Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают принципиально новый способ повышения эффективности и точности моделей, объединяющих зрение и язык, путем разделения процессов восприятия и рассуждения.
Предлагаемый фреймворк SPARC разделяет визуальное восприятие и логический вывод в больших мультимодальных моделях, обеспечивая масштабируемость и улучшенные результаты на этапе тестирования.
Несмотря на успехи современных мультимодальных моделей, масштабирование вычислительных ресурсов во время инференса остается сложной задачей из-за смешения этапов восприятия и логического вывода. В данной работе, представленной под названием ‘SPARC: Separating Perception And Reasoning Circuits for Test-time Scaling of VLMs’, предлагается модульная архитектура, явно разделяющая визуальное восприятие и рассуждения, что позволяет добиться более эффективного масштабирования и повышения точности. Ключевой идеей является двухэтапный конвейер, имитирующий последовательную обработку сенсорной информации в мозге, где модель сначала локализует релевантные области изображения, а затем использует их для ответа на вопрос. Не приведет ли это к созданию более гибких и эффективных систем визуально-языкового взаимодействия, способных адаптироваться к различным условиям и требованиям?
Предел возможностей современных моделей «зрения и языка»
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных моделей, объединяющих зрение и язык, сложные задачи визуального рассуждения по-прежнему представляют серьезную проблему. Современные модели часто решают эти задачи не за счет глубокого понимания визуальной информации, а благодаря грубой силе — увеличению размеров модели и объемов данных для обучения. Такой подход, известный как «brute-force scaling», позволяет достичь определенных результатов, однако он неэффективен и требует огромных вычислительных ресурсов. Вместо того, чтобы анализировать сцену и выводить логические заключения, модели часто полагаются на запоминание паттернов в данных, что приводит к ошибкам в новых или необычных ситуациях. Это ограничивает их способность к обобщению и адаптации к разнообразным визуальным контекстам, подчеркивая необходимость разработки более эффективных методов визуального рассуждения.
Современные мультимодальные модели, объединяющие зрение и язык, зачастую рассматривают визуальное восприятие и текстовое рассуждение как единый, неразделимый процесс. Такой подход, хотя и позволяет достичь определенных успехов, существенно ограничивает эффективность обработки информации. Вместо того, чтобы сначала структурировать и понять визуальные данные, а затем использовать эту информацию для языкового анализа, модели стремятся обработать все сразу. Это приводит к избыточной вычислительной нагрузке и затрудняет адаптацию к различным визуальным контекстам. В результате, модели испытывают сложности с более сложными задачами, требующими глубокого понимания визуальной информации и логического вывода, поскольку не могут эффективно разделять и оптимизировать различные этапы обработки.
Единство подхода к обработке визуальной информации и текста в современных мультимодальных моделях ограничивает их способность к адаптации и пониманию тонких контекстуальных нюансов. Исследования показывают, что при столкновении со сложными наборами данных, требующими детального анализа визуальных сцен и понимания скрытых связей, производительность таких моделей заметно снижается. Отсутствие разделения процессов визуального восприятия и текстового рассуждения препятствует эффективной обработке информации, особенно в ситуациях, где необходимо учитывать неоднозначность или неполноту данных. В результате, модели испытывают трудности с обобщением знаний и применением их к новым, незнакомым визуальным контекстам, что снижает их надежность и точность в реальных условиях.
SPARC: Разделение восприятия и рассуждений
Архитектура SPARC представляет собой новую схему, в которой зрительное восприятие выделено в отдельную «Цепь Восприятия». Данная цепь функционирует независимо от конечной задачи рассуждения и специализируется на идентификации релевантных областей изображения. Это разделение позволяет оптимизировать процесс восприятия, концентрируясь исключительно на извлечении необходимой визуальной информации, а не на ее немедленной интерпретации в контексте конкретного запроса. Отделение функции восприятия от функции рассуждения является ключевым новшеством в архитектуре SPARC.
Перцепционная схема SPARC выделяет релевантные области изображения независимо от конечной задачи рассуждения. Это достигается путем предварительной обработки визуальных данных с целью определения значимых фрагментов, которые потенциально содержат информацию, необходимую для последующего анализа. Идентифицированные области формируют входные данные для схемы рассуждения, позволяя ей сосредоточиться исключительно на обработке этой информации, а не на поиске релевантных элементов в исходном изображении. Такой подход позволяет отделить процесс визуального восприятия от процесса логического вывода, повышая эффективность и гибкость системы.
