Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что способность представлять образы играет важную роль в решении визуальных задач, но существующие подходы к «скрытому» визуальному мышлению пока не используют этот потенциал в полной мере.
Работа демонстрирует, что явное описание шагов визуального рассуждения в текстовом формате повышает эффективность современных моделей обработки изображений и языка.
Несмотря на перспективность подхода латентного визуального рассуждения, имитирующего процесс человеческого воображения посредством скрытых состояний больших мультимодальных языковых моделей, его эффективность остается недостаточно изученной. В своей работе ‘Imagination Helps Visual Reasoning, But Not Yet in Latent Space’ авторы исследуют валидность данного подхода, используя анализ каузальной медиации, и показывают, что латентные токены не оказывают существенного влияния ни на входные данные, ни на конечный результат. Полученные данные свидетельствуют о том, что текущие методы латентного рассуждения неэффективны и предлагают альтернативный подход — CapImagine, который обучает модель явно формулировать визуальные рассуждения в текстовом виде. Сможет ли явное текстовое воображение превзойти сложные методы латентного пространства в задачах визуального рассуждения?
Визуальное мышление: сложность за пределами видимого
Несмотря на значительный прогресс в разработке мультимодальных больших языковых моделей, задача истинного визуального рассуждения по-прежнему представляет собой серьезную проблему. Современные системы, хоть и демонстрируют впечатляющие результаты в распознавании объектов и простых сценариев, часто терпят неудачу при столкновении со сложными ситуациями, требующими глубокого понимания контекста и способности к логическим выводам на основе визуальной информации. Эта сложность обусловлена тем, что модели, как правило, полагаются на поверхностное сопоставление шаблонов, а не на реальное “понимание” изображения и его взаимосвязей с окружающим миром. Таким образом, несмотря на кажущийся успех, существующие системы далеки от достижения уровня визуального интеллекта, присущего человеку, что ограничивает их применение в областях, требующих надежной и гибкой обработки визуальной информации.
Существующие модели машинного зрения зачастую демонстрируют слабость в решении задач, требующих не просто распознавания образов, но и глубокого понимания контекста и логических связей. Вместо того, чтобы анализировать сцену как взаимосвязанный набор объектов и их отношений, они склонны к поверхностному сопоставлению с ранее увиденным, что приводит к ошибкам в ситуациях, требующих вывода, абстракции или понимания причинно-следственных связей. Например, модель может успешно идентифицировать объекты на изображении, но не способна понять, как эти объекты взаимодействуют друг с другом или предсказать последствия определенных действий с ними. Эта неспособность к комплексному анализу ограничивает возможности применения таких систем в реальных условиях, где требуется не просто «видеть», но и «понимать» визуальную информацию.
Ограничения в области визуального мышления существенно сдерживают развитие передовых систем, требующих надежного зрительного интеллекта. В частности, это касается робототехники и автономных систем, где способность к анализу сложных визуальных сцен и принятию обоснованных решений играет ключевую роль. Например, для беспилотного автомобиля необходимо не просто распознавать объекты, но и понимать их взаимосвязь, прогнозировать их поведение и адаптироваться к меняющимся условиям окружающей среды. Неспособность к подобному комплексному анализу может привести к ошибкам и, как следствие, к снижению эффективности или даже к аварийным ситуациям. Таким образом, преодоление ограничений в визуальном мышлении является критически важным для создания действительно интеллектуальных и автономных систем будущего.
Латентное визуальное рассуждение: скрытый потенциал видимого
Метод латентного визуального рассуждения (LVR) представляет собой новый подход, использующий скрытые состояния (латентные токены) внутри мультимодальных больших языковых моделей (MLLM). В отличие от традиционных методов, обрабатывающих непосредственно пиксели изображений, LVR извлекает и использует внутренние представления, формирующиеся в процессе обработки изображения моделью. Эти латентные токены служат компактным и структурированным представлением визуальной информации, позволяя модели оперировать не с низкоуровневыми данными, а с абстрактными понятиями и отношениями, извлеченными из изображения. Такой подход позволяет модели более эффективно выполнять задачи визуального рассуждения и анализа.
Метод Latent Visual Reasoning (LVR) использует скрытые состояния (латентные токены) внутри многомодальных больших языковых моделей (MLLM) в качестве символического представления визуального контента. Вместо непосредственной обработки пикселей, LVR оперирует с этими абстрактными представлениями, что позволяет моделировать визуальную информацию как дискретные символы. Это обеспечивает более структурированное и интерпретируемое рассуждение, поскольку модель может оперировать с осмысленными единицами информации, а не с необработанными данными изображения. Такой подход позволяет проводить логические выводы и аналогии, основанные на семантическом содержании визуальных элементов, что значительно повышает эффективность решения задач визуального рассуждения.
