Автор: Денис Аветисян
Как современные Vision-Language модели обрабатывают информацию о положении объектов на изображении и текста, и какие улучшения можно внести в эту систему.
Систематическое исследование мультимодального кодирования позиции с использованием Rotary Position Embedding и разработка новых вариантов для повышения производительности в задачах обработки изображений и текста.
Несмотря на важность позиционного кодирования в мультимодальных моделях, систематического изучения его принципов для задач зрения и языка наблюдалось недостаточно. В работе ‘Revisiting Multimodal Positional Encoding in Vision-Language Models’ проведено всестороннее исследование мультимодального вращающегося позиционного кодирования (RoPE), выявившее ключевые факторы – позиционную когерентность, полное использование частот и сохранение текстовых приоритетов. Предложенные варианты Multi-Head RoPE и MRoPE-Interleave демонстрируют превосходство над существующими подходами в задачах мультимодального понимания. Какие новые архитектурные решения могут быть разработаны для дальнейшей оптимизации позиционного кодирования в мультимодальных системах?
Позиционное Кодирование: Основа Трансформеров
Современные трансформерные модели, использующие механизм самовнимания, нуждаются в информации о позиции токенов для корректной обработки последовательностей. Отсутствие такой информации ведет к потере порядка, критичной для задач обработки естественного языка.
Традиционные методы, такие как абсолютные вложения и относительные кодировки, имеют ограничения. Абсолютные вложения плохо масштабируются, а относительные кодировки испытывают трудности при обобщении.
RoPE (Rotary Positional Embedding) – альтернативный подход, кодирующий позицию посредством вращательных преобразований в механизме внимания, эффективно интегрируя информацию о позиции.
Подобно вращению вектора, RoPE преобразует векторные представления токенов, сохраняя информацию об их относительной позиции.
Объединение Модальностей: Адаптация RoPE для Мультимодальных Данных
Развитие моделей, объединяющих зрение и язык (Vision-Language Models, VLMs), требует эффективных схем позиционного кодирования, способных обрабатывать как текстовые, так и визуальные данные. Наивное объединение данных приводит к потере структуры визуальных данных.
V2PE (Versatile 2D Positional Encoding) использует RoPE для преобразования многомодальных данных в одномерную последовательность, позволяя применять стандартные трансформеры. Принцип 1D Sequential Design обеспечивает эффективную обработку информации из разных источников.
Multi-Dimensional Design – расширение RoPE для работы с несколькими осями, сохраняющее пространственные взаимосвязи в визуальных данных, позволяя модели точнее интерпретировать визуальную информацию.
Оптимизация Позиционной Когерентности и Распределения Частот
Поддержание позиционной когерентности – однозначных координат и интервалов модальности – критически важно для эффективного мультимодального рассуждения. Нарушение когерентности ведет к неоднозначности и снижению точности.
Механизмы пространственного сброса (Spatial-Reset) уточняют когерентность, перефокусируя внимание на релевантных областях. Это позволяет модели динамически адаптироваться к условиям и концентрироваться на значимых элементах.
Полное распределение частот (Full Frequency Allocation) обеспечивает доступ каждой оси к полному спектру частот, максимизируя репрезентативную мощность. Методы MRoPE-Interleave и Multi-Head RoPE способствуют оптимальному распределению частот, демонстрируя улучшение на +2.67% на MMMU, +5.28% на ChartQA и +3.27% на RefCOCOval.
Масштабирование Длины Контекста и Перспективы Развития
Сохранение текстовых априорных знаний – характеристик базовой языковой модели – критично для переноса обучения в мультимодальных условиях. Стратегическое распределение каналов в MRoPE-Interleave способствует увеличению длины контекста, демонстрируя эффективность методов YaRN и NTK-Aware. RoPE служит сильным ориентиром, демонстрируя действенность вращательного встраивания.
Эксперименты показали, что модели, обученные на контексте длиной 32 тысячи (256 кадров), способны к экстраполяции последовательностей до 64 тысячи (512 кадров), 128 тысячи (1024 кадров) и 256 тысячи (2048 кадров).
Представленная работа прокладывает путь к созданию более эффективных и масштабируемых визуальных языковых моделей. Достигнутые улучшения в +2.67% на MMMU, +5.28% на ChartQA и +3.27% на RefCOCOval подтверждают перспективность подхода. Минимализм в реализации открывает путь к истинной элегантности.
Исследование, представленное в статье, углубленно анализирует применение вращающихся позиционных кодировок (RoPE) в мультимодальных моделях, подчеркивая важность согласованности позиций и эффективного использования частотного спектра. Этот подход перекликается с высказыванием Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект — это не только технология, но и отражение человеческих ценностей». В данном контексте, стремление к математической чистоте и доказуемости алгоритмов, как и предлагаемые варианты Multi-Head RoPE и MRoPE-Interleave, демонстрирует стремление к созданию надежных и эффективных систем, основанных на четких принципах. Сохранение текстовых приоритетов в процессе кодирования позиций показывает внимание к нюансам человеческого языка и его восприятию, что согласуется с философским взглядом Фэй-Фэй Ли на роль искусственного интеллекта в обществе.
Что дальше?
Без четкого определения задачи, любое решение – лишь шум, и данная работа не является исключением. Исследование мультимодальных позиционных кодировок, хотя и предлагает конкретные варианты – Multi-Head RoPE и MRoPE-Interleave – оставляет без ответа фундаментальный вопрос: является ли сама концепция позиционного кодирования оптимальной для представления пространственных отношений в гетерогенных данных? Предложенные улучшения, безусловно, повышают производительность на текущих бенчмарках, но это лишь подтверждает эффективность тонкой настройки, а не прорыв в понимании лежащих в основе принципов.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется поиск инвариантных представлений, не зависящих от абсолютного положения элементов в пространстве. Более того, необходимо строгое математическое обоснование выбора частотного распределения в RoPE. Почему именно синусоидальные функции, а не другие, столь же элегантные решения? Необходимо доказать, что предложенные частоты действительно оптимальны для кодирования различных масштабов пространственных отношений, а не являются лишь эмпирически подобранными параметрами.
И, наконец, следует признать, что текущие оценки производительности основаны на ограниченном наборе задач. Истинная проверка предложенных методов потребует их применения к задачам, требующим глубокого понимания контекста и сложных пространственных рассуждений. Лишь тогда можно будет с уверенностью сказать, что достигнут реальный прогресс в области мультимодального обучения, а не просто очередная оптимизация на существующих данных.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.23095.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовые вычисления: от шифрования армагеддона до диверсантов космических лучей — что дальше?
- Геометрия диалога: как языковые модели формируют эффективные команды
- Квантовые скачки во Франции: лето прогресса
- Когда граф становится изображением: как модели компьютерного зрения превосходят нейросети в понимании структуры графов
- 🚀 Квантовые хроники: от Чикаго до квантовых схем и далее 🚀
- Самоэволюция разума: когда большая языковая модель учится у самой себя.
- Когда видео становится реальностью: симуляция мира для физического ИИ
2025-11-03 21:37