
“`html
Модели «язык-зрение» (VLM) и их вызовы
Модели «язык-зрение» сталкиваются с важной проблемой: как обобщать информацию за пределами обучающих данных, сохраняя при этом эффективность и низкие затраты. Часто используемые подходы, такие как обучение с контролем по цепочке мыслей (CoT-SFT), приводят к переобучению, когда модели хорошо работают на известных данных, но плохо справляются с новыми задачами. Это ограничивает их применение в таких областях, как автономные системы, медицинская визуализация и визуальное рассуждение.
Решение: R1-V от Deep Agent
Компания Deep Agent представила R1-V для решения этих проблем. Этот новый подход на основе обучения с подкреплением (RL) улучшает способность VLM к обобщению и является экономически эффективным. R1-V показывает, как обучение с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) может превзойти традиционные методы CoT-SFT в эффективности и надежности при работе с новыми данными.
Основные преимущества R1-V
- Улучшенное обобщение: R1-V помогает моделям учиться обобщать навыки, а не запоминать примеры из обучающего набора.
- Эффективность обучения: Несмотря на относительно небольшой размер (2 миллиарда параметров), R1-V показывает лучшие результаты, чем модели с 72 миллиардами параметров.
- Низкие затраты: Обучение R1-V на восьми GPU A100 заняло всего 30 минут и стоило всего $2.62.
- Качественные наборы данных: Модель обучалась на специально подобранных наборах данных, что способствует глубокому пониманию визуальных отношений.
Поддержка открытых исследований
Разработка R1-V поддерживает открытые исследования в области ИИ, предоставляя код, веса модели и наборы данных для общественности. Это позволяет исследовательскому сообществу улучшать модели «язык-зрение» и добиваться высокой производительности с минимальными затратами.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- 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: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Дополнительные ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot! Этот ИИ-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на команду продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab!
“`