Insight-V: Укрепление многофункциональных моделей с помощью масштабируемого долгосрочного рассуждения

 Insight-V: Empowering Multi-Modal Models with Scalable Long-Chain Reasoning

“`html

Insight-V: Прорыв в Мультимодальном Моделировании

Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) могут решать сложные задачи, интегрируя текст и изображения. Однако, они сталкиваются с серьезными проблемами при обработке сложных данных, что ограничивает их применение, например, в автономных системах и медицине.

Проблемы Современных Методик

Традиционные методы улучшения способности к рассуждению, такие как Chain-of-Thought (CoT), имеют недостатки. Создание аннотированных наборов данных требует много ресурсов и времени, а низкое качество цепочек рассуждений снижает точность системы. Это создает необходимость в новых методах.

Решение Insight-V

Исследователи из NTU, Tencent, Tsinghua University и Nanjing University разработали Insight-V, который использует уникальную систему многопользовательского взаимодействия. Эта система позволяет генерировать разнообразные и логичные пути рассуждений.

  • Многопользовательская система: делит задачи на две роли: агент рассуждений и агент резюме, что улучшает качество вывода.
  • Итеративная оптимизация: система использует методы обучения с подкреплением для достижения точности, близкой к человеческой.
  • Большие данные: Insight-V обучается на структурированных данных с более чем 200 000 примеров рассуждений и 1,2 миллиона примеров резюме.

Преимущества Insight-V

Система демонстрирует улучшение производительности на задачах с мультимодальным рассуждением: среднее улучшение на 7% по сравнению с LLaVA-NeXT. Это делает Insight-V важной разработкой в области мультимодальных моделей.

Рекомендации для Компаний

Чтобы ваша компания эффективно использовала ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Анализ возможностей применения ИИ в вашей работе.
  • Определение ключевых показателей эффективности (KPI), которые нужно улучшить с помощью ИИ.
  • Выбор подходящего решения из множества доступных продуктов ИИ.
  • Постепенное внедрение AI: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
  • Расширение автоматизации на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте больше на нашем сайте.

Изучите, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: