Введение в модели “Язык-Изображение” (VLMs)
Модели VLM продемонстрировали впечатляющие способности в общем понимании изображений, но сталкиваются с серьезными проблемами при обработке визуального контента с большим количеством текста, такого как диаграммы, документы и скриншоты. Эти специализированные изображения требуют сложного мышления, объединяющего текстовое понимание и пространственное восприятие.
Проблемы текущих моделей
Современные VLM страдают от нехватки качественных обучающих данных, которые адекватно представляют разнообразные форматы визуального контента. Это создает разрыв в производительности в сценариях, требующих тонкого интерпретирования структурированной визуальной информации, что затрудняет развертывание моделей в специализированных областях.
Подходы к улучшению VLM
Для повышения эффективности VLM были разработаны разные подходы, включая механизмы перекрестного внимания и проекции MLP. Однако многие из этих моделей имеют значительный дисбаланс между языковыми и визуальными компонентами.
Создание синтетических данных с помощью CoSyn
Исследователи из Университета Пенсильвании и Allen Institute for Artificial Intelligence представили систему CoSyn, которая создает разнообразные синтетические мультимодальные данные для обучения. Система использует возможности генерации кода текстовых LLM для создания как данных, так и кода рендеринга для различных визуальных форматов.
Рабочий процесс CoSyn
Система работает через сложный четырехступенчатый процесс, начиная с естественного языка, например, “создать набор данных об обложках книг”. Она выбирает один из 20 генерационных потоков и генерирует исполняемый код для рендеринга синтетических изображений.
Результаты и достижения
Модель, обученная на синтетических данных CoSyn, демонстрирует исключительные результаты в тестах на понимание текстовых изображений. Она показывает наилучшую среднюю производительность среди специализированных наборов данных, что подтверждает эффективность синтетических данных для адаптации к новым задачам.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите, как ИИ может изменить ваш подход к работе: Определите процессы, которые можно автоматизировать.
- Установите важные KPI: Убедитесь, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите подходящие инструменты: Настройте их в соответствии с вашими целями.
- Начните с небольшого проекта: Соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Система CoSyn представляет собой значительное достижение в развитии VLM, улучшая производительность на задачах понимания текстовых изображений. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
“`
