ByteDance представляет Seed1.5-VL: Модель основанная на взаимодействии языка и визуальных данных
ByteDance разработала Seed1.5-VL, модель, которая интегрирует визуальные и текстовые данные для улучшения многомодального понимания и рассуждения. Эта модель нацелена на решение ограничений существующих моделей взаимодействия языка и визуальных данных в задачах, требующих сложного рассуждения и взаимодействия как в цифровой, так и в реальной среде.
Достижения в области моделей взаимодействия языка и визуальных данных
Модели взаимодействия языка и визуальных данных (VLM) играют ключевую роль в создании универсальных AI-систем, способных обрабатывать и интерпретировать многомодальные данные. Они уже нашли применение в различных областях, включая:
- Многомодальное рассуждение
- Редактирование изображений
- Агенты графического пользовательского интерфейса (GUI)
- Робототехника
Несмотря на эти достижения, VLM все еще сталкиваются с трудностями в задачах, связанных с 3D-рассуждением, подсчетом объектов и творческой визуальной интерпретацией.
Технические характеристики Seed1.5-VL
Seed1.5-VL имеет компактную архитектуру с 532 миллионами параметров в визуальном кодировщике и 20 миллиардами параметров в модели языка Mixture-of-Experts. Модель достигла высоких результатов на 38 из 60 публичных бенчмарков VLM, особенно в:
- Управлении GUI
- Понимании видео
- Визуальном рассуждении
Обученная на триллионах многомодальных токенов, Seed1.5-VL использует современные методы синтеза данных и постобучения, включая обратную связь от пользователей.
Архитектура и методы обучения
Архитектура Seed1.5-VL включает:
- Кастомный визуальный кодировщик Seed-ViT
- MLP-адаптер
- Модель языка (LLM)
Seed-ViT обрабатывает изображения с помощью 2D RoPE и делит их на патчи 14×14, что позволяет эффективно извлекать информацию. Процесс предобучения включает:
- Моделирование маскированных изображений
- Контрастное обучение
- Универсальную модальную выравнивание с изображениями, текстом и парами видео-аудио-заголовков
Оценка и производительность
Seed-ViT демонстрирует конкурентоспособные результаты в задачах взаимодействия языка и визуальных данных, превосходя более крупные модели в классификации изображений без обучения. Seed1.5-VL выделяется в:
- Многомодальном рассуждении
- Общем понимании визуальных вопросов (VQA)
- Понимании документов
- Задачах привязки
Заключение
В заключение, Seed1.5-VL — это модель, которая сочетает в себе 532 миллиона параметров визуального кодировщика и 20 миллиардов параметров модели языка Mixture-of-Experts. Она достигает выдающихся результатов на 38 из 60 публичных бенчмарков, особенно в сложном рассуждении, оптическом распознавании символов (OCR), интерпретации диаграмм и анализе видео.
Как искусственный интеллект может изменить ваш подход к работе
Автоматизация процессов
Изучите, какие процессы можно автоматизировать. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность.
Определение ключевых показателей эффективности
Идентифицируйте важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI действительно приносят положительный эффект для бизнеса.
Выбор инструментов
Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями.
Начните с небольшого проекта
Запустите небольшой проект, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI в вашей работе.
Получите консультацию
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе AI
Посмотрите на практический пример решения на основе AI: бот для продаж от itinai.ru/aisales, разработанный для автоматизации клиентских разговоров круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
