MMSearch-R1: Конечное Обучение С Подкреплением для Активного Поиска Изображений в LMM
Большие многомодальные модели (LMM) продемонстрировали выдающиеся способности при обучении на обширных визуально-текстовых данных, значительно продвигая задачи многомодального понимания. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в работе с комплексными реальными знаниями, особенно с длинными хвостами информации, которые появляются после окончания обучения или ограниченными доменами знаний, связанными с конфиденциальностью, авторским правом или проблемами безопасности. В условиях, когда требуется действовать за пределами их внутренних знаний, LMM часто выдают неправдоподобные результаты, что серьезно подрывает их надежность в сценариях, где фактическая точность имеет первостепенное значение.
Проблемы и Решения
В то время как технологии Retrieval-Augmented Generation были широко внедрены, они представляют собой свои проблемы: компоненты извлечения и генерации слабо оптимизированы в рамках единого процесса. Это приводит к увеличению задержек и вычислительных затрат, когда модель уже обладает достаточными знаниями.
Недавние подходы, такие как методы обучения с подкреплением (RL), значительно улучшили возможности размышления моделей. Мы представляем MMSearch-R1, который обеспечивает LMM активными возможностями поиска изображений через целостный RL-фреймворк. Эта мощная методика нацелена на улучшение производительности визуального вопросно-ответного взаимодействия (VQA), позволяя моделям самостоятельно использовать инструменты поиска изображений.
Архитектура и Методы
MMSearch-R1 использует сложную архитектуру, комбинируя передовую инженерную обработку данных с методами обучения с подкреплением. Система основывается на надежном наборе данных FactualVQA, созданном для предоставления однозначных ответов, которые можно надежно оценить с помощью автоматизированных методов.
Экспериментальные результаты показывают, что MMSearch-R1 значительно опережает конкурентов, эффективно расширяя познавательные границы LMM. Модели демонстрируют высокую динамичность, настраивая свои показатели поиска на основе знакомства с визуальным содержанием.
Преимущества для Бизнеса
- Автоматизация процессов: Ищите возможности для автоматизации взаимодействия с клиентами с помощью ИИ.
- Идентификация KPI: Убедитесь, что ваши инвестиции в ИИ действительно оказывают положительное воздействие на бизнес.
- Выбор инструментов: Подбирайте инструменты, соответствующие вашим задачам и позволяющие настройку.
- Начните с небольших проектов: Собирайте данные о их эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Для консультаций по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на нас в Telegram здесь.
Ознакомьтесь с практическим примером решения на основе ИИ: бот продаж от итинай, который автоматизирует взаимодействия с клиентами 24/7.
