Нужны ли нам сложные модели для обработки визуальных и языковых данных?
Исследователи из ByteDance и WHU представляют Pixel-SAIL — единую модель трансформера для понимания на уровне пикселей, которая превосходит 7B MLLMs.
Проблема сложных архитектур
Современные модели MLLMs достигли значительного прогресса в обработке визуальных данных, что расширяет их применение в таких задачах, как точная редактирование и сегментация. Однако большинство существующих подходов зависят от сложных архитектур, состоящих из отдельных компонентов, таких как визуальные кодировщики и сети сегментации. Это увеличивает сложность системы и ограничивает масштабируемость.
Упрощенные модели
Недавние исследования сосредоточены на упрощенных дизайнах, которые избегают внешних компонентов, но при этом обеспечивают высокую производительность в задачах, требующих детального визуального взаимодействия с языком. Модель Pixel-SAIL представляет собой единую архитектуру, которая не требует дополнительных визуальных кодировщиков.
Ключевые инновации Pixel-SAIL
Pixel-SAIL включает три ключевых новшества:
- Обучаемый модуль увеличения разрешения для улучшения визуальных характеристик;
- Стратегия инъекции визуальных подсказок, которая преобразует подсказки в текстовые токены;
- Метод дистилляции экспертов для повышения качества масок.
Результаты и преимущества
Pixel-SAIL превосходит более крупные модели, такие как GLaMM и OMG-LLaVA, на пяти бенчмарках, включая новый PerBench, при этом сохраняя значительно более простую архитектуру. Модель показывает высокую эффективность в задачах сегментации и понимания визуальных подсказок.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов в вашей компании. Найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
Начните с малого
Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям, и настройте их под свои цели. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Свяжитесь с нами
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.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, разработанный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
