Моксин: Открывая новые горизонты мультимодального искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Новая серия моделей Моксин, включая Моксин-7B и его мультимодальные расширения, демонстрирует впечатляющие результаты и подчеркивает важность полной прозрачности в разработке ИИ.

Представлены полностью открытые модели Моксин-7B, Моксин-VLM и Моксин-VLA, предназначенные для широкого спектра задач, включая робототехнику и обработку визуально-языковых данных.

Несмотря на стремительное развитие больших языковых моделей (LLM), вопрос полной прозрачности в разработке и обучении остается открытым. В данной работе, ‘Open-Source Multimodal Moxin Models with Moxin-VLM and Moxin-VLA’, представлена полностью открытая LLM Moxin-7B и ее мультимодальные расширения — Moxin-VLM и Moxin-VLA — демонстрирующие высокую производительность в задачах, связанных с обработкой зрения и языка. Модели разработаны в соответствии с принципами Model Openness Framework, обеспечивая доступ к данным, коду и деталям обучения. Способны ли такие открытые и прозрачные подходы стать стандартом в развитии искусственного интеллекта и ускорить прогресс в области мультимодальных систем?

Основы: Открытый ИИ Moxin-7B

Создание действительно открытых и воспроизводимых моделей искусственного интеллекта представляет собой серьезную проблему, сдерживающую более широкие исследования и внедрение. Непрозрачность, закрытые наборы данных и отсутствие доступа к исходному коду часто препятствуют независимому анализу и улучшению существующих систем. Это затрудняет проверку результатов, выявление предвзятостей и адаптацию моделей к новым задачам или языкам. В результате, прогресс в области ИИ может быть замедлен, а потенциальные преимущества — недоступны для широкого круга исследователей и разработчиков. Отсутствие воспроизводимости также ставит под сомнение надежность и достоверность научных публикаций, что снижает доверие к области в целом.

Разработанная модель Moxin-7B представляет собой полнофункциональную большую языковую модель (LLM) с семью миллиардами параметров, доступную для свободного использования и модификации. В отличие от многих существующих LLM, которые часто ограничиваются проприетарными лицензиями или неполной информацией о процессе обучения, Moxin-7B предоставляет полный доступ к исходному коду, весам и данным, используемым для её создания. Такой подход позволяет исследователям и разработчикам не только использовать готовую модель для решения различных задач, но и детально изучать её внутреннюю структуру, адаптировать её под специфические нужды и вносить улучшения, способствуя дальнейшему развитию области искусственного интеллекта и обеспечивая воспроизводимость результатов исследований.

Разработка модели Moxin-7B не ограничивается предоставлением открытого исходного кода, но и подкрепляется строгим соответствием принципам Рамочной структуры открытости моделей (Model Openness Framework, MOF). Это означает, что все аспекты создания модели — от данных для обучения и архитектуры сети до процесса обучения и оценки — документированы и доступны для проверки. Такой подход обеспечивает не только прозрачность, позволяя любому исследователю понять, как работает модель, но и воспроизводимость результатов, что критически важно для научного прогресса и надежного применения искусственного интеллекта. Соответствие MOF гарантирует, что Moxin-7B является не просто открытой моделью, а инструментом, который можно проверить, адаптировать и улучшить, способствуя развитию более надежного и ответственного ИИ.

Расширяем Восприятие: Moxin-VLM для Визуального и Языкового Анализа

Интеграция визуальной информации в большие языковые модели (LLM) требует применения надежных визуальных базовых моделей и эффективных обучающих фреймворков. Визуальные базовые модели отвечают за извлечение значимых признаков из изображений, которые затем используются LLM для понимания и обработки визуального контента. Качество этих признаков напрямую влияет на способность LLM к визуальному рассуждению и ответам на вопросы, связанные с изображениями. Обучающие фреймворки, в свою очередь, обеспечивают эффективное объединение визуальных и текстовых модальностей, позволяя LLM корректно интерпретировать и использовать визуальную информацию в процессе обучения и инференса. Недостаточная надежность визуальной базовой модели или неэффективный обучающий фреймворк могут существенно ограничить возможности LLM в задачах, требующих визуального понимания.

Moxin-VLM использует Moxin-7B в качестве базовой языковой модели (LLM) и применяет два различных подхода к обработке изображений: DINOv2 и SigLIP. DINOv2 представляет собой модель самообучения, предназначенную для извлечения визуальных признаков без использования аннотаций, что обеспечивает надежное представление изображений. SigLIP, в свою очередь, является моделью, обученной для сопоставления изображений и текста, что позволяет эффективно извлекать признаки, релевантные для понимания визуального контента в контексте текстовых запросов. Комбинация этих двух методов обеспечивает разнообразие извлекаемых визуальных признаков, повышая общую способность модели к обработке мультимодальных данных.

