“`html
Искусственный интеллект и его новое направление
Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) активно развиваются, особенно в создании систем, способных к сложному мышлению. Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) представляют собой важный шаг вперед, объединяя обработку текстовой и визуальной информации.
Преимущества мультимодальных моделей
Эти системы могут решать сложные задачи, такие как математические проблемы и анализ диаграмм. Они открывают новые возможности в образовании, науке и анализе данных.
Проблемы интеграции
Одной из основных трудностей является интеграция визуального и текстового мышления. Традиционные языковые модели хорошо работают с текстом или изображениями, но не могут эффективно комбинировать их для рассуждений.
Подходы к улучшению
Существующие методы повышения возможностей рассуждения в MLLM можно разделить на две стратегии:
- Использование структурированных методов поиска, таких как поиск по дереву Монте-Карло;
- Обучение моделей с длинными инструкциями рассуждения, часто структурированными как цепочки мыслей (CoT).
Однако эти методы в основном сосредоточены на текстовых задачах, оставляя мультимодальные сценарии недостаточно исследованными.
Модель Virgo
Исследователи из Университета Рэньминь в Китае представили модель Virgo, предназначенную для улучшения медленного мышления в мультимодальных контекстах. Эта модель была разработана с использованием текстовых данных с длинными рассуждениями, что позволило перенести способности рассуждения между модальностями.
Методология разработки
Команда собрала набор данных из 5000 примеров длинных инструкций, в основном из математики, науки и программирования. Эти инструкции включали структурированные процессы рассуждения и финальные решения.
Для оптимизации возможностей Virgo исследователи тщательно настраивали параметры модели, сохраняя при этом визуальные возможности базовой модели.
Оценка и результаты
Virgo была протестирована на четырех сложных бенчмарках: MathVerse, MathVision, OlympiadBench и MMMU. Она продемонстрировала выдающиеся результаты, превзойдя несколько продвинутых моделей и коммерческих систем.
Например, на MathVision модель показала 38.8% точности, что выше многих существующих решений.
Практическое значение
Исследование Virgo демонстрирует, как текстовые инструкции могут значительно улучшить мультимодальные системы. Это открывает новые возможности для будущих исследований и практических приложений ИИ.
Рекомендации для бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу;
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить;
- Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно;
- Используйте данные и опыт для расширения автоматизации.
Для получения советов по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot – ассистент в продажах, помогающий отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab – будущее уже здесь!
“`
