نموذج Seed1.5-VL: ثورة بايت دانس في فهم اللغة والرؤية متعددة الوسائط

يُشكل تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط القادرة على فهم التفاعل في البيئات الرقمية والعالم الحقيقي تحديًا كبيرًا. وقد حققت نماذج اللغة والرؤية (VLMs) تقدمًا ملحوظًا في هذا المجال، مما أثر بشكل إيجابي على العديد من القطاعات، بما في ذلك التعليم والرعاية الصحية. لكن هذه النماذج لا تزال تعاني من قصور مقارنة بالقدرات البشرية، خاصةً في المهام التي تتطلب استنتاجات ثلاثية الأبعاد، وحساب الأعداد، والتفسير الإبداعي للصور، والتفاعل في ألعاب الفيديو.

التحديات التي واجهتها نماذج اللغة والرؤية

تتمثل إحدى التحديات الرئيسية في ندرة مجموعات البيانات متعددة الوسائط الغنية والمتنوعة، على عكس وفرة الموارد النصية المتاحة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). كما أن تعقيد البيانات متعددة الوسائط يمثل عقبة كبيرة في تدريب وتقييم هذه النماذج.

Seed1.5-VL: نموذج قوي وفعال

للتغلب على هذه التحديات، طورت بايت دانس نموذج Seed1.5-VL، وهو نموذج أساس قوي وفعال يجمع بين مُشفّر رؤية (532 مليون معامل) ونموذج لغة كبير (20 مليار معامل) من نوع “مزيج الخبراء”. وعلى الرغم من تصميمه المدمج، فقد حقق Seed1.5-VL نتائج متقدمة في 38 من أصل 60 معيارًا عامًا لنماذج اللغة والرؤية، متفوقًا في مهام مثل التحكم في واجهة المستخدم الرسومية، وفهم الفيديو، والاستنتاج البصري.

تدريب النموذج: تقنيات متقدمة

تم تدريب Seed1.5-VL على تريليونات من الرموز متعددة الوسائط باستخدام تقنيات متقدمة في توليد البيانات ومعالجتها بعد التدريب، بما في ذلك التغذية الراجعة البشرية. كما تم استخدام تقنيات مبتكرة في التدريب، مثل التوازي الهجين وإعادة توزيع رموز الرؤية، لتحسين الأداء. وتُناسب كفاءة النموذج وقدراته القوية في الاستنتاج التطبيقات التفاعلية في العالم الحقيقي، مثل روبوتات المحادثة.

بنية Seed1.5-VL: مكونات رئيسية

يتكون Seed1.5-VL من ثلاثة مكونات رئيسية:

• مشفّر الرؤية (Seed-ViT): يدعم إدخال الصور بدقة أصلية باستخدام تقنية 2D RoPE، ويعالج الصور من خلال أقسام 14×14، متبوعًا بمتوسط التجميع وطبقة MLP.
• محول MLP: يُستخدم لربط مشفّر الرؤية بنموذج اللغة.
• نموذج اللغة الكبير (LLM): يستخدم لمعالجة المعلومات النصية وفهمها.

عملية تدريب النموذج: مراحل متعددة

شملت عملية تدريب Seed1.5-VL عدة مراحل:

• جمع البيانات: تم جمع 3 تريليون رمز عالي الجودة من مختلف المجالات، مع التركيز على معالجة عدم التوازن في البيانات.
• نماذج التدريب: تضمنت عملية التدريب عدة نماذج، منها:
  • نمذجة الصور المقنّعة: لتحسين فهم النموذج للصور.
  • التعلم التبايني: لتعزيز تمثيل البيانات.
  • التحليل المتعدد الوسائط: باستخدام أزواج الصور والنصوص، وفيديوهات مع ترجمات.
  • أخذ عينات ديناميكية لدقة الإطار: لتحسين كفاءة معالجة الفيديوهات.

تقييم الأداء: نتائج مبهرة

أظهر Seed1.5-VL أداءً تنافسيًا في العديد من مهام اللغة والرؤية، متفوقًا على نماذج أخرى في العديد من المعايير. ويُلاحظ تفوقه بشكل خاص في:

• الاستنتاج متعدد الوسائط: بما في ذلك فهم الوثائق.
• معالجة الصور المعقدة: مثل تفسير الرسوم البيانية.
• فهم الفضاء ثلاثي الأبعاد: باستخدام تعليقات توضيحية للعمق.
• تحليل الفيديو: باستخدام الترجمة، والأسئلة والأجوبة، والتعرف على الأحداث الزمنية.

الخاتمة: مستقبل واعد

يُعد Seed1.5-VL نموذجًا رائدًا في مجال فهم اللغة والرؤية متعددة الوسائط، يمتاز بكفاءته العالية وقدراته القوية في الاستنتاج. ويفتح هذا النموذج آفاقًا جديدة في العديد من التطبيقات، مثل روبوتات المحادثة، وتحليل الفيديو، وفهم الوثائق. ويتوقع الباحثون مواصلة تطويره لتعزيز قدراته في استخدام الأدوات والتفكير البصري.

المصدر: MarkTechPost