В области искусственного интеллекта Vision Language Models (VLMs) стали прорывным объединением компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Эти модели стремятся интерпретировать и генерировать контент, сочетающий изображения и слова, эмулируя понимание человекоподобное. В последнее время это представляет собой сложное задание, которое захватило внимание исследователей по всему миру.
Современные разработки в области представили модели, такие как LLaVA и BLIP-2, использующие обширные коллекции пар изображения-текст для точной настройки мульти-модального выравнивания. Эти прогрессивные технологии сосредотачиваются на улучшении разрешения изображения, повышении качества токенов и решении вычислительных трудностей, связанных с обработкой высокоразрешенных изображений. Однако они столкнулись с проблемами, связанными с задержкой и необходимостью обширных обучающих ресурсов.
Инновации, представленные исследователями из Китайского университета Гонконга и SmartMore, привели к появлению новой парадигмы под названием Mini-Гемини, которая перевернула представление о моделях VLMs благодаря улучшению обработки мульти-модальных входных данных. То, что выделяет Mini-Гемини среди существующих моделей, это его использование двойной системы кодировщиков и уникальной техники добычи информации о фрагментах, в сочетании с особо подобранной высококачественной базой данных. Эти усовершенствования дает Mini-Гемини возможность эффективно обрабатывать изображения высокого разрешения и генерировать контент, насыщенный информацией как визуальной, так и текстовой.
Методология Mini-Гемини включает в себя двойную систему кодировщиков, объединяющую сверточную нейронную сеть для утонченной обработки изображений и технику добычи информации о фрагментах для детального извлечения визуальных подсказок. Фреймворк обучается на совокупном наборе данных, который включает высококачественные пары изображений и текстов, а также задачно-ориентированные инструкции для повышения производительности модели и расширения области ее применения. Mini-Гемини совместим с различными крупными языковыми моделями (LLMs), позволяя эффективно делать выводы относительно любых входных данных. Эта настройка позволяет Mini-Гемини достигать превосходных результатов в нулевых тестах и поддерживать сложные мульти-модальные задачи.
Оценивая эффективность Mini-Гемини, фреймворк продемонстрировал выдающуюся производительность на нескольких нулевых тестах. Особенно он опередил модель Gemini Pro в тестах MM-Vet и MMBench, достигнув показателей 79,6 и 75,6 соответственно. Когда Mini-Гемини был настроен с Hermes-2-Yi-34B, он достиг впечатляющего результата 70,1 в тесте VQAT, превзойдя существующую модель LLaVA-1.5 по всем оцениваемым метрикам. Эти результаты подтверждают передовые мульти-модальные возможности Mini-Гемини и выделяют его эффективность и точность в решении сложных визуальных и текстовых задач.
Хотя Mini-Гемини является значительным шагом вперед в аспектах искусственного интеллекта, исследователи признают, что еще есть место для совершенствования его способностей к визуальному пониманию и логическому рассуждению. Они заявляют, что в будущем будут исследовать передовые методы визуального понимания, рассуждений и генерации.
В заключение, Mini-Гемини вводит новую эру в области VLMs благодаря своей двойной системе кодировщиков, технике добычи информации о фрагментах и высококачественной базе данных. С выдающейся производительностью во многих тестах Mini-Гемини опережает установленные модели, открывая путь для продвижений в области мульти-модального искусственного интеллекта. По мере продолжения работ исследователи стремятся улучшить способности Mini-Гемини к визуальному пониманию и рассуждению, выходя за пределы технологий AI.
Источник: Marktechpost
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое Vision Language Models (VLMs)?
Vision Language Models (VLMs) — это уникальное объединение компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP). Они стремятся интерпретировать и генерировать контент, сочетая изображения и слова, имитируя человекоподобное понимание.
2. Как Mini-Гемини улучшает обработку мульти-модальных входных данных?
Mini-Гемини улучшает обработку мульти-модальных входных данных благодаря своей двойной системе кодировщиков и технике добычи информации о фрагментах. Эти инновации обеспечивают эффективную обработку изображений высокого разрешения и генерацию контента, насыщенного визуальными и текстовыми данными.
3. В каких тестах Mini-Гемини опередил другие модели?
Mini-Гемини опередил установленные модели в нескольких нулевых тестах, включая MM-Vet, MMBench и VQAT.
4. Какие планы на будущее у Mini-Гемини?
Исследователи, стоящие за Mini-Гемини, намерены исследовать передовые методы визуального понимания, рассуждения и генерации для дальнейшего улучшения его возможностей.
5. Кто является источником этого исследования?
Это исследование заслуживает исследователям из Китайского университета Гонконга и SmartMore.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es