В отличие от традиционных подходов, работающих непосредственно с пиксельными данными изображений, метод Latent Visual Reasoning (LVR) позволяет моделям концентрироваться на семантическом содержании визуальной информации. Вместо анализа отдельных пикселей, LVR оперирует скрытыми состояниями (латентными токенами) внутри многомодальных моделей (MLLM), которые представляют собой более абстрактное и структурированное представление визуальных элементов. Такой подход позволяет модели извлекать и использовать смысл изображения, а не просто его визуальные характеристики, что способствует более эффективному и интерпретируемому рассуждению.
Эффективность подхода Latent Visual Reasoning (LVR) напрямую зависит от качества обучающих данных, в частности, от использования масштабных и тщательно размеченных наборов, таких как Monet-SFT-125K. Этот датасет, содержащий 125 тысяч примеров, обеспечивает создание надежных латентных представлений визуальной информации. В процессе обучения LVR, модель учится сопоставлять визуальные стимулы с соответствующими латентными токенами, формируя устойчивые и интерпретируемые внутренние представления. Качество этих представлений критически важно для последующего выполнения задач визуального рассуждения, поскольку именно они служат основой для анализа и обработки визуальной информации на более высоком уровне абстракции.
Текстовое представление рассуждений: явность скрытого
Метод Text-Space Imagination представляет шаги визуального рассуждения в виде текстовых описаний, позволяя моделям последовательно обрабатывать информацию и формулировать логические выводы. Вместо непосредственной манипуляции с латентными визуальными представлениями, модель генерирует текстовые пояснения к каждому этапу анализа изображения, фактически «проговаривая» процесс решения задачи. Это позволяет модели не только получить конечный результат, но и предоставить объяснение своих действий, что способствует более глубокому пониманию и повышению надежности принимаемых решений.
Метод, демонстрируемый CapImagine и основанный на модели Qwen2.5-VL-7B, позволяет преодолеть разрыв между скрытыми визуальными представлениями и явным рассуждением. В традиционных подходах визуальная информация обрабатывается в виде латентных векторов, затрудняя интерпретацию процесса принятия решений. CapImagine преобразует эти латентные представления в текстовые описания, представляющие собой последовательность токенов, которые отражают шаги рассуждения. Этот процесс позволяет модели не только идентифицировать объекты на изображении, но и явно выразить логику, используемую для достижения решения, делая процесс более прозрачным и позволяя проводить анализ медиации для определения роли латентных токенов.
Анализ опосредованного воздействия (Causal Mediation Analysis) подтвердил, что скрытые токены играют ключевую роль в установлении связи между входными изображениями и конечными результатами. Данный анализ показал, что влияние входного изображения на выходные данные опосредуется через процесс генерации и использования этих скрытых токенов. Это указывает на то, что модель не просто напрямую сопоставляет изображение с ответом, а формирует внутреннее представление (скрытые токены), которое затем используется для логического вывода и получения результата. Подтверждение критической роли скрытых токенов позволяет более глубоко понять механизм работы модели и оптимизировать её производительность.
Оценка метода на стандартных бенчмарках, включая V, HR-Bench, MME-RealWorld-Lite и TableVQA, продемонстрировала повышение эффективности в решении различных задач визуального рассуждения. В частности, зафиксировано улучшение результатов на 3.44% на HR-Bench и на 2.6% на V по сравнению с методом, использующим исключительно латентное пространство (Monet). Дополнительно, наблюдается прирост в 3.13% на HR-Bench-4K и 3.72% на HR-Bench-8K, а также увеличение точности на 6.1% при решении задач TableVQA по сравнению с Monet.
При оценке метода Text-Space Imagination на различных бенчмарках были зафиксированы конкретные улучшения в производительности по сравнению с методом Monet. Набор данных HR-Bench-4K показал прирост в 3.13%, а HR-Bench-8K — 3.72%. Дополнительно, на бенчмарке TableVQA, предназначенном для оценки ответов на вопросы по табличным данным, Text-Space Imagination продемонстрировал улучшение на 6.1% по сравнению с Monet, что свидетельствует о повышенной точности и эффективности решения задач, требующих анализа визуальной информации и логических рассуждений.
