Эффективная мультигранулярная гибридная система визуального кодирования для мультимодельных больших языковых моделей (MLLMs)

 MaVEn: An Effective Multi-granularity Hybrid Visual Encoding Framework for Multimodal Large Language Models (MLLMs)

МаVEn: эффективная многоуровневая гибридная система визуального кодирования для многомодальных крупных языковых моделей (MLLMs)

Существующие многомодальные крупные языковые модели (MLLMs) сосредоточены на индивидуальной интерпретации изображений, что ограничивает их возможность решать задачи, включающие множество изображений. Для эффективной работы с такими задачами необходимо, чтобы модели понимали и интегрировали информацию сразу по нескольким изображениям.

В недавнем исследовании команда ученых представила МаВЕn, многоуровневую систему визуального кодирования, созданную для улучшения производительности MLLMs в задачах требующих рассуждения по нескольким изображениям. Эта уникальная система сочетает два различных вида визуальных представлений, чтобы преодолеть ограничения, с которыми сталкиваются существующие модели.

Основные особенности MaVEn:

  • Дискретные визуальные символьные последовательности: Извлекают семантические концепции изображений. MaVEn абстрагирует визуальную информацию в дискретные символы, облегчая моделирование и интеграцию этой информации с текстовыми данными.
  • Последовательности для непрерывного представления: Используются для воссоздания мелких деталей изображений, сохраняя специфические визуальные детали. Это обеспечивает доступ модели к тонкой информации, необходимой для обоснованного толкования и логики.

MaVEn сочетает эти два подхода, улучшая способность модели к пониманию и обработке информации с нескольких изображений. Такая двойная система кодирования сохраняет эффективность модели в задачах, связанных с одним изображением, одновременно улучшая ее производительность в многокартинных сценариях.

Кроме того, MaVEn предлагает динамический метод снижения длинных последовательностей непрерывных признаков, что позволяет оптимизировать производительность модели и снизить вычислительную сложность без ущерба для качества визуальных данных.

Эксперименты показали, что MaVEn значительно улучшает производительность MLLM в сложных ситуациях, требующих рассуждения на многих изображениях, а также улучшает производительность моделей в задачах с одним изображением, что делает его универсальным решением для различных приложений визуальной обработки.

Основные преимущества исследования:

  • Уникальная система, сочетающая непрерывные и дискретные визуальные представления, значительно улучшает способность MLLM к обработке сложной визуальной информации с нескольких изображений и рассуждениям по ним.
  • Динамический механизм снижения длинных последовательностей визуальных аспектов позволяет оптимизировать процесс обработки нескольких изображений снижая вычислительную сложность без утраты точности.
  • Метод успешно работает в различных сценариях рассуждения на нескольких изображениях, а также демонстрирует преимущества в стандартных задачах с одним изображением, что подтверждает его адаптивность и эффективность в различных приложениях визуальной обработки.

Представленное исследование демонстрирует значительные улучшения в производительности MLLM в сложных ситуациях, требующих рассуждения на нескольких изображениях. Это также показывает, как данная система улучшает производительность моделей в задачах с одним изображением, делая ее универсальным решением для различных приложений визуальной обработки.

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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • 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…