Введение Multi-SpatialMLLM от Meta AI
Многофункциональные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют значительный прогресс в качестве универсальных AI-помощников, способных выполнять различные визуальные задачи. Однако их влияние часто ограничено при использовании в одиночку. Интеграция MLLM в реальные приложения, такие как робототехника и автономные транспортные средства, требует продвинутого пространственного понимания.
Проблемы пространственного понимания
Современные MLLM имеют недостатки в пространственном рассуждении, часто испытывая трудности с базовыми задачами, например, различением левой и правой сторон. Эти ограничения связаны с недостаточным специализированным обучающим контентом. Ранее исследование решало эти проблемы путем внедрения пространственных данных в процессе обучения, однако они часто сосредотачивались на статических изображениях.
Достижения в пространственном понимании
Недавние исследования стремятся преодолеть ограничения пространственного понимания в MLLM, используя кодировщики изображений для обработки визуальных данных. Примеры новых решений включают:
- SpatialVLM: Настройка моделей на курируемых пространственных наборах данных.
- SpatialRGPT: Использует маскированные ссылки и изображения глубины.
- SpatialPIN: Применяет специализированные модели восприятия без дополнительной настройки.
Представляем MultiSPA и Multi-SpatialMLLM
Исследователи из FAIR Meta и Китайского университета Гонконга разработали новый фреймворк, который улучшает MLLM с помощью многорамочного пространственного понимания. Этот фреймворк включает три ключевых компонента: восприятие глубины, визуальную соответствие и динамическое восприятие.
Созданный набор данных MultiSPA состоит более чем из 27 миллионов образцов, охватывающих разнообразные 3D и 4D сцены. Модель Multi-SpatialMLLM демонстрирует значительные улучшения по сравнению с базовыми системами, предлагая масштабируемые возможности многорамочного рассуждения.
Методы генерации данных
Для генерации обучающих данных были введены пять задач:
- Восприятие глубины
- Визуальное соответствие
- Восприятие движения камеры
- Восприятие движения объектов
- Восприятие размера объектов
П pipeline генерации данных MultiSPA использует стандартные стратегии настройки MLLM, сформированные как пары вопросов и ответов.
Показатели производительности
По данным бенчмарка MultiSPA, Multi-SpatialMLLM достигла среднего прироста на 36% по сравнению с базовыми моделями, достигнув 80-90% точности в качественных задачах. Она превзошла все собственные системы, показывая 18% точности в сложных задачах, таких как предсказание векторов движения камеры.
Заключение
Это исследование расширяет пространственное понимание MLLM до многорамочных сценариев, заполняя критические пробелы в предыдущих исследованиях. Введение MultiSPA, первого крупномасштабного набора данных для многорамочных пространственных задач, подтверждает эффективность и масштабируемость Multi-SpatialMLLM. Эти находки открывают новые возможности для применения AI в бизнесе.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать, и определяйте моменты взаимодействия с клиентами, где AI может добавить наибольшую ценность.
- Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI приносят положительные результаты.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начинайте с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для получения актуальных новостей по AI.
Пример решения на базе AI
Посмотрите, как работает AI-решение: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления общением на всех этапах клиентского пути.
