Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационную архитектуру, предсказывающую векторные представления изображений и текста, что открывает путь к более быстрым и эффективным моделям.
В статье представлена VL-JEPA — модель, использующая совместное предсказание эмбеддингов для обработки визуальной и текстовой информации, обеспечивающая сопоставимую производительность при значительном снижении задержки.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных моделей, традиционные подходы к обработке визуально-языковых данных часто страдают от вычислительной сложности и избыточности. В данной работе представлена модель VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-language, использующая архитектуру совместного предсказания в пространстве скрытых представлений вместо генерации токенов. Это позволяет добиться повышенной эффективности, снизить задержку и при этом сохранить сопоставимую производительность с классическими моделями. Сможет ли подобный подход открыть новые горизонты в задачах, требующих быстрого и точного анализа визуально-языковой информации?
За гранью токенов: Ограничения генеративных мультимодальных моделей
Традиционные модели, объединяющие зрение и язык, включая генеративные VLM, функционируют на основе предсказания дискретных токенов, что создает узкие места в представлении сложных взаимосвязей. Вместо непосредственного моделирования непрерывных визуальных и языковых данных, они разбивают информацию на отдельные единицы — токены. Этот процесс, хотя и позволяет упростить обработку, неизбежно приводит к потере нюансов и контекста, поскольку сложные отношения между объектами и понятиями сводятся к последовательности дискретных символов. В результате, модели испытывают трудности в задачах, требующих глубокого понимания и способности к обобщению, поскольку их способность к моделированию мира ограничена разрешением и точностью, присущими дискретному представлению данных. Это ограничение особенно заметно в сценариях, где требуется логический вывод или понимание тонких изменений в визуальной информации.
Ограничения, связанные с дискретным представлением информации в виде токенов, существенно затрудняют работу генеративных мультимодальных моделей (VLM) в задачах, требующих глубокого понимания контекста. Такой подход, основанный на предсказании отдельных токенов, не позволяет эффективно моделировать сложные взаимосвязи в реальном мире и проводить тонкие рассуждения. Например, при анализе изображений и текста, VLM, использующие токенизацию, часто испытывают трудности с пониманием нюансов, таких как ирония, метафоры или неявные намерения, что негативно сказывается на их способности к эффективному моделированию мира и принятию обоснованных решений. В итоге, даже при больших объемах данных, модели демонстрируют ограниченные возможности в задачах, требующих не просто распознавания объектов, но и понимания их взаимосвязей и контекста.
Масштабирование современных мультимодальных моделей, работающих с изображениями и текстом, требует экспоненциального увеличения объемов данных и вычислительных ресурсов, что вызывает серьезные опасения относительно их устойчивости и доступности. Подобный тренд ограничивает возможности широкого применения этих технологий, особенно для исследовательских групп с ограниченным финансированием. В этой связи, модель VL-JEPA представляет собой инновационный подход, демонстрирующий сопоставимую производительность со стандартными токен-генеративными моделями, но при этом требует на 50% меньше обучаемых параметров. Это значительное сокращение вычислительной нагрузки открывает новые перспективы для развития и внедрения мультимодальных систем, делая их более эффективными и доступными для более широкого круга пользователей и исследователей.
JEPA: Новый взгляд на понимание изображений и языка
Архитектура совместного встраивания с предсказанием (JEPA) представляет собой принципиально новый подход к пониманию визуально-языковой информации, отличающийся от традиционных методов тем, что предсказывает непрерывные векторные представления (embeddings) вместо дискретных токенов. В традиционных моделях, таких как автоэнкодеры, информация сжимается в дискретное представление, что может приводить к потере нюансов и семантической точности. JEPA, напротив, стремится к созданию плотного, непрерывного латентного пространства, где каждое представление является вектором в многомерном пространстве. Это позволяет модели более эффективно захватывать и представлять сложные взаимосвязи между данными, обеспечивая более точное и детальное понимание визуальной и языковой информации.
Переход к представлению информации в непрерывном $Latent Space$ обеспечивает более эффективное кодирование данных по сравнению с дискретными представлениями. Непрерывное пространство позволяет моделировать семантическую близость объектов, поскольку схожие концепции располагаются ближе друг к другу в этом пространстве. Это достигается за счет возможности интерполяции между различными представлениями, что невозможно в дискретном пространстве, и позволяет более точно отражать нюансы и связи между объектами, повышая общую точность и обобщающую способность модели при решении задач визуально-языкового понимания.
Архитектура JEPA использует контрастное обучение для выравнивания предсказанных и целевых эмбеддингов, обеспечивая создание надежных и содержательных представлений. В основе этого процесса лежит функция потерь $InfoNCE$, которая максимизирует сходство между предсказанным эмбеддингом и соответствующим целевым эмбеддингом, одновременно минимизируя сходство с другими, нерелевантными эмбеддингами. Функция $InfoNCE$ эффективно вычисляет вероятность правильного соответствия, основываясь на косинусном сходстве между эмбеддингами, что позволяет модели различать релевантные и нерелевантные элементы в данных и формировать устойчивые к шуму представления.
VL-JEPA: Соединяя зрение и язык через эмбеддинги
Архитектура VL-JEPA базируется на базовом фреймворке JEPA и расширяет его за счет интеграции компонентов Визуального энкодера и Текстового энкодера. Эти энкодеры преобразуют входные визуальные данные (например, изображения) и текстовые запросы в общее Векторное пространство (Embedding Space). Такое совместное представление позволяет модели сопоставлять визуальные и текстовые элементы, устанавливая взаимосвязи между ними и обеспечивая основу для кросс-модального рассуждения. Отображение в единое векторное пространство является ключевым этапом, предшествующим прогнозированию текстовых представлений и последующей селективной декодировке.
