Microsoft AI Research представляет OLA-VLM: новый подход к оптимизации мультимодальных языковых моделей с акцентом на зрение.

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Многофункциональные большие языковые модели (MLLMs)

Многофункциональные большие языковые модели (MLLMs) быстро развиваются, позволяя машинам одновременно интерпретировать текстовые и визуальные данные. Эти модели имеют трансформационные приложения в анализе изображений, ответах на визуальные вопросы и многомодальном рассуждении. Они играют важную роль в улучшении способности искусственного интеллекта понимать и взаимодействовать с миром.

Проблемы и решения

Несмотря на их потенциал, эти системы сталкиваются с серьезными вызовами. Основная проблема заключается в зависимости от естественного языка для обучения, что часто приводит к низкому качеству визуального представления. Увеличение размера наборов данных и вычислительной сложности дало лишь небольшие улучшения. Необходима более целенаправленная оптимизация для визуального понимания.

Существующие методы обучения MLLMs обычно используют визуальные кодеры для извлечения признаков из изображений и подачи их в языковую модель вместе с текстовыми данными. Однако эти подходы требуют значительных ресурсов, что ограничивает их масштабируемость.

Подход OLA-VLM

Исследователи из SHI Labs и Microsoft Research представили новый подход под названием OLA-VLM. Этот метод улучшает MLLMs, дистиллируя вспомогательную визуальную информацию в скрытые слои во время предварительного обучения. Вместо увеличения сложности визуального кодера, OLA-VLM использует оптимизацию встраивания для улучшения согласования визуальных и текстовых данных.

Технология OLA-VLM включает функции потерь встраивания для оптимизации представлений от специализированных визуальных кодеров. Эти кодеры обучаются для задач сегментации изображений, оценки глубины и генерации изображений. Дистиллированные признаки интегрируются в языковую модель, что обеспечивает лучшее визуальное рассуждение без дополнительных вычислительных затрат.

Результаты и эффективность

Производительность OLA-VLM была тщательно протестирована на различных бенчмарках, показывая значительные улучшения по сравнению с существующими моделями. Например, на CV-Bench OLA-VLM превзошел базовую модель LLaVA-1.5 на 8.7% в задачах оценки глубины.

Анализ представлений, полученных OLA-VLM, показал, что модель достигла лучшего согласования визуальных признаков в промежуточных слоях, что значительно улучшило ее производительность в различных задачах.

Заключение

Исследование SHI Labs и Microsoft Research подчеркивает значительный прогресс в многомодальном ИИ. OLA-VLM устанавливает новый стандарт для интеграции визуальной информации в MLLMs, улучшая качество визуальных представлений с меньшими вычислительными затратами.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.

Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

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

Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

«`