryoshka Multimodal Models With Adaptive Visual Tokenization: Enhancing Efficiency and Flexibility in Multimodal Machine Learning

«`html

Мультимодальное машинное обучение: практические решения и ценность

Мультимодальное машинное обучение – это передовое исследовательское направление, объединяющее различные типы данных, такие как текст, изображения и звук, для создания более полных и точных моделей. Интеграция различных модальностей позволяет моделям лучше понимать и решать сложные задачи, что приводит к улучшению производительности в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка, анализ видео и другие.

Проблема и практическое решение

Основная проблема в мультимодальном машинном обучении заключается в неэффективности и негибкости больших мультимодальных моделей (LMMs) при работе с высокоразрешенными изображениями и видео. Традиционные LMMs, такие как LLaVA, используют фиксированное количество визуальных токенов для представления изображения, что часто приводит к избыточному количеству токенов для плотного визуального контента. Это увеличивает вычислительные затраты и ухудшает производительность, перегружая модель излишней информацией. В результате необходимы методы, способные динамически адаптировать количество токенов в зависимости от сложности визуального входа.

Существующие решения этой проблемы, такие как обрезка и объединение токенов, пытаются уменьшить количество визуальных токенов, поступающих в языковую модель. Однако эти методы обычно генерируют фиксированную длину вывода для каждого изображения, что не позволяет гибко балансировать плотность информации и эффективность. Они должны адаптироваться к различным уровням визуальной сложности, что может быть критично в приложениях, где визуальный контент значительно варьируется от кадра к кадру.

Университет Висконсина-Мэдисон и исследователи Microsoft Research представили модель Matryoshka Multimodal Models (M3). Вдохновленная концепцией матрешек, M3 представляет визуальный контент в виде вложенных наборов визуальных токенов, охватывающих информацию на нескольких уровнях детализации. Такой подход позволяет явно контролировать визуальную детализацию во время вывода, обеспечивая адаптацию количества токенов в зависимости от предполагаемой сложности или простоты контента.

Модель M3 достигает этого путем кодирования изображений в несколько наборов визуальных токенов с увеличением уровней детализации, от грубой к более подробной. В процессе обучения модель учится получать более грубые токены из более подробных, обеспечивая эффективное охватывание визуальной информации. В частности, модель использует масштабы, такие как 1, 9, 36, 144 и 576 токенов, причем каждый уровень обеспечивает постепенно более детальное представление визуального контента. Эта иерархическая структура позволяет модели сохранять пространственную информацию, адаптируя уровень детализации в соответствии с конкретными требованиями.

Экспертиза модели M3 подтверждает ее значительные преимущества. На бенчмарках в стиле COCO модель достигла точности, сопоставимой с использованием всех 576 токенов, но лишь с использованием примерно 9 токенов на изображение. Это представляет собой существенное улучшение эффективности без ущерба точности. Модель M3 также успешно прошла другие тесты, показав, что она может поддерживать высокую производительность даже при резком сокращении количества токенов. Например, точность модели с 9 токенами была сопоставима с Qwen-VL-Chat с 256 токенами, и в некоторых случаях она достигала аналогичной производительности всего с 1 токеном.

Модель может адаптироваться к различным вычислительным и памятным ограничениям во время внедрения, обеспечивая гибкий контроль над количеством визуальных токенов. Эта гибкость особенно ценна в реальных приложениях, где ресурсы могут быть ограничены. Подход M3 также предоставляет рамки для оценки визуальной сложности наборов данных, помогая исследователям понять оптимальную детализацию, необходимую для различных задач. Например, в то время как естественные сценарии, подобные COCO, могут быть обработаны с использованием примерно 9 токенов, плотные задачи визуального восприятия, такие как понимание документов или OCR, требуют большего количества токенов, от 144 до 576.

В заключение, Matryoshka Multimodal Models (M3) решает проблемы текущих LMMs и предоставляет гибкий, адаптивный метод представления визуального контента, создавая условия для более эффективных мультимодальных систем. Способность модели динамически адаптировать количество визуальных токенов в зависимости от сложности контента обеспечивает лучший баланс между производительностью и вычислительными затратами. Этот инновационный подход улучшает способности мультимодальных моделей в понимании и рассуждении, открывая новые возможности для их применения в различных и ресурсо-ограниченных средах.

«`

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…