Ученые Стэнфордского университета предложили новый этап дообучения для Vision Transformers.

Модели «Зрение-Язык» и их проблемы

Модели «Зрение-Язык» (VLMs) сталкиваются с трудностями в задачах пространственного мышления, таких как локализация объектов, подсчет и ответ на реляционные вопросы. Это связано с тем, что Vision Transformers (ViTs), обученные с использованием изображений, не всегда эффективно кодируют локализованную информацию.

Новое решение от Стэнфордского университета

Исследователи из Стэнфорда предлагают решение под названием Locality Alignment. Это этап после обучения для Vision Transformers, который улучшает их способность извлекать локальную семантику и повышает производительность в задачах пространственного мышления.

Как работает Locality Alignment?

Процесс включает в себя процедуру тонкой настройки MaskEmbed, которая использует маскированную реконструкцию для изучения семантических вкладов каждого фрагмента изображения. Это позволяет модели лучше понимать локальную семантику без необходимости в новых размеченных данных, что делает процесс эффективным и простым в реализации.

Преимущества MaskEmbed

MaskEmbed маскирует части изображения и обучает модель восстанавливать их. Это помогает понять, как каждый фрагмент влияет на общее представление. Процесс интегрируется в полную модель «Зрение-Язык» и может применяться к моделям, обученным с использованием изображений, таким как CLIP или SigLIP.

Результаты и эффективность

Эффективность Locality Alignment была протестирована на различных задачах. Модели с локальной настройкой показали улучшение в задачах семантической сегментации и пространственного понимания, таких как локализация объектов и реляционные вопросы.

Преимущества для бизнеса

Locality Alignment улучшает локальные семантические возможности моделей, что может значительно повысить производительность в задачах, требующих пространственного понимания. Это решение имеет низкие вычислительные затраты и может быть полезно для других задач.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.