NVIDIA представила модель Eagle2 для работы с текстом и изображениями, показав отличные результаты на различных тестах.

Введение в модели языкового восприятия (VLM)

Модели VLM значительно улучшили возможности ИИ в обработке мультимодальной информации. Однако они все еще сталкиваются с рядом проблем. Проприетарные модели, такие как GPT-4V и Gemini-1.5-Pro, показывают отличные результаты, но недостаточно прозрачны, что ограничивает их адаптивность. Открытые альтернативы часто не могут достичь такого же уровня из-за нехватки данных, методов обучения и вычислительных ресурсов. Для решения этих проблем NVIDIA AI представляет Eagle 2 — VLM с прозрачным подходом к curated данных и обучению модели.

NVIDIA AI представляет Eagle 2: Прозрачная VLM

Eagle 2 предлагает новый подход, акцентируя внимание на открытости своих данных. В отличие от большинства моделей, которые лишь предоставляют обученные веса, Eagle 2 подробно описывает свои процессы сбора данных, фильтрации и отбора. Эта инициатива нацелена на предоставление открыто сообщества необходимыми инструментами для разработки конкурентоспособных VLM без использования проприетарных наборов данных.

Ключевые инновации Eagle 2

Сильные стороны Eagle 2 основаны на трех основных инновациях:

Стратегия данных: Модель использует подход, при котором в первую очередь уделяется внимание разнообразию, а затем — качеству, создавая набор данных из более чем 180 источников.
Трехступенчатая структура обучения: Этап 1 создает связь между визуальными и языковыми модальностями. Этап 1.5 вводит разнообразные данные большого объема. Этап 2 дорабатывает модель с использованием высококачественных данных для обучения.
Архитектура, ориентированная на визуализацию: Модель объединяет два кодера изображения, что улучшает понимание изображений и позволяет экономить ресурсы.

Производительность и результаты

Eagle 2 продемонстрировала сильные результаты в различных тестах:

Eagle2-9B достигает 92.6% точности на DocVQA.
В OCRBench модель набирает 868, опережая других.
Производительность MathVista улучшилась более чем на 10 пунктов благодаря трехступенчатому подходу обучения.

Заключение

Eagle 2 делает высокопроизводительные VLM более доступными и воспроизводимыми. Подчеркивая прозрачный подход к данным, она объединяет открытые источники и производительность проприетарных моделей. Инновации в стратегии данных, методах обучения и архитектуре делают модель привлекательным вариантом для исследователей и разработчиков.

Как внедрить ИИ в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, начните с анализа:

Как ИИ может изменить вашу работу?
Где можно внедрить автоматизацию?
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Выберите подходящее решение ИИ. Внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.