Введение в метод GRIT
Данная статья представляет метод GRIT, который обучает многомодальные большие языковые модели (MLLMs) рассуждать с использованием изображений, сочетая текст и визуальное обоснование.
Проблема соединения текста и изображений
Основная задача MLLMs заключается в объединении визуального контента с логикой языка. Однако многие модели испытывают трудности в эффективном соединении этих областей, что приводит к ограниченной производительности в сложных задачах, связанных с визуальными компонентами.
Проблемы существующих методов
Современные системы часто генерируют текстовые ответы, которые объясняют рассуждения, но не ссылаются на конкретные части изображения. Это создает разрыв, когда модели могут прийти к ответу, не показывая, как визуальные данные способствовали этому решению. Существующие методы, такие как обучение с подкреплением или стратегии подсказок, имеют свои ограничения.
Метод GRIT
Исследователи из UC Santa Cruz и eBay разработали новый метод, называемый Grounded Reasoning with Images and Text (GRIT). Этот метод позволяет MLLMs, таким как Qwen 2.5-VL и InternVL 3, генерировать цепочки рассуждений, которые смешивают естественный язык с явными координатами ограничивающих рамок, указывающими на соответствующие области изображения.
Преимущества метода GRIT
GRIT использует легкий алгоритм обучения с подкреплением, который оптимизирует как точность конечного ответа, так и структуру рассуждения. Метод демонстрирует высокую эффективность данных, используя всего 20 триплетов изображение-вопрос-ответ. Модели, обученные с помощью GRIT, показали превосходство в точности рассуждений и визуального обоснования по сравнению с несколькими базовыми моделями.
Заключение
Метод GRIT успешно решает проблему разъединенного рассуждения и визуального обоснования в MLLMs, позволяя моделям эффективно комбинировать визуальные данные с логическим рассуждением, достигая высоких результатов на нескольких тестах.
Практические рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить максимальную ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный эффект.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакт и ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
