Всё, что блестит – переобученная модель: RIL для экономичных VLMs.

Автор: Денис Аветисян

В этом исследовании различные визуальные языковые модели сопоставляются по их способности к решению широкого спектра задач, от анализа диаграмм до решения математических проблем и ответов на вопросы о реальном мире – всё это демонстрирует стремление к изящному и эффективному решению сложных задач. Результаты оценки, полученные на множестве авторитетных бенчмарков, позволяют оценить истинную гармонию между формой и функциональностью каждой модели.

Долгое время существенным препятствием в развитии систем компьютерного зрения и обработки естественного языка являлась необходимость в огромных вычислительных ресурсах для достижения высокого уровня производительности и эффективности. Традиционные подходы, требующие постоянного увеличения размеров моделей и объемов обучающих данных, делали внедрение таких систем в ограниченные по ресурсам среды, такие как мобильные устройства и встроенные системы, практически невозможным. Однако, прорыв, представленный в ‘Unified Reinforcement and Imitation Learning for Vision-Language Models’, предлагает принципиально новый подход, объединяющий обучение с подкреплением и имитацией, позволяя создавать компактные и эффективные модели, способные конкурировать с гораздо более крупными аналогами. Не станет ли эта технология катализатором новой эры повсеместного и доступного искусственного интеллекта, расширяя границы возможного и открывая невиданные ранее возможности для взаимодействия человека и машины?

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Элегантность Эффективности: Поиск Гармонии в Визуально-Языковых Моделях

В последние годы большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных областях. Однако, применение этих моделей к задачам, требующим обработки визуальной информации в сочетании с текстом, часто сопряжено со значительными вычислительными затратами. Простое увеличение размера модели не всегда является наиболее эффективным решением. Настоятельно необходимо исследовать методы повышения эффективности использования данных и снижения стоимости обучения, чтобы сделать эти мощные технологии доступными для более широкого круга пользователей и приложений.

Истинная элегантность заключается не в сложности, а в простоте и ясности. Хорошо спроектированный интерфейс невидим для пользователя, но ощущается на интуитивном уровне. Аналогично, эффективная модель должна быть компактной и производительной, не жертвуя при этом точностью и надежностью. Задача исследователей состоит в том, чтобы найти оптимальный баланс между этими требованиями, создавая системы, которые одновременно мощны и элегантны.

Иллюстрируя динамику обучения малых VLM во время RIL, где (слева) показана эволюция наград за сходство на протяжении итераций обучения и (справа) точность наград, полученных с использованием LLM-as-a-Judge, обеспечивающих контекстную уместность и фактическую корректность генерируемых ответов. (справа) отображается общая средняя производительность оценочных эталонов, используемых в Таблице 1. — Иллюстрируя динамику обучения малых VLM во время RIL, где (слева) показана эволюция наград за сходство на протяжении итераций обучения и (справа) точность наград, полученных с использованием LLM-as-a-Judge[9], обеспечивающих контекстную уместность и фактическую корректность генерируемых ответов. (справа) отображается общая средняя производительность оценочных эталонов, используемых в Таблице 1.

Каждое изменение должно быть обосновано красотой и ясностью. Использование избыточных или неэффективных компонентов не только увеличивает сложность системы, но и снижает ее производительность и надежность. Стремление к минимализму и элегантности должно быть руководящим принципом при разработке любых интеллектуальных систем.

В заключение, задача создания эффективных моделей обработки визуальной информации требует не только технических инноваций, но и философского подхода, основанного на принципах простоты, ясности и элегантности. Только в этом случае мы сможем создать системы, которые будут не только мощными и надежными, но и красивыми и интуитивно понятными.

RIL: Гармония Обучения с Подкреплением и Имитацией

В стремлении к созданию искусственного интеллекта, способного к подлинному пониманию, исследователи обращаются к новым подходам, сочетающим в себе силу обучения с подкреплением и имитационного обучения. В данном исследовании представлена концепция RIL – унифицированной платформы, предназначенной для повышения эффективности обучения визуально-языковых моделей (VLM). RIL – это не просто набор алгоритмов, это философия, основанная на гармонии между обучением на основе опыта и усвоением экспертных знаний.

