“`html
Революционное понимание визуального языка: самопополнение и интеграция специализированных знаний VILA 2
Область языковых моделей продолжает развиваться благодаря трансформерам и усилиям по масштабированию. Открытая GPT-серия компании OpenAI продемонстрировала мощь увеличения параметров и использование высококачественных данных. Инновации, такие как Transformer-XL, расширили контекстные окна, в то время как модели, такие как Mistral, Falcon, Yi, DeepSeek, DBRX и Gemini, продвинули возможности еще дальше.
Визуальные языковые модели (VLMs) также развиваются быстрыми темпами. CLIP стал первопроходцем в создании общих пространств для визуальных и языковых признаков с помощью контрастного обучения. BLIP и BLIP-2 улучшили этот подход, выстраивая предварительно обученные кодировщики с большими языковыми моделями. LLaVA и InstructBLIP показали сильную обобщаемость на различных задачах. Kosmos-2 и PaLI-X масштабировали предварительное обучение, используя псевдо-маркированные ограничивающие рамки, связывая улучшенное восприятие с лучшим высокоуровневым рассуждением.
Практические решения и ценность
Последние достижения в области визуальных языковых моделей (VLMs) сфокусированы на выстраивании визуальных кодировщиков с большими языковыми моделями (LLMs) для улучшения возможностей в различных визуальных задачах. Несмотря на прогресс в методах обучения и архитектурах, наборы данных часто остаются упрощенными. Для решения этой проблемы исследователи исследуют аугментацию данных на основе VLM в качестве альтернативы трудоемким наборам данных, создаваемым людьми. Статья представляет новый режим обучения, включающий этапы самоаугментации и специалистической аугментации, итеративно улучшая предварительные данные для создания более сильных моделей.
Исследование сосредоточено на авторегрессивных визуальных языковых моделях (VLMs), используя трехэтапную парадигму обучения: выстраивание-предварительное обучение-SFT. Методология вводит новый режим обучения аугментации, начиная с самоаугментации обучения VLM в зацикленной последовательности, за которой следует специализированная аугментация для использования навыков, полученных во время SFT. Этот подход поэтапно улучшает качество данных, улучшая визуальную семантику и уменьшая галлюцинации, прямо повышая производительность VLM. Исследование представляет семейство моделей VILA 2, которые превосходят существующие методы по основным бенчмаркам без дополнительной сложности.
VILA 2 достигает передовой производительности на доске лидеров тестового набора данных MMMU среди открытых моделей, используя только общедоступные наборы данных. Процесс самоаугментации постепенно устраняет галлюцинации из подписей, улучшая качество и точность. Через итерационные раунды VILA 2 значительно увеличивает длину и качество подписей, с улучшениями, в основном, наблюдаемыми после первого раунда. Обогащенные подписи последовательно превосходят современные методы на различных визуально-языковых бенчмарках, демонстрируя эффективность улучшенного качества предварительных данных.
Специалистическое аугментированное обучение дополнительно улучшает производительность VILA 2 путем внедрения доменной экспертизы в общую VLM, улучшая точность в широком спектре задач. Комбинация самоаугментированной и специалистической аугментированной стратегий обучения приводит к значительному увеличению производительности по различным бенчмаркам, расширяя возможности VILA на новые уровни. Эта методология циклов захвата и обучения не только улучшает качество данных, но также повышает производительность модели, способствуя постоянному улучшению точности и новым передовым результатам.
Результаты показывают постепенное устранение галлюцинаций и улучшение качества подписей в процессе самоаугментации. Комбинированный подход самоаугментации и специалистической аугментированной стратегии обучения приводит к улучшенной точности по различным задачам, достигая новых передовых результатов на доске лидеров MMMU среди открытых моделей. Эта методология демонстрирует потенциал итеративного улучшения данных и моделей в развитии возможностей визуального понимания языка.
В заключение, VILA 2 представляет собой значительный сдвиг в развитии визуальных языковых моделей, достигая передовой производительности благодаря инновационным техникам самопополнения и специализированной аугментации. Итеративное улучшение предварительных данных с использованием только общедоступных наборов данных демонстрирует превосходное качество подписей, сниженные галлюцинации и улучшенную точность в различных визуально-языковых задачах. Комбинация общих знаний с экспертизой в определенной области приводит к значительному увеличению производительности по бенчмаркам. Успех VILA 2 подчеркивает потенциал улучшения данных в развитии мультимодальных ИИ-систем, прокладывая путь для более сложного визуального и текстового понимания информации. Этот подход не только улучшает производительность модели, но также демонстрирует эффективность использования существующих моделей для улучшения качества данных, что потенциально революционизирует разработку будущих систем ИИ.
Проверьте статью. Весь заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш канал в Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по машинному обучению.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
Опубликовано на MarkTechPost.
Применение ИИ в вашем бизнесе: практические шаги
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Revolutionising Visual-Language Understanding: VILA 2’s Self-Augmentation and Specialist Knowledge Integration.
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 itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. 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!
“`
