Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают метод, позволяющий моделям видеть общую картину, а не только отдельные детали, что значительно повышает эффективность решения визуальных задач.
Предложенный метод Laser использует латентную суперпозицию и динамическое оконное выравнивание для повышения эффективности визуального мышления в моделях, работающих с изображениями и текстом.
Несмотря на успехи моделей «Зрение-Язык» в многоступенчатных рассуждениях, дискретизация визуальной информации в текстовые токены ограничивает их способность к полноценному анализу. В статье ‘Forest Before Trees: Latent Superposition for Efficient Visual Reasoning’ предложен новый подход Laser, использующий динамическое выравнивание в латентном пространстве для более эффективного визуального вывода. Laser позволяет модели поддерживать вероятностную суперпозицию глобальных признаков перед фокусировкой на локальных деталях, обеспечивая высокую точность при значительном снижении вычислительных затрат. Сможет ли подобный подход открыть новые горизонты в задачах компьютерного зрения и искусственного интеллекта, требующих сложного логического мышления?
За пределами последовательной обработки: границы традиционных VLM
Современные зрительно-языковые модели (VLM), основанные на больших языковых моделях, демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию паттернов и визуальных деталей. Однако, при столкновении с задачами, требующими последовательного, многошагового рассуждения, их эффективность существенно снижается. Модели успешно идентифицируют объекты и их атрибуты, но испытывают трудности при установлении сложных взаимосвязей, проведении логических выводов или планировании действий на основе визуальной информации. Это связано с тем, что они, как правило, обрабатывают данные последовательно, шаг за шагом, в отличие от человеческого мозга, способного к параллельной и целостной обработке визуальной информации, что ограничивает их возможности в решении сложных когнитивных задач.
Последовательная обработка информации в современных визуально-языковых моделях (VLM) становится серьезным ограничением, препятствующим эффективному решению задач, требующих глубокого логического вывода. Вместо одновременного анализа всей визуальной сцены и сопоставления её с языковыми данными, модели вынуждены обрабатывать информацию поэтапно, что значительно замедляет процесс и снижает точность. Представьте, что для понимания сложной картины необходимо последовательно рассматривать каждый пиксель, а не видеть её целостный образ — именно это происходит с существующими VLM при решении задач, требующих понимания контекста и выявления скрытых связей. Это особенно заметно при анализе сложных визуальных сцен, требующих не просто распознавания объектов, а понимания их взаимосвязей и намерений, что существенно ограничивает потенциал этих моделей в задачах, выходящих за рамки простого сопоставления изображения и текста.
Становится очевидной необходимость перехода к новым архитектурам, имитирующим параллельную и целостную обработку информации, свойственную человеческой зрительной системе. В отличие от последовательной обработки, характерной для существующих моделей, подобный подход предполагает одновременный анализ различных аспектов визуального ввода, что позволяет модели формировать более полное и контекстуально-обогащенное представление. Такая организация, подобная тому, как мозг обрабатывает зрительную информацию, открывает перспективы для решения сложных задач, требующих глубокого понимания взаимосвязей между объектами и сценами, а также для повышения эффективности и скорости обработки визуальных данных. Вместо линейного анализа отдельных элементов, новая архитектура стремится к интеграции информации, позволяя модели воспринимать изображение как единое целое и делать более обоснованные выводы.
Рассуждение в скрытом пространстве: новый горизонт визуального вывода
Рассуждение в скрытом пространстве (LSR) представляет собой отход от традиционных подходов, основанных на явных текстовых цепочках умозаключений. Вместо последовательной обработки текста, LSR внедряет процесс рассуждения непосредственно в скрытые состояния модели — внутренние представления данных, сформированные в процессе обучения. Это позволяет модели оперировать абстрактными представлениями, а не конкретными текстовыми символами, что потенциально ускоряет и упрощает процесс вывода. Фактически, LSR переносит логику рассуждений из текстовой области в область векторных представлений, где вычисления могут выполняться более эффективно и параллельно.
Параллельное исследование возможных выводов, обеспечиваемое подходом Latent Space Reasoning (LSR), значительно повышает эффективность и масштабируемость систем визуального вывода. В отличие от последовательных методов, требующих поэтапного построения цепочки рассуждений, LSR позволяет модели одновременно оценивать несколько гипотез в сжатом представлении латентного пространства. Это достигается за счет реализации операций рассуждений непосредственно в скрытых состояниях модели, что устраняет необходимость в явном представлении промежуточных шагов и снижает вычислительные затраты. Возможность параллельной обработки существенно сокращает время, необходимое для достижения вывода, особенно в задачах, требующих оценки большого количества вариантов.