Обучение Moxin-VLM осуществляется посредством фреймворка Prismatic VLMs, который обеспечивает эффективную интеграцию визуальных и текстовых модальностей. Данный фреймворк включает в себя многоступенчатый процесс, оптимизированный для совместного обучения языковой модели и визуальных энкодеров. Он позволяет адаптировать параметры LLM (в данном случае, Moxin-7B) к особенностям визуальных представлений, извлеченных DINOv2 и SigLIP, посредством специализированных стратегий обучения и функций потерь. Ключевым аспектом является согласование представлений из различных модальностей, что достигается за счет использования кросс-модальных потерь, направленных на максимизацию корреляции между визуальными и текстовыми эмбеддингами.

В ходе оценки на базе GQA, модель Moxin-VLM продемонстрировала среднюю точность в 64.88%, превзойдя показатели других моделей, включая LLaVa v1.5 7B (61.58%), Llama-2 Chat 7B (62.11%), Mistral v0.1 7B (63.3%) и Llama-2 7B (62.44%). Данный результат свидетельствует о более высокой способности Moxin-VLM к решению задач, требующих комплексного анализа визуальной и текстовой информации, в сравнении с указанными аналогами в рамках метрики GQA.

В ходе тестирования Moxin-VLM продемонстрировал среднюю точность в 54.25% на датасете VizWiz и 71.3% на RefCOCO+. Эти результаты превосходят показатели других моделей, включая LLaVa v1.5 7B (49.47% и 65.1% соответственно), Llama-2 Chat 7B (58.5% и 65.1%), Mistral v0.1 7B (65.1% и 65.1%), а также Llama-2 7B (59.47% и 65.1%). Данные показатели подтверждают эффективность Moxin-VLM в задачах визуального понимания и обработки изображений, особенно в сравнении с другими моделями аналогичного размера.

Претворяем в Действие: Moxin-VLA для Управления Роботами

Разработка моделей «зрение-язык-действие» (VLA) требует эффективных стратегий тонкой настройки и доступа к крупномасштабным наборам данных, содержащим информацию о робототехнических траекториях и взаимодействиях. Необходимость в больших данных обусловлена сложностью обучения моделей, способных понимать инструкции на естественном языке и преобразовывать их в последовательности действий для робота. Эффективные стратегии тонкой настройки, такие как адаптация предварительно обученных моделей, позволяют сократить время обучения и улучшить обобщающую способность модели, особенно при ограниченном количестве доступных данных. Отсутствие достаточного объема и разнообразия данных может привести к переобучению и снижению производительности модели в реальных условиях эксплуатации.

Модель Moxin-VLA разработана на основе Moxin-7B и использует методологию OpenVLA-OFT для достижения согласованности во времени (temporal consistency). OpenVLA-OFT представляет собой рецепт тонкой настройки, ориентированный на улучшение способности модели понимать и генерировать последовательности действий, сохраняя логическую связь между ними. Это достигается за счет оптимизации процесса обучения с акцентом на предсказуемость последующих действий, основываясь на текущем состоянии и предыдущих командах, что критически важно для управления роботами в динамичной среде.

Обучение модели Moxin-VLA осуществлялось на базе датасета Open-X Embodiment, представляющего собой обширный набор данных, включающий траектории движения роботов и соответствующие им текстовые описания. Этот датасет обеспечивает необходимые данные для обучения модели выполнению различных задач управления роботами, позволяя ей сопоставлять языковые инструкции с конкретными действиями в физическом мире. Open-X Embodiment содержит информацию о разнообразных манипуляциях, движениях и взаимодействиях роботов с окружающей средой, что критически важно для развития надежных и универсальных моделей VLA.

Для эффективной адаптации модели Moxin-VLA к конкретным задачам управления роботами реализован метод LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA позволяет обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, оставляя большую часть предобученной модели замороженной. Это значительно снижает вычислительные затраты и требования к памяти во время обучения, обеспечивая быструю и экономичную настройку модели под специфические сценарии и типы робототехники, без необходимости полной переподготовки всей модели. Такой подход особенно важен при работе с ограниченными ресурсами и при необходимости частой перенастройки модели для различных задач.

