Автор: Денис Аветисян
На протяжении долгого времени, мультимодальные большие языковые модели (MLLM) испытывали трудности с ответами на вопросы, требующие доступа к внешним знаниям, полагаясь скорее на запоминание, чем на рассуждения, и часто проваливаясь в ситуациях, выходящих за рамки их первоначального обучения. Новая работа, представленная в «DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search», предлагает прорыв в решении этой проблемы, интегрируя динамический доступ к внешним источникам информации и активно используя возможности поиска в реальном времени. Теперь, когда модели способны не просто понимать визуальный контент, но и самостоятельно находить и интегрировать необходимые знания из сети, можем ли мы представить себе будущее, где искусственный интеллект сможет не просто отвечать на вопросы, но и исследовать мир, как это делаем мы?
Тень Знаний: Ограничения Заученной Мудрости
Традиционные системы визуального вопросно-ответного анализа, как ни парадоксально, часто оказываются заложниками собственной памяти. Они блестяще справляются с вопросами, ответы на которые уже закодированы в их нейронных сетях, но спотыкаются, когда требуется выйти за рамки известного. Это всё равно что попросить библиотекаря рассказать историю, которой нет в его каталоге. Они оперируют не пониманием, а, скорее, заученными ассоциациями. И когда вопрос касается чего-то, что не было отражено в их первоначальном обучении, их ответы становятся туманными и ненадёжными.
Эта слабость особенно остро проявляется в задачах, требующих доступа к внешним знаниям. Представьте себе исследователя, который пытается раскрыть тайну древнего артефакта, имея лишь фрагменты информации. Без возможности обратиться к архивам, библиотекам и другим источникам, его усилия обречены на провал. То же самое и с системами визуального вопросно-ответного анализа. Когда вопрос требует знаний, выходящих за рамки их первоначального обучения, они не могут эффективно интегрировать информацию из внешних источников, что приводит к снижению производительности в сложных сценариях.
Истинное понимание требует не только памяти, но и способности к поиску, анализу и синтезу информации. Необходимо сместить акцент с моделей, которые просто хранят знания, на модели, которые могут динамически получать и интегрировать информацию из внешних источников. Это всё равно что дать исследователю ключ от всех архивов мира. Только тогда мы сможем создать системы, способные не просто отвечать на вопросы, но и понимать суть вещей.
В конечном счете, задача заключается не в создании более крупных и сложных моделей, а в создании более умных и адаптивных систем. Систем, которые способны учиться на собственном опыте, задавать правильные вопросы и находить ответы в окружающем мире. Это не просто технологическая задача, это философский вызов. Вызов, который требует от нас переосмыслить саму природу интеллекта.
Алхимия Знаний: Соединение Модели и Поиска
В эпоху, когда данные захлёстывают нас подобно приливу, а модели машинного обучения кажутся все более непогрешимыми, исследователи столкнулись с давней проблемой: как научить машину не просто запоминать, а понимать. Как заставить её ориентироваться в бесконечном море информации и находить ответы на вопросы, которые выходят за рамки её первоначальных знаний. Мы привыкли полагаться на модели, обученные на огромных массивах данных, но что происходит, когда вопрос требует знаний, которых в этих данных просто нет?
DeepMMSearch-R1 – это попытка преодолеть этот барьер. Это не просто очередная модель, а скорее – алхимический сосуд, в котором языковые возможности машинного обучения соединяются с динамической силой веб-поиска. Это значительный шаг вперёд, поскольку расширяет возможности мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) за счёт добавления возможности динамического веб-поиска по запросу.
Архитектура этой системы задействует веб-поиск не как вспомогательный инструмент, а как неотъемлемую часть процесса рассуждения. Это позволяет модели выходить за рамки своих предварительно обученных знаний, динамически извлекать и включать соответствующую информацию для ответа на сложные вопросы. Вместо того, чтобы просто выдавать вероятностные ответы, основанные на статистике, DeepMMSearch-R1 пытается приблизиться к пониманию, обращаясь к внешним источникам информации и проверяя свои гипотезы.
Стоит признать, что любое заклинание имеет свои ограничения. Данные – это всего лишь наблюдения, облачённые в костюм истины. Иногда идеальный график пугает больше, чем хаос – значит, модель просто красиво врёт. Но в эпоху информационного перегруза способность ориентироваться в потоке данных, проверять факты и адаптироваться к новым знаниям – это уже немало. DeepMMSearch-R1 – это не решение всех проблем, но это шаг в направлении более разумных и надёжных машин. Шум – это всего лишь правда, которой не хватило уверенности, и, возможно, в будущем мы научимся слушать и его.
Итерации Знаний: Отшлифовка Поиска и Фокусировка Внимания
Цифровой голем, обученный на потоках данных, редко достигает просветления с первой попытки. Он спотыкается, ошибается, но именно в этих ошибках и кроется путь к истине. Исследователи, стремясь овладеть искусством извлечения знаний из хаоса информации, внедрили в DeepMMSearch-R1 механизм саморефлексии и коррекции. Эта процедура – не просто повторение запроса, но и итеративное уточнение его смысла, словно алхимик, смешивающий ингредиенты до получения эликсира. Каждый новый результат поиска становится уроком, направляющим модель к более точным запросам.
