Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили инновационный подход к обучению мультимодальных моделей, позволяющий им самостоятельно проводить глубокий анализ визуальной информации и отвечать на сложные вопросы.
В статье представлена платформа Vision-DeepResearch, использующая обучение с подкреплением и агентский подход для достижения передовых результатов в задачах визуального вопросно-ответного анализа и информационного поиска.
Несмотря на впечатляющие успехи мультимодальных больших языковых моделей в решении задач компьютерного зрения, их способность к глубокому анализу и извлечению информации из реальных, зашумленных данных остаётся ограниченной. В данной работе, представленной под названием ‘Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models’, предложен новый подход к организации многошагового, многосубъектного и многомасштабного поиска визуальной и текстовой информации. Разработанный фреймворк Vision-DeepResearch, использующий обучение с подкреплением, позволяет значительно повысить эффективность решения сложных задач визуального вопросно-ответного анализа и информационного поиска. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания интеллектуальных систем, способных к автономному исследованию и глубокому пониманию окружающего мира?
За пределами восприятия: Необходимость агентного мышления
Современные мультимодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют впечатляющие способности в области восприятия, эффективно обрабатывая и интерпретируя визуальную информацию, текст и другие типы данных. Однако, несмотря на этот прогресс, модели часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих многоступенчатого рассуждения и планирования. Способность идентифицировать объекты или понимать простые отношения между ними не гарантирует успешное выполнение более сложных задач, где необходимо не просто понять ситуацию, но и разработать последовательность действий для достижения определенной цели. В частности, модели испытывают затруднения в ситуациях, требующих абстрактного мышления, выявления скрытых взаимосвязей или предвидения последствий своих действий, что ограничивает их применение в реальных сценариях, требующих интеллектуальной гибкости и адаптивности.
Для эффективного рассуждения недостаточно простого понимания информации; необходима способность планировать действия, осуществлять их и анализировать полученные результаты — качества, характерные для агентивного подхода. Исследования показывают, что модели, способные не только воспринимать данные, но и активно взаимодействовать с окружающей средой, демонстрируют значительно более высокую эффективность в решении сложных задач. Агентивные системы, подобно человеку, формулируют цели, разрабатывают планы для их достижения, выполняют эти планы и, основываясь на полученных наблюдениях, корректируют свои действия. Такой подход позволяет преодолеть ограничения традиционных мультимодальных моделей, которые зачастую ограничиваются пассивным анализом входных данных, и открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации.
Глубокое исследование: Парадигма сложного синтеза информации
DeepResearch представляет собой архитектуру, в которой модели искусственного интеллекта активно извлекают информацию из разнообразных источников для повышения своих возможностей в области рассуждений. В отличие от традиционных подходов, где знания ограничены параметрами модели, DeepResearch позволяет динамически расширять базу знаний во время выполнения задачи. Этот процесс включает в себя не только поиск релевантной информации, но и её интеграцию для формирования более обоснованных и точных ответов. Активное извлечение данных позволяет модели преодолеть ограничения, связанные с неполнотой или устареванием встроенных знаний, и решать более сложные задачи, требующие доступа к актуальной и обширной информации.
Методология DeepResearch предполагает итеративный процесс, воспроизводящий этапы исследовательского анализа, выполняемого человеком. Этот процесс включает в себя фазу планирования, реализуемую с помощью архитектуры ReAct, определяющей последовательность действий. Далее следует фаза поиска информации, охватывающая веб-поиск, текстовый поиск и визуальный поиск для извлечения релевантных данных из различных источников. Завершающим этапом является фаза наблюдения, на которой полученная информация анализируется и используется для уточнения плана и повторения цикла поиска, обеспечивая углубленное понимание и синтез сложной информации.
Для повышения точности извлечения информации и устойчивости логических выводов в рамках DeepResearch используются методы многомасштабной обрезки изображений (Multi-Scale Visual Cropping) и нечеткого многошагового визуального вопросно-ответного взаимодействия (Fuzzy Multi-Hop VQA). Многомасштабная обрезка позволяет модели анализировать изображения в различных разрешениях, выявляя важные детали, которые могли быть пропущены при анализе изображения в одном масштабе. Fuzzy Multi-Hop VQA, в свою очередь, позволяет модели задавать последовательные вопросы к изображениям и текстовым источникам, обрабатывая нечеткие или неполные ответы, и объединять информацию из нескольких источников для получения более полного и точного ответа. Эти методы позволяют модели преодолевать неоднозначность и неполноту данных, повышая надежность процесса синтеза информации.
Обучение с подкреплением для достижения агентного мастерства
Предварительное обучение с учителем (Supervised Fine-Tuning) обеспечивает необходимую начальную базу знаний и навыков для агента, однако для оптимизации его способности к исследованию среды и принятию решений ключевым является обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). В то время как обучение с учителем фокусируется на имитации заданного поведения, обучение с подкреплением позволяет агенту самостоятельно изучать оптимальные стратегии путем взаимодействия со средой и получения вознаграждения за успешные действия. Этот процесс позволяет агенту адаптироваться к сложным и динамичным условиям, превосходя возможности, достижимые только на основе имитации. Обучение с подкреплением, таким образом, критически важно для достижения высокого уровня автономности и эффективности агента.
