Введение в моделирование многомодальных математических задач
Современные достижения в области многомодальных больших языковых моделей значительно улучшили способности ИИ в интерпретации и решении сложной визуальной и текстовой информации. Однако, несмотря на эти улучшения, большинство традиционных многомодальных систем ИИ все еще сталкиваются с трудностями в математическом выводе, особенно при решении задач, связанных с визуальными контекстами или геометрическими конфигурациями.
Представление модели MMR1-Math-v0-7B
Исследователи Наньянского технологического университета (NTU) разработали модель MMR1-Math-v0-7B и специализированный набор данных MMR1-Math-RL-Data-v0, чтобы преодолеть эти критические проблемы. Эта модель специально предназначена для математического вывода в многомодальных задачах и демонстрирует выдающуюся эффективность и передовые результаты.
Эффективное использование данных
MMR1-Math-v0-7B была дообучена на всего лишь 6,000 тщательно подобранных образцах данных. Исследователи использовали стратегию сбалансированного выбора данных, сосредоточившись на разнообразии и сложности математических задач.
Архитектура и обучение модели
Архитектура MMR1-Math-v0-7B основана на многомодальной модели Qwen2.5-VL и дополнительно усовершенствована с помощью нового метода обучения, известного как Общая Оптимизация Политики с Учетом Награды (GRPO). Модель была обучена в течение 15 эпох за приблизительно шесть часов на 64 графических процессорах NVIDIA H100.
Результаты и достижения
MMR1-Math-v0-7B была оценена по установленным стандартам и продемонстрировала выдающиеся результаты, превзойдя существующие модели с открытым исходным кодом и конкурируя с проприетарными моделями с гораздо большими параметрами.
Ключевые выводы
- Модель MMR1-Math-v0-7B устанавливает новый стандарт в многомодальном математическом выводе среди моделей с открытым исходным кодом.
- Достигает превосходной производительности, используя всего 6,000 образцов данных.
- Эффективный метод обучения GRPO демонстрирует высокие результаты после всего 6 часов обучения.
- Дополнительный набор данных MMR1-Math-RL-Data-v0 содержит 5,780 разнообразных математических задач.
- Модель превосходит других известных многомодальных соперников, демонстрируя исключительные способности в сложных математических сценариях.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес
Изучите, как технологии ИИ могут трансформировать ваш подход к работе:
- Выявите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что инвестиции в ИИ положительно сказываются на бизнесе.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и адаптируйте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами на всех этапах их пути.
