“`html

LLaVA-NeXT: Продвижения в мультимодальном понимании и понимании видео

В поисках искусственного общего интеллекта LLMs и LMMs выступают в качестве замечательных инструментов, способных выполнять разнообразные задачи, подобные человеческим. Однако существует фрагментация в оценке их возможностей, так как наборы данных разбросаны по платформам, таким как Google Drive и Dropbox. lm-evaluation-harness устанавливает прецедент для оценки LLM, но оценка мультимодельных моделей лишена единой структуры. Этот разрыв подчеркивает раннюю стадию оценки мультимодельных моделей и требует согласованного подхода к оценке их производительности на различных наборах данных.

Практические решения и ценность:

LLaVA-NeXT – открытая LMM-модель, обученная исключительно на текстово-графических данных, разработанная исследователями из Университета Наньянг Технологий, Университета Висконсин-Мэдисон и Bytedance. Инновационная техника AnyRes улучшает рассуждения, оптическое распознавание символов (OCR) и мировые знания, демонстрируя исключительную производительность в различных задачах мультимодального анализа изображений. Превосходя Gemini-Pro на таких показателях, как MMMU и MathVista, LLaVA-NeXT является значительным прорывом в возможностях мультимодального понимания.

LLaVA-NeXT неожиданно проявляет себя в области понимания видео, обладая робкой производительностью и ключевыми улучшениями. Используя AnyRes, он достигает представления видео без предварительного обучения, обладая уникальной способностью к переносу модальности для LMMs. Эффективная обработка длинных видео обеспечивается способностью модели к обобщению длины, превосходя ограничения по количеству токенов через линейные методы масштабирования. Кроме того, надзорная донастройка (SFT) и оптимизация прямых предпочтений (DPO) улучшают способности понимания видео. Эффективное развертывание через SGLang обеспечивает 5-кратное ускорение вывода, облегчая масштабируемые приложения, такие как переосвидетельствование миллионов видео. Достижения LLaVA-NeXT подчеркивают его современную производительность и универсальность в различных мультимодальных задачах, конкурируя с закрытыми моделями, такими как Gemini-Pro, на ключевых показателях.

Алгоритм AnyRes в LLaVA-NeXT – гибкая структура, которая эффективно обрабатывает изображения высокого разрешения. Он разбивает изображения на подизображения с использованием различных конфигураций сетки для достижения оптимальной производительности, соблюдая ограничения по количеству токенов базовой архитектуры LLM. С помощью корректировок он также может использоваться для обработки видео, но распределение токенов на каждый кадр должно быть тщательно продумано, чтобы избежать превышения лимитов токенов. Пространственные методы пулинга оптимизируют распределение токенов, балансируя количество кадров и плотность токенов. Однако эффективное охватывание всего видеоконтента остается сложной задачей при увеличении количества кадров.

Для обработки более длинных видеопоследовательностей LLaVA-NeXT реализует техники обобщения длины, вдохновленные последними достижениями в обработке длинных последовательностей в LLMs. Модель может обрабатывать более длинные последовательности путем масштабирования максимальной емкости токенов, улучшая свою применимость для анализа расширенного видеоконтента, и использование DPO позволяет использовать обратную связь, сгенерированную LLM, для обучения LLaVA-NeXT-Video, что приводит к существенному улучшению производительности. Этот подход предлагает экономически эффективную альтернативу получению данных о предпочтениях человека и показывает многообещающие перспективы для улучшения методологий обучения в мультимодальных контекстах.

Для эффективного представления видео в рамках ограничений LLM исследователи нашли оптимальную конфигурацию: выделение 12×12 токенов на кадр, выбор 16 кадров на видео и использование методов “линейного масштабирования” для дальнейшего улучшения возможностей донастройки, позволяющих обрабатывать более длинные последовательности токенов. Донастройка LLaVA-NeXT-Video включает смешанный подход к обучению с использованием видео- и изображений. Смешивание типов данных внутри пакетов дает лучшую производительность, подчеркивая значимость включения изображений и видео во время обучения для улучшения профессионализма модели в задачах, связанных с видео.

Применение ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LLaVA-NeXT: Продвижения в мультимодальном понимании и понимании видео.

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.

“`