Расширение возможностей: инструменты для визуального интеллекта
Инструментально-дополненное визуальное рассуждение значительно расширяет возможности искусственного интеллекта, наделяя модели способностью использовать внешние инструменты, такие как увеличение изображения или рисование на нем. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с недостаточным разрешением или отсутствием детализации на исходном изображении. Вместо того чтобы полагаться исключительно на внутренние представления, модель может активно взаимодействовать с визуальной информацией, фокусируясь на ключевых областях или добавляя недостающие детали, что приводит к повышению точности и эффективности решения сложных задач, требующих детального анализа и понимания визуального контекста.
Исследования, представленные в рамках проектов DeepEyes и PixelReasoner, наглядно демонстрируют, что интеграция внешних инструментов в процесс визуального рассуждения значительно повышает эффективность моделей. Эти методы позволяют искусственному интеллекту не просто пассивно воспринимать изображение, но и активно взаимодействовать с ним, используя инструменты для увеличения масштаба, выделения деталей или даже рисования на изображении. Такой подход преодолевает ограничения, связанные с недостаточным разрешением или отсутствием явных признаков, позволяя моделям успешно решать сложные задачи, требующие детального анализа и логических выводов. Результаты показывают, что сочетание скрытого рассуждения и активного использования инструментов создает более универсальную и устойчивую систему визуального интеллекта, способную адаптироваться к различным условиям и типам изображений.
Подход, основанный на использовании внешних инструментов, позволяет моделям эффективно справляться с ограничениями, связанными с разрешением и детализацией изображений. В ситуациях, когда для решения сложной задачи требуется анализ мелких элементов или большая область обзора, модель может использовать инструменты масштабирования или выделения ключевых деталей. Это значительно улучшает производительность в задачах, требующих высокой точности, например, в медицинской диагностике или при анализе спутниковых снимков. Преодолевая естественные ограничения восприятия, модель получает возможность более глубокого и всестороннего анализа визуальной информации, что приводит к повышению надежности и точности принимаемых решений.
Сочетание скрытого (латентного) рассуждения с использованием инструментов позволяет создавать значительно более универсальные и устойчивые системы визуального интеллекта. Вместо того чтобы полагаться исключительно на предварительно обученные знания, модель получает возможность активно взаимодействовать с визуальной информацией, используя такие инструменты, как приближение или отрисовка, для получения дополнительных деталей и контекста. Этот подход преодолевает ограничения, связанные с разрешением и детализацией изображений, и позволяет системе адаптироваться к новым задачам и сценариям. Благодаря интеграции инструментария, модель не просто «видит» изображение, а активно исследует и анализирует его, повышая точность и надежность своих выводов. В результате получается система, способная к более глубокому пониманию визуального мира и более эффективному решению сложных задач.
Исследование демонстрирует, что современные методы латентного визуального рассуждения зачастую полагаются на неэффективные латентные токены, упуская из виду силу явного вербального описания процесса рассуждения. Подобно тому, как автор стремится к упрощению сложных систем, избавляясь от избыточности, данная работа подчеркивает необходимость ясности в представлении визуальной информации. В этом контексте, слова Пауля Эрдеша особенно актуальны: «Работа математика подобна работе с любовью: не нужно ничего доказывать, достаточно построить красивую теорию». Подобно построению элегантной теории, исследование предлагает подход, в котором визуальное рассуждение осуществляется через четко сформулированные текстовые шаги, тем самым демонстрируя, что истинное совершенство заключается в исчезновении автора — в данном случае, в минимизации необходимости в сложных латентных представлениях.
Что дальше?
Представленные результаты, хотя и демонстрируют улучшение в области визуального рассуждения через явное вербализирование шагов, лишь подчеркивают глубинную проблему — неэффективность текущих подходов к представлению визуальной информации в латентном пространстве. Попытки заставить машины «думать глазами» через косвенные манипуляции с латентными токенами напоминают алхимию — много шума, мало золота. Упор на текстовое пространство, как на более понятный и управляемый инструмент, представляется логичным, но это лишь временное решение.
Истинный прогресс потребует переосмысления самой концепции латентного представления. Необходимо отказаться от идеи о том, что латентное пространство должно быть универсальным кодом для всех видов информации. Возможно, будущее за модульными системами, где каждое представление адаптировано к конкретной задаче, а взаимодействие между ними осуществляется через четко определенные интерфейсы. Или, что еще более радикально, за отказом от латентного пространства как такового, в пользу прямых манипуляций с исходными данными.
В конечном счете, задача визуального рассуждения — это не столько вопрос алгоритмов и моделей, сколько вопрос понимания. И пока машины не научатся понимать мир так, как понимаем его мы — с его неопределенностью, противоречивостью и иррациональностью — любые улучшения будут лишь локальными оптимизациями в сложной и бесконечно интересной проблеме.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22766.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-27 13:53