“`html
MaVEn: Эффективная мультигранулярная гибридная система визуального кодирования для мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs)
Основное внимание существующих мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs) сосредоточено на интерпретации отдельных изображений, что ограничивает их способность решать задачи, включающие множество изображений. Эти вызовы требуют от моделей понимания и интеграции информации сразу из нескольких изображений, включая вопросы и ответы на основе знаний, визуальное логическое вывод и множественное рассуждение на основе изображений. Большинство текущих MLLMs сталкиваются с трудностями в таких сценариях из-за их архитектуры, которая в основном сосредоточена на обработке отдельных изображений, хотя потребность в таких навыках в реальных приложениях расширяется.
Решение:
В недавних исследованиях команда исследователей представила MaVEn – многоуровневую визуальную систему кодирования, разработанную для улучшения производительности MLLMs в задачах, требующих рассуждения на основе множества изображений. Основная цель традиционных MLLMs – понимать и обрабатывать отдельные фотографии, что ограничивает их способность эффективно обрабатывать и объединять данные сразу из нескольких изображений. MaVEn использует уникальную стратегию, объединяющую два различных вида визуальных представлений, чтобы преодолеть эти препятствия.
Дискретные визуальные символьные последовательности: Эти шаблоны извлекают семантические понятия с грубой текстурой изображений. MaVEn упрощает представление высокоуровневых концепций, абстрагируя визуальную информацию в дискретные символы, что облегчает выравнивание и интеграцию этой информации с текстовыми данными.
Последовательности для непрерывного представления: Эти последовательности используются для имитации мелкозернистых характеристик изображений, сохраняя специфические визуальные детали, которые могли бы быть упущены в представлении, содержащем только дискретные данные. Это гарантирует, что модель все еще может получить доступ к тонкой информации, необходимой для обоснованного толкования и логики.
MaVEn совмещает текстовые и визуальные данные, улучшая способность модели понимать и обрабатывать информацию с различных изображений последовательно. Этот двойной подход к кодированию сохраняет эффективность модели в задачах, связанных с отдельным изображением, одновременно повышая ее производительность в ситуациях с множеством изображений.
MaVEn также представляет динамический метод сокращения, предназначенный для управления длинными непрерывными последовательностями при обработке множества изображений. Оптимизируя эффективность обработки модели, этот метод снижает вычислительную сложность без потери качества визуальных данных, которые кодируются.
Эксперименты показали, что MaVEn значительно улучшает производительность MLLM в сложных ситуациях, требующих рассуждения на основе множества изображений. Кроме того, они показывают, как этот фреймворк улучшает производительность моделей в задачах с отдельным изображением, что делает его гибким решением для различных приложений визуальной обработки.
Основные вклады:
1. Предложена уникальная система, объединяющая непрерывные и дискретные визуальные представления. Это существенно улучшает способность MLLMs обрабатывать и понимать сложную визуальную информацию из множества изображений, а также их способность рассуждать на основе нескольких изображений.
2. Для решения проблем длинных непрерывных визуальных аспектов создан механизм динамического сокращения. Оптимизируя эффективность обработки множества изображений, этот метод уменьшает вычислительную сложность в ML-моделях без ущерба точности.
3. Метод демонстрирует высокую производительность в различных сценариях рассуждения на основе множества изображений. Он также приносит пользу в стандартных задачах с отдельным изображением, демонстрируя свою адаптивность и эффективность в различных приложениях визуальной обработки.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 50 тыс. подписчиков.
Вот очень рекомендуемый вебинар от нашего спонсора: “Разблокируйте потенциал ваших данных Snowflake с LLMs”.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MaVEn: Эффективная мультигранулярная гибридная система визуального кодирования для мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