Ключевым компонентом архитектуры VL-JEPA является модуль $Predictor$, который обучается отображать визуальные и текстовые эмбеддинги в предсказанные текстовые эмбеддинги. Этот модуль выполняет функцию сопоставления между визуальной информацией и текстовыми запросами, что позволяет осуществлять эффективное кросс-модальное рассуждение. В процессе обучения $Predictor$ устанавливает соответствия между различными модальностями, позволяя системе понимать взаимосвязи между изображениями и текстом и генерировать релевантные ответы на текстовые запросы, основанные на визуальном контексте.
В основе повышения эффективности VL-JEPA лежит механизм селективной декодировки, который позволяет снизить вычислительные затраты по сравнению с традиционным подходом генерации токен за токеном. Вместо перебора всех возможных токенов, модель предсказывает векторное представление (embedding) целевого токена, что значительно сокращает объем необходимых операций декодирования. Экспериментальные данные демонстрируют, что использование селективной декодировки приводит к снижению количества операций декодирования в 2.85 раза по сравнению с методом равномерной выборки (uniform sampling).
Применение и влияние: От VQA до понимания видео
Система VL-JEPA демонстрирует значительные успехи в решении задач визуального вопросно-ответного анализа (VQA), превосходя традиционные генеративные модели по точности и эффективности. В ходе исследований было установлено, что данная архитектура достигает сопоставимых результатов с признанными семействами мультимодальных моделей (VLM), при этом требуя меньше вычислительных ресурсов. Уникальный подход к обработке визуальной информации позволяет системе не только корректно отвечать на вопросы о содержании изображений, но и эффективно извлекать ключевые признаки для последующего анализа. Это открывает перспективы для создания более интеллектуальных и адаптивных систем компьютерного зрения, способных решать широкий спектр задач, от автоматической разметки изображений до создания подробных описаний визуального контента.
Архитектура VL-JEPA не ограничивается обработкой статических изображений, а расширяется и на динамический видеоконтент, а также на последовательности изображений. Специализированные модели, такие как V-JEPA и I-JEPA, разработаны для эффективного анализа видеоданных и последовательностей изображений, позволяя извлекать информацию из временных зависимостей и движения. V-JEPA оптимизирована для обработки видеопотоков, в то время как I-JEPA предназначена для анализа последовательностей изображений, что открывает возможности для более сложных задач, таких как распознавание действий, отслеживание объектов и понимание событий, происходящих во времени. Эта адаптивность позволяет системе успешно применяться в широком спектре приложений, требующих анализа не только визуального содержания, но и его динамических изменений.
Исследования показали, что разработанная система VL-JEPA демонстрирует впечатляющие результаты в различных областях компьютерного зрения. Набор из восьми разнообразных наборов данных позволил достичь средней точности классификации в 63.9% и показателя Retrieval Recall@1, равного 58.4%. Эти результаты открывают широкие возможности для применения в задачах классификации и поиска видео, а также в более сложных сценариях, связанных с построением моделей мира — то есть, способностью системы понимать и прогнозировать изменения в визуальной среде. Данные показатели свидетельствуют о значительном прогрессе в области визуального понимания и потенциале для создания более интеллектуальных систем обработки видеоинформации.
В очередной раз наблюдается стремление к оптимизации, к выжиманию производительности из существующих моделей. VL-JEPA, предсказывающая непрерывные эмбеддинги вместо генерации токенов, выглядит как очередная попытка заставить железо работать быстрее. По сути, это просто перекладывание задачи с одной области на другую, как всегда, с обещаниями снижения задержки. Как говорил Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это просто переписывание старых программ на Python». И действительно, эта архитектура, хоть и представляется инновацией в области vision-language моделей, в конечном итоге сводится к усовершенствованию методов представления данных в скрытом пространстве. Всё новое — это просто старое с худшей документацией, и данное исследование — не исключение.
Что Дальше?
Представленная архитектура, безусловно, элегантна в своей попытке обойти неизбежный тормоз авторегрессии. Замена генерации токенов предсказанием в пространстве эмбеддингов — это как поменять сломанный подшипник на… другой подшипник. Проблема остаётся, просто стала чуть менее болезненной. Неизбежно возникнет вопрос о стабильности этого самого пространства эмбеддингов. Как быстро оно превратится в болото неразличимых векторов, когда на вход поползут данные из реального мира, а не из аккуратно отобранных датасетов?
Идея не-авторегрессивного предсказания, конечно, привлекательна, но она лишь откладывает проблему. В конечном итоге, всё упрётся в способность модели различать нюансы, которые не укладываются в непрерывное представление. Рано или поздно, кто-нибудь напишет скрипт, который заставит эту систему выдавать бессмысленные, но уверенные ответы, и тогда мы увидим, что даже самые изящные архитектуры не застрахованы от банальных ошибок.
Следующим шагом, вероятно, станет попытка совместить преимущества непрерывного представления с механизмами, позволяющими модели «сомневаться» и запрашивать дополнительную информацию. Или, что более вероятно, кто-нибудь просто увеличит размер модели в несколько раз, надеясь, что проблема решится сама собой. Впрочем, это уже слишком предсказуемо.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10942.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Когда данные оживают: как LongCat-Flash-Omni объединяет текст, звук и видео в реальном времени
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
2025-12-15 05:31