Встречайте Open-Qwen2VL: Полностью Открытая и Эффективная Модель Мультимодального Большого Языка
Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) значительно продвинули интеграцию визуальных и текстовых данных, что способствует улучшению выполнения задач, таких как создание подписей к изображениям, ответ на визуальные вопросы и интерпретация документов. Однако повторное создание и дальнейшая разработка этих моделей часто затрудняется отсутствием прозрачности.
Проблемы Доступности
Многие современные MLLM не публикуют ключевые компоненты, включая код обучения, методологии кураторства данных и датасеты для предварительного обучения. Кроме того, значительные вычислительные ресурсы, необходимые для обучения этих моделей, создают серьезные препятствия, особенно для исследователей в академической среде с ограниченной инфраструктурой. Это ограничение снижает воспроизводимость и замедляет распространение новых техник в исследовательском сообществе.
Решение: Open-Qwen2VL
Исследователи из UC Santa Barbara, Bytedance и NVIDIA представляют Open-Qwen2VL, мультимодальную модель со 2 миллиардами параметров, предварительно обученную на 29 миллионах пар изображений и текста с использованием примерно 220 часов работы на A100-40G GPU. Данный проект предоставляет полный набор открытых ресурсов, включая код обучения, скрипты фильтрации данных и предварительные датасеты формата WebDataset. Этот подход направлен на поддержку прозрачного эксперимента и разработки методов в области мультимодального обучения.
Ключевые Особенности
Open-Qwen2VL основана на Qwen2.5-1.5B-Instruct LLM и использует визуальный кодировщик SigLIP-SO-400M. Инновационный метод адаптивной усредненной выборки визуальных токенов помогает улучшить вычислительную эффективность, а пакетирование мультимодальных последовательностей минимизирует накладные расходы по ресурсам. Модель достигает сопоставимой или даже более высокой производительности, используя лишь 0.36% токенов по сравнению с Qwen2-VL.
Преимущества Модели
Open-Qwen2VL демонстрирует гибкие возможности многомодального обучения с минимальным количеством обучающих данных, а также обеспечивает эффективное взаимодействие между различными типами данных. Эта модель закладывает основы для будущих исследований в области MLLM и открывает новые пути для участия академических институтов в научных разработках.
Практические Решения для Бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Определите процессы, которые могут быть автоматизированы, и взаимодействия, где ИИ может принести наибольшую пользу.
- Выделите важные ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный эффект.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим требованиям, и настройте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Связь с Экспертами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример AI-Решения
Обратите внимание на пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах их пути.