Основой эффективности подхода Latent Space Reasoning (LSR) является работа с данными в сжатом представлении. Вместо манипулирования исходными входными данными или промежуточными текстовыми результатами, вычисления выполняются непосредственно в латентном пространстве модели. Это значительно снижает вычислительные затраты, поскольку объем обрабатываемых данных уменьшается, при этом критически важная информация для точного вывода сохраняется. Сжатие данных позволяет избежать избыточности, характерной для явных цепочек рассуждений, и фокусироваться на наиболее релевантных признаках, что особенно важно для масштабирования сложных задач визуального вывода.
Модели Quiet-STaR, Coconut и SoftCoT демонстрируют возможность выполнения вычислительных операций исключительно в скрытых состояниях нейронной сети, минуя необходимость в явных текстовых цепочках рассуждений. Quiet-STaR использует механизм «retrieval augmentation» в латентном пространстве для извлечения релевантной информации, Coconut — латентные «tools», а SoftCoT — мягкие подсказки (soft prompts) в латентном пространстве. Этот подход позволяет избежать последовательного построения логических шагов, характерного для традиционных методов, и осуществлять параллельную обработку информации, что существенно повышает эффективность и масштабируемость процесса логического вывода.
Стабилизация и направление скрытого рассуждения: ключевые техники
Динамическое выравнивание в пределах окна, реализованное в модели Laser, представляет собой механизм, направленный на поддержание согласованности скрытого состояния модели во время процесса рассуждений. Этот подход предполагает постоянное сопоставление текущего скрытого состояния с прогнозируемыми состояниями на последующих шагах рассуждений. Регулярное выравнивание предотвращает «дрейф» скрытого состояния, когда оно отклоняется от необходимой траектории для корректного вывода, и обеспечивает последовательность логических шагов. В процессе обучения модель учится предсказывать будущие состояния, а затем использует эти прогнозы для корректировки текущего состояния, тем самым стабилизируя процесс рассуждений и повышая его надежность.
Методы само-уточняющейся суперпозиции повышают стабильность процесса обучения, используя собственные прогнозы модели для формирования устойчивой целевой функции. Вместо использования внешних, возможно, зашумленных меток, модель генерирует псевдо-метки на основе своих текущих предсказаний. Эти псевдо-метки затем используются в качестве обучающего сигнала, что позволяет модели само-корректироваться и усиливать согласованность внутреннего представления. Итеративное применение этого процесса, где модель использует свои собственные прогнозы для улучшения будущих прогнозов, способствует созданию более устойчивого и надежного механизма рассуждений. По сути, это форма дистилляции знаний, где модель «обучает» саму себя, используя свои собственные выходные данные.
Регуляризованное вмешательство на основе энтропии (Entropy-Regularized Intervention) представляет собой метод, направленный на улучшение процесса рассуждений в моделях путем внедрения целенаправленного воздействия в моменты высокой неопределенности. Принцип заключается в мониторинге энтропии распределения вероятностей, генерируемого моделью; когда энтропия превышает заданный порог, что указывает на неуверенность в прогнозах, применяется корректирующее воздействие. Это воздействие позволяет модели балансировать между исследованием различных вариантов (exploration) и использованием обоснованных выводов (grounded inference), предотвращая отклонение от логической последовательности и повышая надежность результатов. Таким образом, метод способствует более эффективному использованию латентного пространства и улучшает качество генерируемых ответов.
Модели, такие как Mirage, IVT-LR, ILVR и LVR, используют метод перемежающегося декодирования и авторегрессивной реконструкции для улучшения согласованности в латентном пространстве. Этот подход предполагает чередование этапов декодирования, когда модель генерирует выходные данные на основе латентного представления, с этапами авторегрессивной реконструкции, где модель восстанавливает латентное представление из сгенерированных выходных данных. Повторение этих этапов позволяет модели итеративно уточнять латентное представление и выходные данные, укрепляя связь между ними и повышая общую согласованность рассуждений. Авторегрессивный компонент способствует последовательной генерации и обеспечивает контекстуальную согласованность, что особенно важно для сложных задач рассуждений.