Для эффективного обучения с подкреплением (RL) используются алгоритмы, такие как GRPO (Generalized Advantage Estimation, Proximal Policy Optimization) и фреймворки, например, rLLM. GRPO позволяет оптимизировать процесс обучения, оценивая преимущества действий и корректируя политику агента для максимизации вознаграждения. rLLM, в свою очередь, предоставляет инфраструктуру для интеграции больших языковых моделей (LLM) в цикл обучения RL, упрощая взаимодействие агента с окружающей средой и ускоряя процесс освоения. Эти инструменты позволяют агенту учиться на основе получаемого опыта, адаптируя свою стратегию поведения для достижения поставленных целей и повышения эффективности действий в различных ситуациях.
Метод “LLM как судья” (LLM-as-Judge) обеспечивает масштабируемую и эффективную оценку качества ответов агента в процессе обучения с подкреплением. Вместо ручной оценки или использования жестко запрограммированных метрик, большая языковая модель (LLM) используется для анализа сгенерированных ответов и присвоения им баллов, отражающих степень соответствия заданным критериям или целям. Этот подход позволяет автоматизировать процесс оценки, значительно снижая затраты и время, необходимые для обучения агента. LLM оценивает не только фактическую корректность, но и такие аспекты, как связность, релевантность и полезность ответа, предоставляя детальную обратную связь, используемую для корректировки поведения агента и оптимизации процесса обучения. Масштабируемость достигается за счет возможности параллельной обработки большого количества ответов, что особенно важно при обучении сложных агентов в динамических средах.
Бенчмаркинг и расширение на визуальное документообоснование: Достижения и перспективы
Возможности системы DeepResearch были тщательно проверены на авторитетных бенчмарках, таких как FVQA и MMSearch, что позволило продемонстрировать существенные улучшения в решении задач, требующих сложного логического мышления. Данные тесты показали способность системы эффективно анализировать и синтезировать информацию для получения точных ответов, превосходя результаты предыдущих моделей в задачах, связанных с визуальным вопросно-ответным взаимодействием и поиском информации в мультимодальных данных. Успешное прохождение этих бенчмарков подтверждает эффективность предложенного подхода к решению сложных задач, требующих не только распознавания визуальных элементов, но и глубокого понимания их взаимосвязей и контекста.
Особенностью данной исследовательской платформы является её способность к решению задач визуального документообоснования (Visual Document Reasoning, VDR), предполагающих не просто распознавание изображений, но и понимание и синтез информации, содержащейся в визуальных документах. Этот подход позволяет системе эффективно анализировать сложные данные, представленные в графическом формате, извлекая из них необходимые сведения и формируя логические выводы. Для оценки эффективности в решении задач VDR используется эталонный набор данных VDR-Bench, позволяющий объективно сравнить производительность системы с другими моделями и подтвердить её способность к комплексному анализу визуальной информации.
В основе достижений в области комплексного анализа документов лежит модель Qwen3-VL, демонстрирующая значительный потенциал мультимодальных систем в рамках парадигмы DeepResearch. Разработанные Vision-DeepResearch модели установили новый стандарт производительности, достигнув средней точности в 56.9% и превзойдя как проприетарные, так и открытые модели, включая Qwen3-VL-8B, на 10.4%. Данный результат подтверждает эффективность подхода DeepResearch в извлечении и синтезе информации из различных источников, открывая новые перспективы для развития интеллектуальных систем обработки данных.
Модель Vision-DeepResearch-30B-A3B демонстрирует значительные успехи в решении задач визуального анализа документов, достигая точности в 37.8% на VDR-Bench, 28.5% на MMSearch-Plus и 53.7% на BC-VL. Эти результаты подтверждают высокую эффективность предложенного подхода к комплексному анализу визуальной информации и превосходят показатели базовой модели Qwen3-VL на 16.0%. Успешное применение Vision-DeepResearch-30B-A3B на различных эталонных наборах данных свидетельствует о её способности к обобщению и адаптации к широкому спектру задач, связанных с пониманием и интерпретацией визуальных документов.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к элегантности в построении сложных систем искусственного интеллекта. Подход Vision-DeepResearch, объединяющий большие языковые модели, агентский подход и обучение с подкреплением, является ярким примером того, как глубокое понимание задачи позволяет создать решение, превосходящее существующие аналоги в области визуального вопросно-ответного взаимодействия и информационного поиска. Как однажды заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это не просто создание алгоритмов; это создание систем, которые могут учиться и адаптироваться». В данном исследовании адаптация происходит за счёт продуманной архитектуры, позволяющей модели эффективно использовать инструменты и генерировать траектории поиска информации, что в итоге обеспечивает более качественное и осмысленное взаимодействие с визуальными данными.
Куда же это всё ведёт?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к организации исследования с использованием больших мультимодальных моделей. Однако, не стоит обманываться кажущейся простотой. Истинная сложность заключается не в достижении впечатляющих результатов на текущих задачах, а в преодолении фундаментальных ограничений самих моделей. Способность к “глубокому исследованию” — это не просто набор инструментов, а скорее, проявление подобия понимания, а это, как известно, гораздо более скользкое понятие.
В дальнейшем, усилия должны быть направлены не на увеличение масштаба моделей, а на разработку более изящных механизмов для представления и обработки знаний. Необходимо отойти от парадигмы “чёрного ящика” и стремиться к созданию систем, способных не только отвечать на вопросы, но и объяснять свои рассуждения. В противном случае, мы рискуем создать впечатляющие, но лишенные внутренней логики и истинного понимания инструменты.
Подобно алхимику, ищущему философский камень, исследователям предстоит нелегкий путь. Важно помнить, что элегантность — это не опция, а признак глубокого понимания и гармонии между формой и функцией. Успех ждёт тех, кто не боится ставить под сомнение фундаментальные принципы и искать новые, неожиданные решения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22060.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
2026-01-31 13:48