В основе RIL лежит идея, что истинное мастерство достигается не только путем самостоятельных проб и ошибок, но и путем внимательного изучения и воспроизведения лучших практик. Посредством сочетания обучения с подкреплением и имитационного обучения, RIL позволяет студенческой VLM усваивать знания от учительской модели, одновременно исследуя собственные оптимальные стратегии. Это позволяет достичь более высокой производительности и устойчивости, чем при использовании только одного из этих подходов.

Ключевым элементом RIL является использование генеративного состязательного имитационного обучения (GAIL). GAIL направляет поведение студенческой модели, стимулируя ее к воспроизведению стиля и стратегий учительской модели. Это создает замкнутый цикл, в котором студенческая модель постоянно совершенствуется, стремясь к достижению уровня эксперта. Это не просто копирование, а адаптация и улучшение, направленные на достижение оптимальных результатов.

Производительность RIL с различным количеством сгенерированных ответов от учительской VLM по четырем тестам и их среднему значению. Оценка проводилась на Qwen2.5-VL-7B[1].

RIL – это не просто техническое решение, это эстетический подход к разработке искусственного интеллекта. Каждый элемент платформы спроектирован с учетом принципов простоты, ясности и эффективности. Это отражает веру в то, что красота в коде проявляется через его элегантность и функциональность. Исследователи стремятся к созданию не просто мощных моделей, но и моделей, которые вдохновляют и радуют глаз.

В конечном счете, цель RIL – расширить границы возможного в области визуально-языкового моделирования. Создавая более эффективные и устойчивые модели, исследователи надеются внести свой вклад в создание искусственного интеллекта, который будет служить человечеству и улучшать мир вокруг нас. Это не просто задача, это миссия, вдохновленная верой в силу интеллекта и красоту знания.

Изысканный Сигнал Вознаграждения: Ключ к Эффективному Обучению

Изысканность любой системы искусственного интеллекта не возникает сама по себе; она является результатом тщательно продуманного проектирования, где каждая деталь способствует общей гармонии и функциональности. В данной работе исследователи придерживаются принципа, согласно которому эффективная система обучения требует тонко настроенного сигнала вознаграждения, направляющего процесс обучения модели к желаемым результатам. Используемый подход, RIL, опирается на композитный сигнал вознаграждения, состоящий из двух ключевых компонентов: “Вознаграждения за сходство” и “Вознаграждения за ответ”.

“Вознаграждение за сходство”, генерируемое “Дискриминатором”, оценивает степень соответствия выходных данных модели-ученика (student VLM) выходным данным модели-учителя (teacher VLM). Этот компонент играет решающую роль в стимулировании имитации, побуждая модель-ученика воспроизводить стилистические особенности и паттерны поведения модели-учителя. Здесь важна не только точность ответа, но и его манера представления, его элегантность и соответствие общему контексту.

Второй компонент, “Вознаграждение за ответ”, оценивается с помощью “LLM-as-a-Judge” и определяет точность ответа модели-ученика. Этот компонент гарантирует, что модель не только имитирует стиль, но и предоставляет корректную информацию, подтверждая ее компетентность и надежность. Взаимодействие этих двух компонентов создает сбалансированный сигнал вознаграждения, который одновременно стимулирует имитацию и обеспечивает точность.

Сравнение производительности RIL с использованием различных уровней дискретизации вознаграждения за сходство на четырех эталонных тестах: MathVista, MMB, MM-Vet и MMMU с Qwen2.5-VL-7B и InternVL3-8B.

Исследователи подчеркивают, что тщательная разработка этого сигнала вознаграждения является критически важной для достижения оптимальной производительности и элегантности системы искусственного интеллекта. Каждый аспект сигнала вознаграждения должен быть тщательно продуман и настроен для обеспечения гармоничного взаимодействия между моделью-учеником и моделью-учителем, а также для стимулирования генерации точных и элегантных ответов.