Современные VLM, использующие скрытое рассуждение: к целостному визуальному пониманию
Современные визуально-языковые модели (ВЯМ), такие как SkiLa, Monet, LaCoT и DMLR, совершают прорыв в области понимания изображений, напрямую оптимизируя траектории скрытого рассуждения. В отличие от предыдущих подходов, где акцент делался на распознавании отдельных объектов, эти модели способны моделировать последовательность логических шагов, необходимых для вывода сложных заключений из визуальной информации. Это позволяет им не просто идентифицировать объекты на изображении, но и понимать их взаимосвязи, предсказывать дальнейшие события и отвечать на вопросы, требующие глубокого анализа контекста. Оптимизация траекторий рассуждения достигается за счет специальных алгоритмов, которые позволяют моделям фокусироваться на наиболее важных аспектах изображения и эффективно использовать имеющиеся знания для решения поставленной задачи, что значительно повышает их способность к комплексному визуальному пониманию.
Современные визуально-языковые модели, такие как Flamingo и BLIP-2, эффективно решают задачу интеграции замороженных кодировщиков изображений с большими языковыми моделями (LLM) посредством архитектуры Q-Former. Этот компонент выступает в роли своеобразного “моста”, преобразуя визуальную информацию в формат, понятный LLM, и обеспечивая беспрепятственный поток данных между ними. Q-Former не просто передает признаки, но и выделяет наиболее релевантные аспекты изображения, позволяя языковой модели более эффективно интерпретировать визуальный контекст и генерировать осмысленные ответы. Такой подход позволяет использовать предварительно обученные кодировщики изображений, избегая дорогостоящей совместной тренировки, и значительно повышает эффективность обработки визуальной информации в контексте языковых задач.
Современные визуально-языковые модели, такие как InternVL3.5, Qwen2.5-VL и Qwen3-VL, демонстрируют значительное повышение эффективности благодаря применению динамической разбивки изображений на фрагменты (dynamic tiling) и усовершенствованным алгоритмам обработки визуальной информации. Такой подход позволяет более эффективно обрабатывать изображения высокого разрешения, выделяя ключевые детали и уменьшая вычислительную нагрузку. В частности, динамическое разбиение позволяет модели адаптировать размер фрагментов в зависимости от сложности изображения, фокусируясь на наиболее информативных областях. Это, в свою очередь, приводит к более точным и быстрым ответам на вопросы, связанные с визуальным контентом, и способствует улучшению общей производительности модели в различных задачах компьютерного зрения.
Новая методика Laser демонстрирует передовые результаты в области визуального понимания, достигая значительного улучшения эффективности при минимальном снижении производительности. В ходе исследований было установлено, что Laser требует на 97% меньше токенов для вывода по сравнению с существующими подходами, что позволяет значительно сократить вычислительные затраты и ускорить процесс анализа визуальной информации. Такое достижение стало возможным благодаря оптимизации процесса логического вывода и более эффективному использованию ресурсов, что делает Laser перспективным решением для задач, требующих обработки больших объемов визуальных данных в реальном времени.
Новая методика Laser демонстрирует значительный прогресс в области визуально-языкового понимания, превосходя существующие передовые модели на 5.03% по совокупной оценке. Особенно заметны улучшения на ключевых бенчмарках: точность распознавания галлюцинаций на HallusionBench возросла на 11.36%, а способность к визуальному связыванию и логическому выводу на BLINK — на 6.21%. Эти результаты свидетельствуют о повышенной эффективности Laser в решении сложных задач, требующих глубокого понимания визуальной информации и способности к логическим умозаключениям, что открывает новые перспективы для развития систем искусственного интеллекта, способных к более осмысленному взаимодействию с окружающим миром.
В конечном итоге, развитие визуальных моделей рассуждений (VLM) направлено не только на достижение высокой производительности в решении задач, но и на обеспечение прозрачности их мыслительного процесса. Акцент смещается от простого получения ответа к демонстрации логической цепочки, которая привела к этому ответу. Это предполагает создание моделей, способных не просто делать выводы, но и объяснять ход своих рассуждений понятным для человека образом. Такой подход критически важен для укрепления доверия к искусственному интеллекту, особенно в областях, где требуется принятие важных решений, и открывает возможности для более глубокого понимания принципов, лежащих в основе машинного обучения.
Будущее визуального рассуждения: к адаптивным и интерпретируемым VLM
Исследования, использующие такие инструменты, как Latent Sketchpad и CoCoVa, открывают новые перспективы в понимании процессов визуального рассуждения у больших мультимодальных моделей (VLM). Эти подходы позволяют не просто наблюдать результат работы модели, но и анализировать промежуточные этапы её рассуждений. Latent Sketchpad, например, визуализирует внутреннее представление модели о задаче, создавая своего рода “эскиз” её мыслительного процесса. CoCoVa, в свою очередь, помогает выделить наиболее важные для принятия решения визуальные компоненты. Благодаря этим методам, исследователи получают возможность отследить, какие именно элементы изображения или диаграммы повлияли на вывод модели, и понять, как она пришла к тому или иному заключению. Это существенно повышает доверие к VLM и открывает путь к созданию более прозрачных и объяснимых систем искусственного интеллекта.
