ChatRex: Многомодальная языковая модель с отдельным дизайном восприятия

 ChatRex: A Multimodal Large Language Model (MLLM) with a Decoupled Perception Design

“`html

ChatRex: Многомодальная языковая модель нового поколения

ChatRex — это продвинутая многомодальная языковая модель (MLLM), разработанная Академией международной цифровой экономики (IDEA). Она решает проблему разделения задач восприятия и понимания, что позволяет улучшить качество детекции объектов.

Проблемы существующих моделей

Текущие модели, такие как Qwen2-VL, показывают низкие результаты в задачах детекции объектов, например, всего 43.9% на наборе данных COCO. Это связано с:

  • Конфликтами между восприятием и пониманием;
  • Недостаточными наборами данных для обучения.

Решения, предложенные ChatRex

ChatRex использует архитектуру с разделением задач, что позволяет:

  • Устранить ошибки квантования и повысить точность детекции;
  • Создавать надежные предложения ограничивающих рамок с помощью Универсальной сети предложений (UPN);
  • Интегрировать высоко- и низкоразрешающие визуальные признаки для улучшения токенизации объектов.

Модель обучалась на наборе данных Rexverse-2M, который содержит более двух миллионов аннотированных изображений, что обеспечивает сбалансированное обучение.

Достижения ChatRex

ChatRex демонстрирует лучшие результаты по сравнению с другими моделями в задачах детекции объектов, включая:

  • Высокую точность и полноту;
  • Улучшенные показатели mAP на наборах данных COCO и LVIS;
  • Способность точно связывать описательные выражения с объектами.

Модель также превосходно справляется с генерацией описаний изображений и отвечает на запросы, связанные с конкретными регионами.

Практическая ценность ChatRex

ChatRex открывает новые возможности для применения ИИ в динамичных и сложных средах. Его инновационный подход позволяет интегрировать восприятие и понимание, что значительно расширяет возможности многомодальных систем.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Определите, как ИИ может изменить вашу работу;
  • Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения;
  • Постепенно внедряйте ИИ-решения, начиная с малого проекта;
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале.

“`

Полезные ссылки: