Microsoft AI Research представила OLA-VLM: новый подход к оптимизации мультимодальных языковых моделей с акцентом на визуальные данные.

Модели с мультимодальными большими языками (MLLMs)

Модели MLLMs развиваются быстро, позволяя машинам одновременно интерпретировать текстовые и визуальные данные. Эти модели имеют трансформационные приложения в анализе изображений, ответах на визуальные вопросы и мультимодальном рассуждении.

Проблемы и вызовы

Несмотря на обещания, системы MLLMs сталкиваются с значительными проблемами. Основная сложность заключается в зависимости от естественного языка для обучения, что часто приводит к плохому качеству визуальных представлений. Текущие методы требуют оптимизации для лучшего понимания визуальных данных.

Новые решения

Исследователи из SHI Labs и Microsoft Research разработали новый подход OLA-VLM, который улучшает MLLMs, используя вспомогательную визуальную информацию. Вместо увеличения сложности визуальных энкодеров, OLA-VLM использует оптимизацию внедрения для повышения согласованности визуальных и текстовых данных.

Преимущества OLA-VLM

Технология OLA-VLM обеспечивает лучшее визуальное рассуждение без дополнительных вычислительных затрат. Модель продемонстрировала значительные улучшения на различных тестах, включая:

Увеличение точности в задачах оценки глубины на 8.7%.
Улучшение среднего значения пересечения и объединения (mIoU) до 45.4% в задачах сегментации.
Повышение производительности на 2.5% в задачах 2D и 3D.

Эффективность и оптимизация

Проведенные эксперименты показали, что OLA-VLM достигла высокой согласованности визуальных признаков в промежуточных слоях, что значительно улучшило производительность модели в различных задачах.

Заключение

Исследование OLA-VLM устанавливает новый стандарт для интеграции визуальной информации в MLLMs. Этот подход повышает качество визуальных представлений и требует меньше вычислительных ресурсов.

Как использовать ИИ в вашей компании

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

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможно применение автоматизации.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и начните с малого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Также попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.