“`html
Прогресс в области многомодальных моделей: DocHaystack и InfoHaystack
Модели LMM достигли значительных успехов в понимании изображений и текста, но все еще сталкиваются с трудностями при работе с большими коллекциями изображений. Это ограничивает их применение в реальном мире, например, в визуальном поиске и запросах к большим наборам данных, таким как личные фотобиблиотеки.
Новые стандарты для обработки изображений
Существующие тесты для многокартинного вопросно-ответного взаимодействия ограничены, обычно включают до 30 изображений на вопрос. Новые тесты, такие как DocHaystack и InfoHaystack, требуют от моделей обработки до 1,000 документов, что значительно расширяет возможности визуального поиска и ответов на вопросы.
Интеграция систем поиска и генеративных моделей
RAG (Retrieval-Augmented Generation) улучшает LMM, объединяя системы поиска с генеративными моделями. Модели, такие как MuRAG, RetVQA и MIRAGE, используют передовые методы поиска для обработки больших коллекций изображений. Новый фреймворк V-RAG предлагает улучшенную производительность на тестах DocHaystack и InfoHaystack.
Преимущества V-RAG
Фреймворк V-RAG сочетает несколько визуальных энкодеров и модуль оценки релевантности, что позволяет значительно улучшить точность поиска и ответов на вопросы. V-RAG показал улучшение на 9% и 11% в Recall@1 на тестах DocHaystack-1000 и InfoHaystack-1000.
Эффективность обработки документов
Тесты DocHaystack и InfoHaystack обеспечивают уникальные ответы на каждый вопрос, используя трехступенчатый процесс фильтрации. Фреймворк V-RAG улучшает поиск, используя ансамбль визуальных энкодеров и модуль фильтрации на основе LLM.
Результаты и достижения
V-RAG превосходит базовые модели, такие как BM25 и CLIP, достигая высоких показателей точности. Эксперименты показывают, что комбинация нескольких энкодеров и модуля фильтрации значительно улучшает точность поиска.
Заключение
Исследование вводит новые тесты DocHaystack и InfoHaystack для оценки LMM в задачах поиска и рассуждения. Фреймворк V-RAG значительно улучшает точность поиска и возможности рассуждения, что позволяет эффективно обрабатывать тысячи изображений.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает 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!
“`
