Визуальный интеллект: обучение моделей сложным задачам с инструментами

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа VISTA-Gym позволяет обучать мультимодальные модели рассуждать и действовать в сложных визуальных сценариях, используя внешние инструменты.

Непосредственное расширение визуально-языковых моделей инструментами значительно снижает точность, в то время как внутренние рассуждения дают ограниченный прирост в решении сложных задач визуального вопросно-ответного типа; однако, предоставление предварительных знаний о выборе инструментов и чередование рассуждений с выполнением действий позволяет улучшить результаты, причём прирост зависит от конкретной задачи и масштаба модели - коммерческие модели демонстрируют переменный успех, а небольшие модели с открытым исходным кодом остаются особенно уязвимыми. — Непосредственное расширение визуально-языковых моделей инструментами значительно снижает точность, в то время как внутренние рассуждения дают ограниченный прирост в решении сложных задач визуального вопросно-ответного типа; однако, предоставление предварительных знаний о выборе инструментов и чередование рассуждений с выполнением действий позволяет улучшить результаты, причём прирост зависит от конкретной задачи и масштаба модели — коммерческие модели демонстрируют переменный успех, а небольшие модели с открытым исходным кодом остаются особенно уязвимыми.

Исследование представляет VISTA-Gym — масштабируемую среду для обучения и VISTA-R1 — обученного агента, демонстрирующего передовые результаты в задачах визуального вопросно-ответного анализа.

Несмотря на значительные успехи в понимании изображений, современные мультимодальные модели часто испытывают трудности при решении задач, требующих последовательных визуальных взаимодействий. В данной работе, ‘Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs’, представлен VISTA-Gym — масштабируемая среда обучения с подкреплением, направленная на развитие способностей к логическому мышлению с использованием инструментов в мультимодальных моделях. Разработанная на ее основе модель VISTA-R1 демонстрирует превосходство над существующими аналогами в решении сложных задач визуального вопросно-ответного анализа. Позволит ли VISTA-Gym раскрыть весь потенциал мультимодальных моделей в решении задач, требующих сложных, последовательных действий с использованием инструментов?

За пределами Статичного Восприятия: Ограничения Традиционных Визуально-Языковых Моделей

Традиционные визуально-языковые модели (VLM) часто оперируют со статическими визуальными представлениями, что существенно ограничивает их способность динамически фокусироваться на релевантной информации. Вместо активного поиска и выделения ключевых областей на изображении, эти модели обрабатывают визуальные данные как единый, неизменный вектор. Это подобно попытке решить сложную головоломку, имея лишь общую картину, без возможности приблизить и рассмотреть отдельные детали. В результате, модели испытывают затруднения в задачах, требующих внимательного анализа и последовательной обработки визуальной информации, поскольку не способны адаптировать свое внимание к меняющимся условиям или потребностям конкретного запроса. Такой подход особенно проблематичен при работе со сложными сценами, где критически важно выделять и интерпретировать отдельные объекты и их взаимосвязи.

Поверхностное кросс-модальное выравнивание, широко используемое в современных визуально-языковых моделях, демонстрирует ограниченную эффективность при решении задач, требующих глубокого анализа визуальной информации и сложного логического вывода. Вместо полноценного понимания взаимосвязей между визуальным и текстовым контентом, такие подходы зачастую ограничиваются установлением простых соответствий между отдельными элементами. Это приводит к ошибкам в ситуациях, где для правильной интерпретации необходимо учитывать контекст, пространственные отношения между объектами или детали, неявные в исходных данных. Например, при анализе сложных сцен или интерпретации диаграмм, требующих многоступенчатого рассуждения, поверхностное выравнивание оказывается недостаточным для достижения высокой точности и надежности.

Ограниченность статических визуальных представлений существенно влияет на производительность моделей обработки языка и изображений в задачах, требующих избирательного внимания и последовательной обработки информации. В отличие от человеческого зрения, способного динамически переключаться между областями интереса и углубленно анализировать детали, традиционные модели фиксируют визуальную информацию лишь единожды, не позволяя им адаптироваться к изменяющемуся контексту или сосредотачиваться на наиболее релевантных аспектах изображения. Это особенно заметно в ситуациях, когда необходимо выявить тонкие взаимосвязи, решить сложные логические задачи на основе визуальных данных или выполнить итеративный поиск информации, где каждый шаг требует переоценки и уточнения визуального восприятия. В результате, модели испытывают трудности в задачах, требующих не просто распознавания объектов, но и понимания их взаимосвязей и контекста, что ограничивает их способность к полноценному визуальному мышлению и решению проблем.

