“`html
InternVL 1.5: Развитие мультимодального ИИ с высоким разрешением и возможностями в области двуязычности в открытых моделях
Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) интегрируют обработку текста и визуальных данных для улучшения способности искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с миром. Эта область исследований фокусируется на создании систем, способных понимать и реагировать на сочетание визуальных подсказок и лингвистической информации, имитируя более человекоподобное взаимодействие.
Ограничения открытых моделей
Основная проблема заключается в ограниченных возможностях открытых моделей по сравнению с коммерческими аналогами. Открытые модели часто проявляют недостатки в обработке сложных визуальных входов и поддержке различных языков, что может ограничить их практическое применение и эффективность в различных сценариях.
Недостатки традиционных методов
Исторически большинство открытых MLLM обучались при фиксированных разрешениях, преимущественно с использованием наборов данных, ограниченных английским языком. Такой подход существенно затруднял их функциональность при обработке изображений с высоким разрешением или контента на других языках, что делало им сложным успешное выполнение задач, требующих детального визуального понимания или многоязычных возможностей.
Решение проблемы
Исследования Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, SenseTime Research, Университета Цинхуа, Университета Нанькин и Университета Фудана, и Китайского университета Гонконга представляют InternVL 1.5 – открытую MLLM, разработанную для существенного улучшения возможностей моделей с открытым исходным кодом в области мультимодального понимания. Модель включает три основных улучшения для сокращения разрыва в производительности между открытыми и коммерческими моделями:
Во-первых, был оптимизирован мощный визуальный кодер InternViT-6B через стратегию непрерывного обучения, улучшающую его визуальные возможности понимания.
Во-вторых, динамический подход к высокому разрешению позволяет модели обрабатывать изображения с разрешением до 4K путем динамической настройки тайлов изображения, основанной на соотношении сторон и разрешении входа.
В-третьих, был тщательно собран высококачественный двуязычный набор данных, охватывающий общие сцены и изображения документов, аннотированные параллельными вопросами и ответами на английском и китайском языках.
Данные три шага существенно повышают производительность модели в задачах OCR и китайском языке. Эти улучшения позволяют InternVL 1.5 успешно конкурировать в различных стандартных тестах и сравнительных исследованиях, продемонстрировав его улучшенную эффективность в мультимодальных задачах.
Метод обработки изображений
InternVL 1.5 использует сегментированный подход к обработке изображений, позволяя ему обрабатывать изображения с разрешением до 4K, разделяя их на тайлы размером от 448×448 пикселей, динамически адаптируясь в зависимости от соотношения сторон и разрешения изображения. Этот метод улучшает понимание изображения и облегчает понимание детальных сцен и документов.
Улучшенные языковые возможности
Улучшенные языковые возможности модели обусловлены обучением на разнообразном наборе данных, включающем как английский, так и китайский языки, охватывающем различные сцены и типы документов, что повышает ее производительность в задачах OCR и текстовых задачах на разных языках.
Результаты и преимущества
Производительность модели подтверждается ее результатами в нескольких стандартных тестах, где она превосходит в особенности в задачах OCR и понимания сцен на нескольких языках. InternVL 1.5 демонстрирует актуальные результаты, показывая заметное улучшение по сравнению с предыдущими версиями и превосходя некоторые коммерческие модели в конкретных тестах.
Заключение
InternVL 1.5 решает существенные проблемы, с которыми сталкиваются открытые мультимодальные большие языковые модели, особенно в обработке изображений с высоким разрешением и поддержке многоязычных возможностей. Эта модель значительно сокращает разрыв в производительности по сравнению с коммерческими аналогами за счет внедрения мощного визуального кодера, динамической адаптации разрешения и комплексного двуязычного набора данных. Улучшенные возможности InternVL 1.5 демонстрируются через ее выдающуюся производительность в задачах OCR и понимания сцен на нескольких языках, утверждая ее позицию как серьезного конкурента в области передовых систем искусственного интеллекта.
“`
“`html
Используйте ИИ для выполнения задач эффективно
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте InternVL 1.5 для улучшения мультимодального ИИ с высоким разрешением и возможностями в области двуязычности в открытых моделях.
Как использовать ИИ
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Выбор подходящего решения
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Как изменить процессы
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах на сайте Flycode.ru. 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.
“`
