Модель Janus от DeepSeek AI: Новый уровень мультимодального ИИ

Мультимодальные модели ИИ – это мощные инструменты, которые могут как понимать, так и генерировать визуальный контент. Однако существующие подходы часто используют один визуальный кодировщик для обеих задач, что приводит к снижению эффективности.

Проблема существующих моделей

Понимание требует высокого уровня семантической абстракции, тогда как генерация фокусируется на деталях. Это несоответствие ограничивает общую эффективность и точность модели.

Решение Janus

Исследователи предложили Janus – новую авторегрессионную структуру, которая объединяет понимание и генерацию мультимодальных данных, используя два отдельных визуальных кодировщика. Это позволяет избежать конфликтов и повысить гибкость.

Архитектура Janus

Janus состоит из двух основных компонентов: Кодировщик Понимания и Кодировщик Генерации. Каждый из них обрабатывает мультимодальные входные данные по-разному:

• Для понимания используется подход извлечения семантических признаков через SigLIP.
• Для генерации применяется VQ-токенизатор, который преобразует визуальные данные в дискретные представления.

Обе задачи обрабатываются общим трансформером, что упрощает реализацию и улучшает масштабируемость.

Этапы обучения

Обучение делится на три этапа: обучение адаптеров, унифицированное предварительное обучение и контролируемая дообучение. Это улучшает мультимодальные возможности модели.

Результаты экспериментов

Janus значительно превосходит предыдущие модели по различным показателям. Например, он достиг впечатляющих результатов в мультимодальном понимании, превзойдя LLaVA-v1.5 и другие модели.

В задачах визуальной генерации Janus также показал отличные результаты, продемонстрировав лучшую согласованность с пользовательскими запросами.

Заключение

Janus представляет собой значительный шаг вперед в разработке унифицированных мультимодальных моделей ИИ. Его подход к декомпозиции задач позволяет достичь высокого качества как в понимании, так и в генерации визуального контента.

Как использовать ИИ в вашей компании

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

• Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь по внедрению ИИ

Если вам нужны советы, пишите нам в Telegram. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.