VISTA-Gym представляет собой интерактивную среду для обучения визуальных агентов, включающую комплексный набор задач VQA, требующих рассуждений, и инструменты для масштабирования обучения агентов, использующих визуально-ориентированные инструменты.

Расширение Возможностей Агентов с помощью Инструментов: Новая Эра Визуального Рассуждения

Интегрированное рассуждение с использованием инструментов (TIR) представляет собой подход, расширяющий возможности визуальных языковых моделей (VLM) за счет предоставления им функциональных инструментов, таких как определение местоположения объектов (grounding), увеличение масштаба (zoom-in) и поиск информации. Это позволяет моделям активно исследовать изображения, динамически фокусироваться на релевантных областях и извлекать внешние знания для улучшения понимания визуальной информации. В отличие от традиционных VLM, которые полагаются на фиксированные векторные представления, TIR обеспечивает возможность адаптивного визуального восприятия, реагирующего на конкретные задачи и контекст.

Интегрированные инструменты позволяют модели активно исследовать изображения, динамически фокусируясь на релевантных областях. Этот процесс включает в себя не только визуальный анализ, но и возможность поиска внешней информации, необходимой для обогащения понимания содержимого изображения. Например, модель может выделить определенный объект на изображении, выполнить поиск в базе данных для получения дополнительной информации об этом объекте, и затем использовать эти данные для более точного ответа на поставленный вопрос или выполнения задачи. Такой подход позволяет модели выходить за рамки изначально заложенных знаний и адаптироваться к новым или сложным визуальным сценариям.

В отличие от традиционных визуально-языковых моделей (VLM), использующих фиксированные векторные представления (embeddings) для анализа изображений, Tool-Integrated Reasoning (TIR) отделяет процесс восприятия от этих статических представлений. Это позволяет модели динамически адаптироваться к конкретным задачам, активно исследуя изображение с помощью инструментов, таких как увеличение масштаба или поиск релевантной информации. Отсутствие привязки к фиксированным embeddings повышает устойчивость модели к изменениям в визуальных данных и позволяет ей более эффективно обобщать знания, что ведет к улучшению производительности в различных сценариях визуального рассуждения и решения задач.

Исследования показывают, что модель VISTA-R1-8B, обученная в VISTA-Gym, успешно решает задачи геометрического рассуждения.

VISTA-Gym: Масштабирование Рассуждений, Усиленных Инструментами, с Использованием Обучения с Подкреплением

VISTA-Gym представляет собой масштабируемую среду обучения, разработанную специально для обучения с подкреплением, ориентированного на визуальные данные и интеграцию инструментов. Данная среда обеспечивает возможность эффективного обучения агентов, способных использовать внешние инструменты для решения задач, связанных с визуальным восприятием. Масштабируемость достигается за счет использования фреймворков, таких как Ray и FSDP, позволяющих распределять процесс обучения между множеством вычислительных узлов и обрабатывать большие объемы разнообразных визуальных данных. Это позволяет проводить обучение сложных моделей, требующих значительных вычислительных ресурсов, и повышать их обобщающую способность.

VISTA-Gym обеспечивает эффективное распределенное обучение благодаря интеграции с фреймворками Ray и FSDP. Ray используется для параллелизации обучения и управления вычислительными ресурсами, позволяя масштабировать процесс на несколько машин и GPU. FSDP (Fully Sharded Data Parallel) оптимизирует использование памяти за счет разделения параметров модели между устройствами, что позволяет обучать более крупные модели на больших объемах данных. Сочетание этих технологий позволяет VISTA-Gym эффективно обрабатывать разнообразные и масштабные наборы данных, необходимые для обучения моделей, интегрированных с инструментами и ориентированных на визуальное восприятие.

Агент VISTA-R1, обученный в среде VISTA-Gym, демонстрирует превосходство над передовыми открытыми аналогами сопоставимого размера на задачах визуального вопросно-ответного анализа (VQA), показывая прирост производительности в диапазоне от 9.51% до 18.72%. Данный результат указывает на улучшенные возможности агента в области интегрированного использования инструментов для решения задач, требующих визуального понимания и логических рассуждений. Оценка проводилась на стандартных бенчмарках VQA, что позволяет объективно сравнить производительность VISTA-R1 с другими моделями.

