Решения ИИ для математических задач
Большие языковые модели (LLM) и их мульти-модальные аналоги (MLLM) сделали значительные шаги в развитии искусственного общего интеллекта (AGI) в различных областях. Однако эти модели сталкиваются с серьезным вызовом в области визуального математического решения проблем. Визуальная математика вводит дополнительный уровень сложности, требующий не только понимания математических концепций, но и точной интерпретации визуальных элементов, таких как геометрические фигуры, углы, измерения и пространственные отношения, представленные в диаграммах.
Проблема и решение
Решение этой проблемы представляет собой инновационный подход к обучению моделей на визуальных математических данных. Новый подход MAVIS (MAthematical VISual instruction tuning) представляет собой комплексный фреймворк, решающий три критических проблемы: недостаточное вложение математических диаграмм, несоответствие между визуальными энкодерами и LLM, а также неточное математическое рассуждение с визуальными элементами.
Практические решения
MAVIS внедряет два обширных набора данных, MAVIS-Caption и MAVIS-Instruct, охватывающих различные математические области. Он также использует прогрессивную трехэтапную систему обучения для улучшения визуального кодирования диаграмм и способностей рассуждения. Результатом является MAVIS-7B, специализированная модель MLLM, оптимизированная для визуальных математических задач, демонстрирующая превосходную производительность на оценочных показателях по сравнению с существующими открытыми моделями MLLM.
Заключение
MAVIS представляет инновационный подход к визуальному математическому решению проблем, устанавливая новый стандарт в этой критической области искусственного интеллекта и технологий образования.
