Исследования UCLA: OpenVLThinker-7B
Исследователи из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представили модель OpenVLThinker-7B, основанную на методах обучения с подкреплением, для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач в мультимодальных системах.
Проблемы существующих моделей
Современные модели, интегрирующие обработку изображений и текст, часто не справляются с задачами, требующими многоступенчатого логического вывода. Они могут распознавать объекты, но не способны последовательно анализировать визуальные данные и текстовые запросы, что приводит к неверным или поверхностным ответам.
Подход UCLA к решению проблемы
Модель OpenVLThinker-7B была разработана с использованием нового метода обучения, который сочетает в себе супервайзинговое обучение и обучение с подкреплением. Этот подход включает в себя итеративный процесс, где на каждом этапе модель улучшает свои способности к логическому выводу.
Этапы обучения
Первоначально использовались 25,000 примеров для супервайзингового обучения, отобранных из различных наборов данных. Затем применялось обучение с подкреплением на более сложном наборе из 5,000 примеров, что привело к значительному увеличению точности модели.
Результаты и достижения
OpenVLThinker-7B значительно превзошла свою базовую модель Qwen2.5-VL-7B. Например, на тесте MathVista точность увеличилась с 50.2% до 70.2%. Эти результаты подтверждают эффективность подхода, основанного на итеративном обучении и обучении с подкреплением.
Ключевые выводы
- Модель OpenVLThinker-7B была разработана с использованием комбинированного подхода SFT и RL.
- Итеративные циклы обучения включали генерацию подписей, дистилляцию рассуждений и чередование SFT и GRPO.
- Каждый цикл обучения приводил к постепенному улучшению производительности, что подтверждает эффективность стратегии самосовершенствования.
- Модель открывает новые возможности для применения многоступенчатого рассуждения в образовательных и аналитических приложениях.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе:
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и позволяющие их настраивать под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
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.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
