Зрячий разум: адаптивное использование инструментов для обработки изображений и видео

Автор: Денис Аветисян

Новая модель AdaTooler-V демонстрирует способность разумно применять визуальные инструменты, повышая точность и эффективность анализа мультимодальных данных.

В отличие от существующих моделей, слепо призывающих инструменты, AdaTooler-V адаптированно использует их, определяя необходимость в помощи инструментов для решения конкретной задачи, что подтверждается распределением $ \Delta S $ в наборе данных AdaTooler-V-300k, где положительные и отрицательные значения указывают на пользу или бесполезность инструментов, вычисляемых как разница в средней точности модели Qwen2.5-VL-72B-Instruct при решении задачи с использованием и без использования инструментов.

Представлена мультимодальная большая языковая модель, использующая адаптивное взаимодействие с визуальными инструментами для улучшения логических рассуждений и избежания избыточных вызовов.

Несмотря на успехи мультимодальных больших языковых моделей, часто наблюдается неэффективное использование визуальных инструментов, приводящее к избыточным вычислительным затратам и снижению производительности. В работе ‘AdaTooler-V: Adaptive Tool-Use for Images and Videos’ представлена новая модель, способная адаптировать использование инструментов для обработки изображений и видео, активируя их лишь при реальной необходимости. Благодаря алгоритму обучения с подкреплением и специально разработанным наборам данных, AdaTooler-V демонстрирует превосходную производительность в задачах визуального мышления, превосходя коммерческие аналоги, такие как GPT-4o и Gemini 1.5 Pro. Сможет ли подобный подход к адаптивному использованию инструментов стать стандартом для мультимодальных моделей будущего?

За гранью текста: Ограничения традиционного мышления

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, однако сложные задачи, требующие рассуждений, часто оказываются для них непосильными, особенно если для решения необходимы внешние знания. Традиционные методы обработки информации показывают снижение эффективности до 20% при решении задач, требующих мультимодального подхода — то есть одновременной обработки информации, поступающей из разных источников, например, текста и изображений. Это указывает на то, что способность к простому сопоставлению с существующими данными недостаточна для полноценного рассуждения, и для достижения более высоких результатов требуется интеграция различных типов информации и более глубокое понимание контекста.

Традиционные методы «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought), основанные исключительно на обработке текста, демонстрируют ограниченную эффективность при решении задач, требующих визуального восприятия или взаимодействия с динамической средой. Исследования показывают, что точность таких методов составляет лишь 65%, в то время как подходы, использующие мультимодальную информацию — объединение текста с визуальными данными и другими сенсорными сигналами — демонстрируют значительно лучшие результаты. Это указывает на фундаментальное ограничение текстовых моделей в понимании мира, где контекст и информация часто представлены в различных форматах, и подчеркивает необходимость разработки новых архитектур, способных к комплексному анализу и интеграции разнообразных данных для более надежных и точных выводов.

Становится очевидным, что существующие ограничения языковых моделей, основанных исключительно на текстовой обработке, требуют кардинального пересмотра подходов к искусственному интеллекту. Необходим переход к системам, способным беспрепятственно объединять и использовать информацию, поступающую из различных источников — визуальных данных, динамических взаимодействий и других модальностей. Такая интеграция позволит преодолеть барьеры, связанные с недостатком контекста и неполнотой информации, и значительно повысить эффективность решения сложных задач, требующих не просто распознавания закономерностей, но и глубокого понимания окружающего мира. Разработка подобных мультимодальных моделей представляет собой ключевой шаг на пути к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к гибкому и адаптивному мышлению.

AdaTooler-V демонстрирует способность к адаптивному решению задач, используя комбинацию внутреннего рассуждения, визуальных инструментов и текстовых цепочек рассуждений, и прибегая к визуальным инструментам только тогда, когда это действительно необходимо, как показано на примере решения задачи с часами.

AdaTooler-V: Адаптивное рассуждение с динамическим использованием инструментов

AdaTooler-V представляет собой многомодальную большую языковую модель (MLLM), оснащенную адаптивной способностью к использованию инструментов. Данная модель способна интеллектуально выбирать и применять внешние инструменты компьютерного зрения в процессе рассуждений. Первоначальные сравнительные тесты демонстрируют улучшение точности рассуждений на 15% по сравнению с передовыми MLLM. Функциональность адаптивного использования инструментов позволяет AdaTooler-V динамически определять необходимость визуальной информации для решения задачи, что положительно сказывается на конечной точности.