Открытый Исходный Код и Перспективы Развития

Разработка VISTA-R1, основанная на открытых языковых моделях, воспринимающих изображения, таких как InternVL3 и Qwen2.5-VL, демонстрирует, что достижение сопоставимой, а в некоторых случаях и превосходящей производительности по сравнению с закрытыми моделями, например GPT-5, вполне реально. Данный результат подчеркивает потенциал открытого исходного кода в области визуального мышления, позволяя исследователям и разработчикам создавать мощные инструменты без ограничений, свойственных проприетарным решениям. В ходе тестирования VISTA-R1 показала способность эффективно решать сложные задачи, связанные с пониманием и интерпретацией изображений, что свидетельствует о перспективности данного подхода для создания интеллектуальных систем будущего.

Открытый исходный код проекта VISTA-R1 создает уникальную среду для коллективной работы и стремительного развития технологий визуального мышления. Предоставляя доступ к коду и моделям, разработчики по всему миру получают возможность вносить свой вклад, экспериментировать и совершенствовать систему. Такая модель сотрудничества позволяет значительно ускорить процесс инноваций, поскольку идеи и решения возникают из разнообразных источников и оперативно интегрируются в проект. Вместо замкнутого цикла разработки, характерного для проприетарных решений, открытый исходный код VISTA-R1 стимулирует постоянный рост и адаптацию к новым вызовам в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта, открывая путь к созданию более мощных и универсальных систем.

Дальнейшие исследования направлены на значительное расширение набора инструментов и возможностей системы, с акцентом на моделирование более сложных сценариев рассуждений. Особое внимание уделяется разработке агентов, способных решать практические задачи, основанные на визуальной информации, например, навигацию в реальных условиях или манипулирование объектами. Предполагается, что путем углубленного изучения принципов визуального мышления и разработки новых алгоритмов, станет возможным создание интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром и выполнять сложные задачи, требующие понимания и анализа визуальных данных. Разработка таких агентов представляет собой перспективное направление в области искусственного интеллекта, открывающее возможности для автоматизации различных процессов и создания инновационных приложений.

Исследования абляции и анализа разнообразия показали эффективность InternVL3-8B в качестве базовой VLM.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться и функционировать в динамичной среде, подобно естественным циклам. Разработка VISTA-Gym и VISTA-R1 направлена на повышение способности визуальных языковых моделей к рассуждениям, интегрированным с инструментами, что позволяет им решать сложные задачи. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб должен оставаться открытым и доступным для всех». Это высказывание перекликается с идеей масштабируемости и открытости, лежащей в основе VISTA-Gym, поскольку среда обучения призвана быть доступной и расширяемой для дальнейших исследований в области мультимодальных рассуждений и агентного обучения. Развитие подобных систем требует постоянной работы над «техническим долгом», подобно эрозии, чтобы обеспечить их долгосрочную работоспособность и соответствие постоянно меняющимся требованиям.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность к масштабированию обучения моделей, взаимодействующих с инструментами. Однако, не стоит забывать, что каждая оптимизация — лишь временная отсрочка неизбежного. Архитектура, лишенная понимания собственной истории, остаётся хрупкой. VISTA-Gym и VISTA-R1 — это, несомненно, шаг вперед, но истинный прогресс заключается не в достижении новых рекордов, а в осознании границ применимости этих достижений. Задержка в понимании этих границ — это цена, которую приходится платить за кажущееся совершенство.

Будущие исследования должны быть направлены не только на увеличение масштаба, но и на развитие способности моделей к саморефлексии и адаптации к неожиданным ситуациям. Необходимо изучить, как можно встроить механизмы, позволяющие модели оценивать достоверность получаемой информации и признавать собственные ошибки. В конечном итоге, задача состоит не в создании идеального инструмента, а в построении системы, способной достойно стареть, сохраняя свою функциональность даже в условиях неопределенности.

Очевидно, что акцент смещается от простого увеличения вычислительных ресурсов к разработке более элегантных и устойчивых алгоритмов. Время — не метрика производительности, а среда, в которой эти алгоритмы существуют. И только те системы, которые способны адаптироваться к этой среде, имеют шанс на долгосрочное выживание.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19773.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-26 10:27

🚀 Квантовые новости