В рамках системы Laser, модель GPT-4o продемонстрировала впечатляющую способность к синтезу сложных цепочек рассуждений. Используя возможности крупномасштабных мультимодальных моделей, GPT-4o не просто обрабатывает визуальную информацию, но и выстраивает последовательные логические шаги для достижения решения. Этот подход позволяет модели эффективно справляться с задачами, требующими анализа и сопоставления различных типов данных, таких как изображения и текстовые описания. Способность GPT-4o к формированию и использованию развернутых цепочек рассуждений открывает новые перспективы в области визуального мышления и позволяет создавать более надежные и понятные системы искусственного интеллекта.
Для создания надежных и устойчивых визуальных моделей рассуждений (VLM) необходимы дальнейшие исследования, направленные на баланс между исследованием новых возможностей и обоснованностью принимаемых решений. С одной стороны, модели должны обладать способностью к гибкому поиску различных подходов к решению задачи, чтобы не ограничиваться узким кругом привычных стратегий. С другой стороны, крайне важно, чтобы каждое решение опиралось на четкие и понятные основания, связанные с визуальными данными и логическим анализом. Достижение оптимального сочетания этих двух аспектов позволит VLM не только эффективно решать поставленные задачи, но и демонстрировать устойчивость к изменениям в данных и новым, непредсказуемым ситуациям, что является ключевым требованием для практического применения в реальном мире.
Исследования показали, что система Laser демонстрирует выдающиеся способности к обобщению на данных, отличных от тех, на которых она обучалась. В частности, при тестировании на веб-данных и графиках, Laser превзошел существующие модели на 8.03% и 5.18% соответственно. Это свидетельствует о высокой устойчивости и адаптивности системы к новым, ранее не встречавшимся условиям, что является ключевым фактором для надежного применения в реальных задачах визуального мышления. Способность к обобщению позволяет Laser успешно решать задачи, требующие анализа и интерпретации визуальной информации, даже если эта информация отличается по стилю или формату от данных, использованных при обучении.
В конечном итоге, развитие визуальных моделей рассуждений (VLM) направлено не только на достижение высокой производительности в решении задач, но и на обеспечение прозрачности их мыслительного процесса. Акцент смещается от простого получения ответа к демонстрации логической цепочки, которая привела к этому ответу. Это предполагает создание моделей, способных не просто делать выводы, но и объяснять ход своих рассуждений понятным для человека образом. Такой подход критически важен для укрепления доверия к искусственному интеллекту, особенно в областях, где требуется принятие важных решений, и открывает возможности для более глубокого понимания принципов, лежащих в основе машинного обучения.
Исследование показывает, что попытки построить универсальные системы визуального мышления, как и любые сложные конструкции, неизбежно сталкиваются с ограничениями дискретных представлений. Авторы предлагают сместить акцент на непрерывное латентное пространство, позволяя моделям оперировать с более гибкими и обобщенными представлениями. В этом кроется глубокая истина: системы растут, а не создаются. Как заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство находить закономерности, которые скрыты в хаосе». И в данном случае, переход к латентному пространству — это попытка выявить закономерности в потоке визуальной информации, обойдя ограничения дискретизации, что позволяет достичь значительной эффективности и улучшить качество визуального мышления.
Что Дальше?
Представленная работа, стремясь к эффективности визуального мышления, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью восприятия. Каждая оптимизация, каждое сокращение вычислительных издержек — это, по сути, обещание, данное будущему. Обещание, что система выдержит возрастающую нагрузку, что она не захлебнётся в потоке данных. Но системы, как известно, живут циклами. То, что сейчас кажется элегантным решением, завтра может потребовать переосмысления, адаптации, а возможно, и полного отказа.
Попытка перенести логические операции в непрерывное латентное пространство — шаг закономерный. Но стоит помнить: латентное пространство — это лишь проекция реальности, а любая проекция неизбежно искажает оригинал. Вопрос не в том, как сжать логику, а в том, как научить систему воспринимать мир не как набор дискретных объектов, а как единое, текучее целое. Контроль над этим процессом — иллюзия, требующая, как минимум, чётко прописанного соглашения об уровне обслуживания.
В конечном счёте, истинный прогресс заключается не в создании более мощных инструментов, а в выращивании экосистем, способных к самовосстановлению и адаптации. Каждая зависимость — это семя, посеянное в будущем. И лишь время покажет, какой урожай принесёт эта работа.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06803.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
2026-01-13 23:21