Введение в WINGS: Новая архитектура для мультимодальных языковых моделей
Современные языковые модели (LLMs) становятся все более многофункциональными, позволяя обрабатывать не только текст, но и изображения. Это открывает новые горизонты для автоматизации бизнеса и улучшения взаимодействия с клиентами. Однако, с интеграцией визуальных данных возникает проблема, известная как «забывание только текста». Как же решить эту задачу? Здесь на помощь приходит WINGS — новая архитектура, разработанная командой Alibaba и Нанкинским университетом.
Проблема забывания текста в мультимодальных моделях
Когда мультимодальные языковые модели обучаются на смешанных данных, они могут потерять способность выполнять задачи, требующие только текстового понимания. Это происходит из-за того, что визуальные токены отвлекают внимание модели от текста. В результате, модель начинает хуже справляться с задачами, связанными с языком, такими как понимание и ответ на текстовые вопросы.
Существующие методы и их ограничения
Существуют различные подходы к решению проблемы забывания текста. Некоторые из них включают повторное введение больших объемов текстовых данных во время обучения или чередование между обучением на текстовых и мультимодальных данных. Однако эти методы часто увеличивают затраты на обучение и не всегда восстанавливают текстовое понимание полностью. В этом контексте WINGS предлагает новый, более эффективный подход.
Что такое WINGS?
WINGS — это архитектура с двойным обучением, которая добавляет два новых модуля — визуального и текстового обучателей — в каждый слой мультимодальной языковой модели. Эти обучатели работают параллельно с основной механизмом внимания модели, что позволяет динамически балансировать фокус между визуальной и текстовой информацией.
Эффективность WINGS: Как это работает?
Архитектура WINGS использует механизм, называемый Low-Rank Residual Attention (LoRRA). Он позволяет сохранять легкость вычислений, одновременно обеспечивая возможность обучателей захватывать важную информацию, специфичную для каждой модальности. На первом этапе обучения активируются только визуальные обучатели, чтобы выровнять характеристики изображений. На втором этапе оба обучателя обучаются совместно, используя модуль маршрутизации для распределения внимания.
Результаты производительности WINGS
WINGS продемонстрировала отличные результаты на различных тестах. Например, на наборе данных MMLU модель достигла текстового результата 60.53, что на 9.70 пунктов выше, чем у аналогичной базовой модели. В задачах рассуждения, таких как Race-High, WINGS улучшила результаты на 11.9 пунктов. Эти показатели подтверждают, что WINGS не только сохраняет текстовое понимание, но и улучшает визуальное восприятие.
Практическое применение WINGS в бизнесе
Как же WINGS может быть полезна для бизнеса? Во-первых, она позволяет создавать более интерактивные и интуитивно понятные системы, которые могут обрабатывать запросы клиентов, включающие как текст, так и изображения. Например, в сфере образования WINGS может использоваться для создания обучающих платформ, которые адаптируются под визуальные и текстовые запросы студентов.
Во-вторых, WINGS может значительно сократить затраты на обучение моделей, так как ее архитектура позволяет более эффективно использовать данные. Это особенно важно для компаний, стремящихся оптимизировать свои расходы на технологии ИИ.
Заключение: Будущее мультимодальных языковых моделей
WINGS представляет собой значительный шаг вперед в решении проблемы забывания текста в мультимодальных языковых моделях. Благодаря своей уникальной архитектуре, она обеспечивает баланс между текстовым и визуальным пониманием, что открывает новые возможности для бизнеса. Если вы хотите быть на передовой технологий ИИ, стоит обратить внимание на WINGS и ее потенциал для автоматизации и улучшения взаимодействия с клиентами.
