Понимание проблемы
Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести к ответам, которые кажутся правильными, но не имеют четких объяснений, основанных на доказательствах.
Решение GRIT
Исследователи из UC Santa Cruz и eBay представили инновационный метод, называемый Grounded Reasoning with Images and Text (GRIT). Этот подход позволяет MLLM, таким как Qwen 2.5-VL и InternVL 3, предоставлять рассуждения, которые объединяют текстовые и визуальные данные. Вместо необходимости в обширных аннотированных наборах данных, GRIT побуждает модели генерировать выводы, которые ссылаются на конкретные части изображений в процессе рассуждения.
Новый подход к обучению моделей
Традиционные методы часто требуют сложного обучения с подкреплением или детализированных стратегий подсказок, что может быть ресурсоемким. GRIT решает эту проблему, используя легкий алгоритм обучения с подкреплением, известный как GRPO-GR, который оптимизирует как точность ответов, так и логическую структуру. Награждая модели за правильное определение и ссылку на визуальные элементы, GRIT упрощает процесс рассуждения, делая его более эффективным.
Исключительная эффективность данных
Одной из выдающихся особенностей GRIT является его замечательная эффективность. Он эффективно обучает модели, используя всего 20 триплетов изображение-вопрос-ответ из различных наборов данных. Применяемые во время обучения передовые методы оптимизации показывают, что впечатляющие результаты могут быть достигнуты даже при минимальном вводе данных.
Рекомендации по внедрению AI в бизнес
- Определите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения влияния AI на ваш бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим целям и позволяют настраивать их.
- Начните с небольших проектов для тестирования эффективности; собирайте данные и расширяйте по мере необходимости.
Заключение
В заключение, GRIT предлагает упрощенное и эффективное решение для разъединенного рассуждения, часто наблюдаемого в MLLM при работе с визуальными данными. Улучшая способность моделей объединять визуальное и текстовое рассуждение, GRIT прокладывает путь к более прозрачным и интерпретируемым AI-системам. Это развитие демонстрирует значительные достижения в AI, которые могут трансформировать работу бизнеса, делая его более эффективным и основанным на данных.