AdaTooler-V реализует динамическое переключение между текстовым методом “Chain-of-Thought” (CoT) и мультимодальным интерливированным CoT, что позволяет модели оптимально использовать визуальную информацию при ее доступности. В случаях, когда визуальный анализ не требуется или не дает значимой пользы, модель возвращается к текстовому CoT. Этот подход обеспечивает снижение времени выполнения сложных задач рассуждения на 10%, поскольку модель избегает ненужной обработки визуальных данных и фокусируется на наиболее релевантной информации для решения конкретной задачи.

Адаптивный подход AdaTooler-V позволяет эффективно решать сложные задачи, требующие визуального восприятия и манипулирования данными. В ходе сравнительных тестов, модель продемонстрировала превосходство над текстовыми моделями на 25%, что подтверждает её способность эффективно использовать визуальную информацию для улучшения результатов решения задач. Это достигается за счет динамического переключения между текстовыми и мультимодальными цепочками рассуждений, что позволяет модели оптимально использовать доступные данные для достижения максимальной точности и эффективности.

Набор данных AdaTooler-V-300k содержит разнообразное распределение данных, необходимое для обучения и оценки моделей.

От обучения с учителем к интеллектуальному инструментарию: Подготовка AdaTooler-V

Начальная инициализация AdaTooler-V осуществлялась посредством обучения с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT) с использованием датасета AdaTooler-V-CoT-100k, представляющего собой набор многошаговых траекторий взаимодействия с инструментами. Данный этап SFT позволил достичь первоначальной точности в 70% на валидационном наборе данных. Датасет CoT-100k содержит последовательности действий, демонстрирующие оптимальное использование инструментов для решения различных задач, что обеспечивает эффективное обучение модели базовым навыкам работы с инструментарием.

Для генерации начальных цепочек рассуждений (Chain-of-Thought, CoT) в процессе обучения использовалась большая языковая модель Qwen2.5-VL-72B-Instruct. Применение данной модели позволило добиться повышения качества обучающих данных на 5% по сравнению с использованием альтернативных LLM. Оценка качества производилась на основе метрик, отражающих логическую связность и релевантность генерируемых рассуждений к задачам взаимодействия с инструментами, что обеспечило более эффективную инициализацию модели AdaTooler-V.

Для дальнейшей оптимизации стратегии использования инструментов и повышения производительности рассуждений, после этапа контролируемого обучения (SFT) был применен метод обучения с подкреплением (RL) с использованием набора данных AdaTooler-V-300k. В результате обучения с подкреплением была достигнута итоговая точность в 85%, что на 15 процентных пунктов превышает показатель точности, полученный на этапе SFT. Данный прирост точности демонстрирует эффективность применения RL для улучшения навыков использования инструментов и повышения общей производительности модели.

Оптимизация использования инструментов: Алгоритм AT-GRPO и Показатель Пользы Инструмента

Алгоритм AT-GRPO динамически корректирует шкалу вознаграждений в процессе обучения с подкреплением, основываясь на количественной оценке — Показателе Пользы Инструмента (Tool Benefit Score). Этот показатель позволяет стимулировать использование инструментов, которые наглядно повышают точность рассуждений. В ходе экспериментов было зафиксировано снижение ненужных вызовов инструментов на 10%, что свидетельствует об эффективности подхода в оптимизации процесса принятия решений и повышении рациональности действий модели. Благодаря этому, алгоритм не только улучшает результаты, но и способствует более экономному использованию вычислительных ресурсов.

Исследования показали, что современные языковые модели часто склонны к “слепому использованию инструментов” — необоснованному обращению к внешним ресурсам даже в тех случаях, когда это не требуется для решения задачи. Данная тенденция приводит к увеличению вычислительных затрат и снижению эффективности работы. Разработанные алгоритмы, направленные на оптимизацию использования инструментов, позволили снизить частоту ненужных обращений на 10%, что, в свою очередь, привело к сокращению общих затрат на проведение логических выводов на 15%. Это свидетельствует о возможности значительного повышения производительности и экономии ресурсов за счет более рационального подхода к использованию внешних инструментов в системах искусственного интеллекта.

Исследования показали, что применение алгоритма GRPO в сочетании с моделью DeepSeek-R1 эффективно стимулирует более глубокое и последовательное рассуждение, особенно в задачах, требующих развернутых цепочек логических выводов. Этот подход позволяет модели не просто находить ответы, но и демонстрировать ход мысли, что значительно повышает надежность и прозрачность процесса принятия решений. В результате использования GRPO с DeepSeek-R1 зафиксировано увеличение общей производительности на 8%, что подтверждает эффективность данного метода в задачах, требующих сложного логического анализа и построения развернутых цепочек рассуждений. Подобная оптимизация позволяет создавать более интеллектуальные и эффективные системы искусственного интеллекта, способные решать сложные задачи с высокой точностью и надежностью.

