Визуальные языковые модели (VLM)

Визуальные языковые модели достигли больших успехов в интеграции визуальных и текстовых данных, но они сталкиваются с серьезными вызовами. Многие современные VLM требуют значительных ресурсов для обучения и развертывания.

Проблемы с ресурсами

Обучение модели с 7 миллиардами параметров может занять более 400 GPU-дней, что недоступно многим исследователям. Настройка требует более 64 ГБ памяти GPU, что превышает возможности бытового оборудования. Развертывание таких моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, например, в робототехнике, также является проблемой.

Решение от NVIDIA: NVILA

NVIDIA представила NVILA, семью открытых VLM, разработанных с фокусом на эффективность и точность. NVILA использует подход «масштабируй и сжимай», который повышает разрешение изображений и видео и затем сжимает их в более компактные токены. Это позволяет NVILA эффективно обрабатывать изображения высокого разрешения и длинные видеопоследовательности.

Преимущества NVILA

Дизайн NVILA оптимизирует каждый этап жизненного цикла модели:

• Снижение затрат на обучение на 4.5×.
• Снижение требований к памяти для настройки на 3.4×.
• Улучшение скорости вывода на 1.6 до 2.8× по сравнению с другими VLM.

Эти преимущества достигаются без потери точности. NVILA показывает результаты на уровне или лучше многих эталонов в задачах визуального вопросно-ответного взаимодействия, понимания видео и обработки документов.

Технические детали

Ключевым моментом эффективности NVILA является стратегия «масштабируй и сжимай». Пространственное масштабирование увеличивает разрешение изображений. Для снижения вычислительных затрат NVILA использует сжатие токенов, а для видео — временное сжатие.

Ожидаемые результаты

NVILA предлагает значительную ценность, делая передовые VLM более доступными. Некоторые ключевые метрики:

• Эффективность обучения: сокращение времени обучения на GPU на 4.5×.
• Использование памяти при настройке: снижение на 3.4×.
• Производительность вывода: сокращение задержек на 2.8×.
• Результаты по эталонам: до 30% лучшая точность в задачах типа DocVQA и TextVQA.

Применение NVILA

NVILA имеет потенциал в различных сферах, включая робототехнику и здравоохранение. Например, его возможности временной локализации идеально подходят для навигации роботов.

Заключение

NVILA — это значительный шаг вперед в разработке визуальных языковых моделей. NVIDIA создала модель, которая сочетает эффективность и точность, расширяя применение VLM в условиях ограниченных ресурсов.

Как использовать ИИ в вашей компании

Для развития вашей компании с использованием ИИ проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу:

• Определите области автоматизации, где ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите подходящее решение ИИ, начиная с небольшого проекта и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от нашей компании.