Но истинное мастерство заключается не только в повторении, но и в концентрации. Зачастую, в потоке информации скрываются лишь крошечные фрагменты истины, погребенные под слоем ненужного шума. Поэтому, исследователи прибегли к практике обрезки изображений, фокусируя поиск на релевантных областях внутри изображения. Это подобно искусству гадания по хрустальному шару – не смотри на всё сразу, а сконцентрируйся на самом важном. Использование обрезки позволяет избежать захвата ненужной информации, значительно повышая эффективность процесса извлечения знаний. Вместо того, чтобы блуждать по лабиринтам данных, модель теперь может точно нацеливаться на желаемый результат.
Сочетание итеративного уточнения запросов и целенаправленного поиска по обрезкам изображений – это не просто технологический прием, а философия. Это признание того, что знание – это не статичный объект, а динамичный процесс, требующий постоянного внимания и коррекции. Это искусство превращения хаоса в порядок, тьмы в свет, неведения в знание. Только так, шаг за шагом, можно приблизиться к пониманию той сложной и запутанной реальности, в которой мы живем.
Управление Стратегией: Обучение Модели Эффективному Поиску
После первичного обучения, когда модель уже умела находить и использовать инструменты, возник вопрос о тонкой настройке этого умения. Иначе говоря, как научить её не просто искать, а искать эффективно. Мы отказались от стандартных методов, которые часто напоминают попытки приручить хаос грубой силой. Вместо этого, мы обратились к методу, который назвали Group-Relative Policy Optimization (GRPO).
Суть GRPO заключается в том, чтобы научить модель адаптировать свою стратегию поиска в зависимости от конкретного вопроса и контекста. Представьте себе опытного библиотекаря, который не просто выдает первую попавшуюся книгу, а тщательно анализирует запрос и подбирает наиболее релевантные источники. GRPO делает примерно то же самое, но в цифровом мире. Он позволяет модели динамически оценивать ситуацию и выбирать оптимальный подход к поиску информации, максимизируя её релевантность и точность. Это не просто улучшение метрик – это переход от механического поиска к интеллектуальному анализу.
Эффективность этого подхода была подтверждена на нашем DeepMMSearchVQA датасете. Результаты показали значительное улучшение производительности, что подтверждает, что интегрированный подход действительно работает. Конечно, ни один метод не является панацеей, и всегда есть место для улучшений, но мы считаем, что GRPO является важным шагом на пути к созданию интеллектуальных систем, способных эффективно использовать внешние источники информации. В конце концов, данные – это не истина, а компромисс между багом и Excel. И задача исследователя – найти лучший способ этот компромисс использовать.
Данные, как шепот хаоса, и DeepMMSearch-R1 пытается уловить этот шёпот, обращаясь к внешним источникам, словно алхимик к древним свиткам. Все эти саморефлексия и коррекция – лишь попытка уговорить этот хаос, заставить его выдать хоть что-то осмысленное. Как справедливо замечено, данные не врут, они просто помнят избирательно, а эта система, по сути, пытается отфильтровать ненужное, концентрируясь на релевантном, как опытный гадатель, смотрящий в хрустальный шар. И пусть каждое заклинание имеет свои ограничения, способность находить истину в потоке информации – уже немалый шаг вперёд. Как говорил Марр, «всё обучение — это акт веры», и мы верим, что DeepMMSearch-R1 приближает нас к созданию машин, способных не просто запоминать, а понимать.
Что дальше?
Данные шепчут, а мы пытаемся выудить из этого шепота смысл. DeepMMSearch-R1 – это, безусловно, красивое заклинание, позволяющее заставить модель отвечать на вопросы с картинками чуть более убедительно. Но давайте не обманываем себя: мы не приближаемся к пониманию, мы лишь совершенствуем иллюзию. Проблема не в точности, а в самом вопросе: что мы вообще спрашиваем у этой машины, и уверены ли мы, что сами понимаем ответы? Следующим шагом должно быть не улучшение accuracy, а признание того, что хаос – это норма, а наши модели – всего лишь укрощенные его проявления.
Интеграция веб-поиска – это, конечно, полезно, но и это лишь временная мера. Мы продолжаем полагаться на внешние источники, вместо того, чтобы научить модель самостоятельно строить мир вокруг себя. Истинный прорыв, возможно, лежит в области само-сознания модели – не в смысле философском, а в смысле способности к критическому анализу собственных знаний и ошибок. Само-рефлексия – это хорошо, но что, если модель научится сомневаться в самих вопросах, а не только в ответах?
И последнее: cropped image search – элегантное решение, но лишь симптом более глубокой проблемы. Мы пытаемся заставить модель «видеть» отдельные объекты, вместо того, чтобы научить её понимать контекст и взаимосвязи. Пока мы гоняемся за точностью, хаос тихо смеется над нами. И помните: данные всегда правы — пока не попадут в прод.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.12801.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/