Оптимизация Обучения с Продвинутой Инфраструктурой

Ускорение обучения – это не просто вопрос вычислительной мощности, но и вопрос изящной организации процессов. Исследователи, стремясь к оптимальной эффективности, обратились к передовым инфраструктурным решениям, позволяющим максимально раскрыть потенциал каждой вычислительной единицы. Ключевую роль в этом играет использование библиотеки ‘DeepSpeed’, применяющей техники, такие как ‘ZeRO-3’, для эффективного распараллеливания данных. Этот подход позволяет значительно снизить требования к памяти и ускорить обучение даже самых крупных моделей.

Однако, скорость обучения – это лишь одна сторона медали. Не менее важна скорость генерации текста, как во время обучения, так и при оценке результатов. Для решения этой задачи был использован движок вывода ‘vLLM’, построенный на основе ‘PagedAttention’. Эта технология позволяет оптимизировать использование памяти и значительно ускорить генерацию текста, обеспечивая плавность и отзывчивость всего процесса обучения.

Невозможно создать интеллектуальную систему без качественных данных. Поэтому исследователи уделили особое внимание формированию ‘Визуального набора данных для обучения инструкциям’ (Visual Instruction Tuning Dataset). Этот набор данных, включающий в себя огромное количество примеров, предоставляет студенческой VLM (Vision-Language Model) богатый материал для обучения и позволяет ей усваивать сложные закономерности и взаимосвязи. Этот тщательно отобранный и подготовленный набор данных служит прочным фундаментом для создания интеллектуальной системы, способной понимать и генерировать текст, связанный с визуальной информацией.

Таким образом, сочетание передовых инфраструктурных решений и тщательно отобранных данных позволяет создать эффективную и интеллектуальную систему, способную решать сложные задачи в области обработки визуальной информации и генерации текста. Этот подход демонстрирует, что истинный прогресс в области искусственного интеллекта требует не только мощных вычислительных ресурсов, но и изящной организации процессов и внимания к деталям.

В стремлении к созданию изящных и эффективных систем, мы часто забываем о простоте как о высшей форме сложности. Как и в музыке, где гармония достигается за счет тонкого баланса нот, так и в обучении моделей – будь то подкрепляющее или имитационное – важна каждая деталь. Предложенный подход Unified Reinforcement and Imitation Learning (RIL) – это словно опытный дирижер, объединяющий различные инструменты обучения для достижения единого, стройного звучания. Как сказал Ян ЛеКюн: “Глубокое обучение – это просто умение строить сложные функции”. И RIL – яркое тому подтверждение, демонстрируя, что даже небольшие модели могут достичь впечатляющих результатов, если их обучить с умом и вниманием к деталям, подражая стилю более крупных систем и используя преимущества обоих методов обучения.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, элегантна в своей простоте – стремление к эффективности в мире неудержимо растущих моделей заслуживает уважения. Но давайте не будем обманываться иллюзией полного решения. Оптимизация – это лишь часть симфонии, а не вся музыка. Истинная красота заключается в понимании ограничений. В данном случае, вопрос о генерализации остается открытым. Насколько хорошо эти “уменьшенные” модели адаптируются к совершенно новым задачам, не представленным в процессе обучения? И как обстоит дело с устойчивостью к “шуму” – к нечетким или противоречивым запросам?

Следующим шагом видится не просто дальнейшая оптимизация, а глубокое исследование принципов, лежащих в основе успешного “переноса стиля”. Что именно делает текст, сгенерированный большой моделью, “узнаваемым”? И можем ли мы формализовать эти признаки, чтобы более эффективно “дистиллировать” знания? Важно помнить, что имитация – это лишь начало. Настоящий интеллект требует не просто воспроизведения, а творческого переосмысления.

В конечном итоге, успех этого направления будет зависеть от нашей способности видеть за кодом не просто набор инструкций, а отражение более глубоких закономерностей. И, возможно, тогда мы поймем, что эффективность – это не цель, а побочный продукт истинного понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.19307.pdf

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