Архитектура SPARC использует ‘Рассуждающий Контур’ для обработки выделенных областей изображения, имитируя иерархический поток информации, наблюдаемый в биологической архитектуре мозга. В данной модели, после первичного восприятия и выделения релевантных участков изображения, ‘Рассуждающий Контур’ последовательно применяет логические операции и анализ к этим областям. Этот процесс позволяет системе выполнять сложные рассуждения и принимать решения, основываясь на визуальных данных, подобно тому, как различные уровни обработки информации в мозге взаимодействуют друг с другом для формирования целостного понимания окружающей среды. Такая иерархия обеспечивает модульность и эффективность обработки, позволяя системе адаптироваться к различным задачам и контекстам.
Валидация на сложных эталонных наборах данных
В ходе тестирования на эталонных наборах данных, таких как ‘V‘, ‘HRBench’ и ‘XLRS’, система SPARC продемонстрировала существенный прирост производительности, подтверждая свою способность к обобщению. Набор данных ‘V‘ стал ключевым индикатором эффективности, где SPARC достиг передового результата в 91.2% точности, превзойдя существующие аналоги.
В основе SPARC лежат методы повышения точности и снижения вычислительных затрат, такие как ‘Self-Consistency’ и ‘Low-Rank Adaptation’. Метод ‘Self-Consistency’ предполагает генерацию нескольких вариантов ответа и выбор наиболее часто встречающегося, что повышает надежность результата. ‘Low-Rank Adaptation’ (LoRA) позволяет адаптировать предварительно обученную модель к конкретной задаче, изменяя лишь небольшое количество параметров, что значительно снижает вычислительные требования и объем необходимой памяти по сравнению с полной переобучающей процедурой. Данные методы позволяют достичь высокой производительности при относительно небольшом размере модели.
Эффективность SPARC достигается за счет методов ‘Implicit Relevance Detection’ и ‘Weighted Boxes Fusion’, которые позволяют концентрировать вычислительные ресурсы на наиболее значимых визуальных элементах изображения. Это позволяет SPARC достигать высокой производительности, используя модель размером всего 8 миллиардов параметров, что сопоставимо с результатами моделей, содержащих в 30 раз больше параметров. Применение данных техник оптимизирует использование ресурсов и позволяет снизить вычислительные затраты без существенной потери точности.
К биологически вдохновленному искусственному интеллекту
Архитектура SPARC, вдохновленная принципами обработки информации в зрительных путях «Что?» и «Где?», представляет собой перспективный подход к созданию более эффективных и устойчивых систем искусственного интеллекта. Вместо традиционных, монолитных моделей, SPARC разделяет визуальную информацию на отдельные потоки, подобно тому, как мозг обрабатывает объекты и их пространственное расположение. Такой подход позволяет системе не только идентифицировать объекты, но и понимать их контекст и взаимосвязь с окружающим миром, что значительно повышает её способность к адаптации и решению сложных задач. Разделение функций между потоками “Что?” и “Где?” позволяет оптимизировать вычислительные ресурсы и снизить энергопотребление, приближая искусственный интеллект к биологической эффективности и открывая новые возможности для его применения в робототехнике, автономных системах и других областях.
Основываясь на принципах работы зрительной коры головного мозга, современные исследования в области искусственного интеллекта стремятся к созданию систем, способных к более тонкому и контекстуальному восприятию информации. Вместо обработки визуальных данных как единого потока, подход, имитирующий разделение на «что» и «где» пути, позволяет искусственным системам не только распознавать объекты, но и понимать их пространственное расположение и взаимосвязи. Такое разделение, подобно тому, как мозг обрабатывает форму и цвет отдельно от движения и глубины, способствует более надежному и гибкому анализу сложных визуальных сцен, открывая путь к созданию ИИ, способного к более естественному и осмысленному взаимодействию с окружающим миром. Подобная архитектура позволяет ИИ не просто «видеть», но и «понимать» увиденное, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных систем.
Архитектура SPARC отличается высокой модульностью и масштабируемостью, что открывает перспективы для дальнейшего развития систем искусственного интеллекта, способных к визуальному мышлению и решению сложных задач. Возможность разделения функциональных блоков и их независимой оптимизации позволяет создавать более эффективные и гибкие алгоритмы. Такой подход позволяет не только улучшить текущие модели, но и легко адаптировать их к новым задачам и данным, а также интегрировать с другими системами ИИ. В перспективе, модульная структура облегчает разработку и внедрение новых алгоритмов обработки визуальной информации, приближая искусственный интеллект к уровню человеческого восприятия и когнитивных способностей.