Модель Moxin-VLA продемонстрировала среднюю точность в 48,4% на наборе данных OCID-Ref, 60,8% на VSR, 87,3% на POPE и 66% на TallyQA. Эти результаты, полученные на различных бенчмарках, свидетельствуют о надежной производительности модели в задачах управления роботами и обработки визуально-языковых команд, подтверждая ее способность к точному восприятию и выполнению инструкций в роботизированных сценариях.

Преодолевая Лингвистические Барьеры: Moxin-Chinese

Эффективная обработка китайского языка требует специализированной лексики и эталонных наборов данных для оценки. Это обусловлено уникальными особенностями китайского языка, такими как отсутствие пробелов между словами и большое количество омонимов, что усложняет задачи токенизации и семантического анализа. Стандартные языковые модели, обученные преимущественно на английском языке, часто демонстрируют низкую производительность при работе с китайским текстом. Для достижения высоких результатов необходимы модели, обученные на больших объемах китайских данных и протестированные с использованием специализированных бенчмарков, оценивающих понимание и генерацию китайского языка, например, CMMLU и CEVAL.

Модель Moxin-Chinese, разработанная на базе Moxin-7B, использует методы Byte-Pair Encoding (BPE) и SentencePiece для расширения словарного запаса. BPE позволяет эффективно представлять часто встречающиеся последовательности символов как единые токены, уменьшая размер словаря и повышая эффективность обработки текста. SentencePiece, в свою очередь, является алгоритмом сегментации текста, который позволяет обрабатывать текст без предварительной токенизации на основе пробелов, что особенно важно для языков, не использующих пробелы для разделения слов, и позволяет более гибко обрабатывать незнакомые слова и символы. Комбинация этих двух подходов обеспечивает модели Moxin-Chinese расширенные возможности по обработке и пониманию китайского языка.

Оценка возможностей модели в обработке китайского языка проводилась с использованием двух стандартных наборов данных: CMMLU и CEVAL. CMMLU (Character and Massive Multitask Language Understanding) представляет собой набор из 57 предметных областей, охватывающих широкий спектр знаний, что позволяет оценить общие лингвистические способности модели. CEVAL (Chinese Evaluation) специализируется на более сложных задачах понимания и генерации китайского языка, включая вопросы с несколькими вариантами ответов и открытые вопросы. Результаты тестирования на этих наборах данных демонстрируют высокую производительность модели в понимании и генерации текста на китайском языке, подтверждая ее способность к эффективной обработке лингвистически сложных задач.

В этой работе описывается Moxin-7B и его мультимодальные расширения, стремящиеся к полной открытости. Не удивительно, что авторы уделили внимание не только производительности, но и прозрачности разработки. Как-то Джон Маккарти заметил: «В конечном итоге, искусственный интеллект будет чем-то, чем мы сможем поделиться». И в этом есть глубокая ирония. Создание модели — лишь первый этап, а вот обеспечение доступа к ней, к её внутренностям, чтобы другие могли проверить, улучшить, сломать и собрать заново — это настоящая головная боль. Видно, что создатели Moxin-7B осознают, что публикация кода — это не просто щедрый жест, а необходимое условие для развития сферы, где каждый релиз — потенциальный техдолг, который рано или поздно придётся выплачивать.

Что дальше?

Представленные модели Moxin, несомненно, ещё одна ступень в бесконечной лестнице. Их открытость — это, конечно, похвально, пока не придётся разбираться с последствиями внезапно обнаруженных уязвимостей. Впрочем, как показывает практика, любая «самовосстанавливающаяся» система просто ещё не сломалась достаточно эффектно. Разработчики надеются на более широкое применение в робототехнике, но стоит помнить: любой элегантный алгоритм найдёт способ провалиться в реальном мире, когда столкнётся с банальной неровностью пола.

Более того, вся эта история с открытостью — это, скорее, форма коллективного самообмана. Документация, как известно, всегда отстаёт от реальности, а если баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система. Вопрос не в том, насколько хорошо работает Moxin-7B сейчас, а в том, сколько ресурсов потребуется для поддержки и исправления неизбежных проблем в ближайшем будущем.

Следующим шагом, вероятно, станет попытка создать что-то ещё более «открытое» и «прозрачное», что, разумеется, лишь увеличит энтропию и сложность системы. И так до бесконечности. В конце концов, всё вернётся к исходной точке — к необходимости ручного вмешательства и постоянной борьбе с техническим долгом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22208.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-31 20:49

🚀 Квантовые новости