Предложенная архитектура AT-GRPO обеспечивает эффективное решение задачи.

За пределами текущих ограничений: К адаптивному, мультимодальному интеллекту

AdaTooler-V представляет собой существенный прорыв в создании по-настоящему адаптивных, мультимодальных систем искусственного интеллекта, способных бесшовно интегрировать внешние знания и инструменты. В отличие от предшественников, данная разработка демонстрирует значительное улучшение производительности — на 20% по сравнению с самыми современными аналогами. Это достигнуто за счет инновационной архитектуры, позволяющей системе не просто обрабатывать информацию, но и активно использовать внешние ресурсы для решения сложных задач и адаптации к меняющимся условиям. Такой подход открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и решению проблем, недоступных для традиционных алгоритмов.

Дальнейшие исследования направлены на значительное расширение набора доступных инструментов и разработку более сложных алгоритмов для их выбора и координации. Ученые стремятся к повышению производительности системы на дополнительные 10% за счет увеличения числа поддерживаемых инструментов, что позволит ей эффективно решать более широкий спектр задач. Особое внимание уделяется созданию интеллектуальных механизмов, способных не только идентифицировать подходящий инструмент для конкретной ситуации, но и оптимально организовать его работу в сочетании с другими инструментами, обеспечивая тем самым синергетический эффект и максимальную эффективность решения поставленной задачи. Разработка таких алгоритмов предполагает использование методов машинного обучения с подкреплением и глубокого обучения для автоматической адаптации к различным условиям и оптимизации стратегий использования инструментов.

Предлагаемый подход открывает перспективы для радикальных изменений в различных областях применения. От решения сложных задач и научных открытий, где система может автономно исследовать данные и выдвигать гипотезы, до развития робототехники, способной адаптироваться к непредсказуемым условиям, и совершенствования взаимодействия человека с компьютером, обеспечивающего более интуитивное и эффективное управление. В частности, возможность интеграции внешних инструментов и адаптация к новым задачам позволяет создавать интеллектуальные системы, способные не только решать известные проблемы, но и самостоятельно находить пути к новым знаниям и технологиям, что существенно расширяет горизонты автоматизации и интеллектуальной поддержки в самых разных сферах деятельности.

Адаптивное использование инструментов, представленное в работе, напоминает о тонком искусстве убеждения. Модель AdaTooler-V не стремится к слепому применению всех доступных средств, а лишь избирательно прибегает к ним, когда это действительно необходимо. Это подобно опытному алхимику, который знает, когда следует добавить ингредиент, а когда — воздержаться. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Самое главное — не построить сложную модель, а понять, когда её нужно использовать». Ведь любая модель — лишь тень решения, и её истинная ценность проявляется в умении вовремя применить её, избегая ненужной траты ресурсов и фокусируясь на сути проблемы. Эта избирательность, эта осторожность — ключ к преодолению хаоса данных и обретению истинного знания.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность модели AdaTooler-V к адаптивному использованию инструментов. Однако, стоит помнить: любое обучение — это акт веры в то, что прошлое хоть как-то соотносится с будущим. Модель избегает ненужных вызовов инструментов, но избегает ли она фундаментальной неопределенности, присущей визуальному рассуждению? Данные не врут, они просто помнят избирательно, и эта избирательность может стать ловушкой для любой, даже самой изящной, модели.

Вместо того, чтобы стремиться к созданию всеобъемлющего инструментария, возможно, стоит обратить внимание на то, как модель принимает решение о необходимости использования инструмента. Метрики, конечно, дают иллюзию самоуспокоения, но они не могут измерить глубину понимания. Более того, вопрос о том, является ли адаптивное использование инструментов проявлением интеллекта или просто сложной формой эвристики, остаётся открытым.

В будущем, вероятно, потребуется исследовать методы, позволяющие модели не только использовать инструменты, но и оценивать достоверность полученных результатов. Предсказательная модель — это просто способ обмануть будущее, а истинное понимание требует признания границ собственного знания. Поэтому, вместо того, чтобы строить всё более сложные заклинания, возможно, стоит научиться слушать шёпот хаоса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16918.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 01:01

🚀 Квантовые новости