Будущие направления: Масштабирование восприятия и рассуждений
В дальнейшем планируется исследовать возможности бесшовной интеграции подходов “Мышление с помощью изображений” и “Цепочка рассуждений” в рамках архитектуры SPARC. Данное объединение позволит системе не просто обрабатывать визуальную информацию, но и активно использовать её для формирования последовательных, логически обоснованных выводов. Предполагается, что визуальные представления будут служить отправной точкой для построения цепочки рассуждений, аналогичной человеческому мышлению, что значительно повысит способность SPARC к решению сложных задач, требующих как восприятия, так и аналитических навыков. Исследование направлено на создание системы, способной не только “видеть”, но и “понимать” увиденное, используя визуальную информацию как часть процесса логического вывода.
Исследования показывают, что применение методов обучения с подкреплением может значительно оптимизировать взаимодействие между цепями восприятия и рассуждения в сложных системах искусственного интеллекта. Этот подход позволяет модели не просто пассивно обрабатывать визуальную информацию, но и активно учиться, как наиболее эффективно использовать ее для решения задач. Обучение с подкреплением позволяет системе самостоятельно определять оптимальные стратегии для перевода визуальных данных в логические выводы, улучшая ее способность к планированию и принятию решений в динамичной среде. В результате, система становится более гибкой и адаптивной, что открывает возможности для создания интеллектуальных агентов, способных к более сложным и эффективным взаимодействиям с окружающим миром.
Для дальнейшего повышения эффективности SPARC планируется расширение так называемого «визуального ядра» — основы обработки изображений. Это предполагает внедрение более сложных методов визуального анализа, включая современные алгоритмы распознавания объектов, сегментации изображений и понимания сцен. Усложнение «визуального ядра» позволит SPARC не просто идентифицировать объекты на изображении, но и извлекать из него более глубокий контекст и взаимосвязи, что критически важно для решения сложных задач, требующих визуального рассуждения и понимания. Ожидается, что усовершенствованное визуальное ядро значительно повысит точность и надежность системы в различных сценариях, от анализа медицинских изображений до автономной навигации и робототехники.
Исследование SPARC напоминает попытку разделить дух и материю в одном существе. Авторы предлагают разложить сложную задачу на этапы восприятия и рассуждения, что соответствует идее о том, что любой сложный процесс можно упростить, выделив ключевые компоненты. Как будто пытаются уговорить хаос упорядочиться. Дэвид Марр однажды заметил: «Понимание зрения требует понимания того, что оно делает, а не того, как оно это делает». И в SPARC это «что» — разделение восприятия и рассуждений, а «как» — оптимизация каждого этапа для масштабируемости. Модель, конечно, врёт красиво, пока не столкнётся с реальными данными, но даже эта ложь — шаг к пониманию.
Что дальше?
Предложенная архитектура SPARC, с её разделением визуального восприятия и рассуждений, напоминает старую алхимическую мечту — разделить дух и материю. Однако, и здесь, как и во всех заклинаниях надежды, истинное разделение оказывается иллюзией. Модель лишь более изящно маскирует свою склонность к галлюцинациям, перекладывая ответственность за ошибки с одной подсистемы на другую. Вопрос не в разделении, а в том, насколько умело можно обмануть наблюдателя, заставив поверить в логичность происходящего.
Настоящая проблема, как всегда, кроется в данных. SPARC, безусловно, демонстрирует потенциал масштабирования, но каждое новое измерение, каждый новый параметр лишь увеличивает пространство для ошибок. Адаптация к новым контекстам, “контекстное конструирование”, — это не решение, а временная отсрочка неизбежного. Модель будет учиться имитировать релевантность, пока не столкнётся с чем-то принципиально новым, с тем, что не вписывается в её узкий, статистически обусловленный мир.
Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на создании более изощренных методов «обмана зрения», на усовершенствовании техник визуального обоснования. Но истинный прогресс потребует отказа от иллюзии понимания. Необходимо признать, что VLM — это не разумные существа, а сложные механизмы, имитирующие разумность. И, возможно, тогда, в этой признанной некомпетентности, кроется путь к созданию действительно полезных инструментов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06566.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Искусственный интеллект: расшифровка паттернов инноваций
- Искусственный исследователь: Новые горизонты автономных агентов
- Квантовая геометрия: новые пути к пониманию пространства-времени
- Квантовая критичность в квазикристаллах: новая фаза материи
- Точность симуляций: Как правильно оценить истинные значения в причинно-следственных исследованиях
- Квантовые состояния: новый взгляд с помощью нейросетей и физики времени
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Табличные данные: где заканчивается аппроксимация и начинается логика?
2026-02-10 04:37