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.
