Задачи визуального рассуждения ставят перед моделями искусственного интеллекта (ИИ) задачу интерпретации и обработки визуальной информации с использованием как восприятия, так и логического мышления. Эти задачи охватывают широкий спектр приложений, включая медицинскую диагностику, визуальную математику, символьные головоломки и ответы на вопросы на основе изображений.
Успех в этой области требует больше, чем просто распознавание объектов — он требует динамической адаптации, абстракции и контекстуального вывода. Модели должны анализировать изображения, выявлять соответствующие особенности и часто генерировать объяснения или решения, требующие последовательности шагов рассуждения, связанных с визуальным вводом.
Ограниченность становится очевидной, когда ожидается, что модели будут применять рассуждения или модифицировать свои стратегии для различных визуальных задач. Многие современные модели не обладают гибкостью, часто полагаясь на сопоставление шаблонов или жёстко запрограммированные процедуры.
Проблемы существующих моделей
- Отсутствие гибкости. Многие модели не могут адаптироваться к новым условиям или создавать новые инструменты для решения задач.
- Линейная обработка задач. Модели работают без возможности модификации или расширения своего набора инструментов во время выполнения задачи.
- Ограниченные возможности многоэтапного взаимодействия. Модели не могут участвовать в более глубоком аналитическом рассуждении.
PyVision: решение проблем
Исследователи представили PyVision для преодоления этих проблем. Разработанный командами из Shanghai AI Lab, Rice University, CUHK, NUS и SII, этот фреймворк позволяет крупным мультимодальным языковым моделям (MLLMs) автономно создавать и выполнять инструменты на основе Python, адаптированные к конкретным задачам визуального рассуждения.
В отличие от предыдущих подходов, PyVision не ограничен статическими модулями. Он использует Python в качестве основного языка и динамически создаёт инструменты в многоэтапном цикле. Это позволяет системе адаптировать свой подход в середине задачи, позволяя модели принимать решения, анализировать результаты и совершенствовать свой код или рассуждения на нескольких этапах.
Как работает PyVision
1. Инициализация. PyVision получает пользовательский запрос и соответствующий визуальный ввод.
2. Генерация кода. MLLM, такое как GPT-4.1 или Claude-4.0-Sonnet, генерирует код Python на основе запроса, который выполняется в изолированной среде.
3. Результаты. Результаты — текстовые, визуальные или числовые — возвращаются в модель.
4. Пересмотр плана. Используя обратную связь, модель может пересмотреть свой план, сгенерировать новый код и повторять процесс до получения решения.
Преимущества PyVision
Количественные тесты подтверждают эффективность PyVision. На визуальном поисковом бенчмарке V* PyVision улучшил производительность GPT-4.1 с 68,1% до 75,9%, что составляет +7,8%. На символическом бенчмарке визуального рассуждения VLMsAreBlind-mini точность Claude-4.0-Sonnet увеличилась с 48,1% до 79,2%, что составляет 31,1% улучшение.
Дополнительные улучшения были отмечены в других задачах: +2,4% на MMMU и +2,5% на VisualPuzzles для GPT-4.1; +4,8% на MathVista и +8,3% на VisualPuzzles для Claude-4.0-Sonnet.
Улучшения варьируются в зависимости от сильных сторон базовой модели — модели, преуспевающие в восприятии, получают больше пользы от PyVision в задачах, связанных с восприятием, в то время как модели с сильными способностями к рассуждению выигрывают больше в абстрактных задачах. PyVision усиливает возможности базовой модели, а не маскирует или заменяет их.
Это исследование подчёркивает значительный прогресс в области визуального рассуждения. PyVision устраняет фундаментальное ограничение, позволяя моделям создавать инструменты, специфичные для задач, в режиме реального времени. Подход превращает статические модели в агентские системы, способные к вдумчивому, итеративному решению проблем. Динамически связывая восприятие и рассуждение, PyVision делает важный шаг к созданию интеллектуального, адаптируемого ИИ для сложных реальных визуальных задач.
Ознакомьтесь с [статьёй](https://www.marktechpost.com), [GitHub-страницей](https://github.com) и [проектом](https://project.com). Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта.
1. Какие проблемы существующих моделей искусственного интеллекта решает фреймворк PyVision?
Ответ:
Фреймворк PyVision решает такие проблемы существующих моделей искусственного интеллекта, как отсутствие гибкости, линейная обработка задач и ограниченные возможности многоэтапного взаимодействия. PyVision позволяет крупным мультимодальным языковым моделям (MLLMs) автономно создавать и выполнять инструменты на основе Python, адаптированные к конкретным задачам визуального рассуждения.
2. Какие этапы включает в себя работа фреймворка PyVision?
Ответ:
Работа фреймворка PyVision включает в себя следующие этапы:
* Инициализация: PyVision получает пользовательский запрос и соответствующий визуальный ввод.
* Генерация кода: MLLM, такое как GPT-4.1 или Claude-4.0-Sonnet, генерирует код Python на основе запроса, который выполняется в изолированной среде.
* Результаты: результаты — текстовые, визуальные или числовые — возвращаются в модель.
* Пересмотр плана: используя обратную связь, модель может пересмотреть свой план, сгенерировать новый код и повторять процесс до получения решения.
3. Какие преимущества предоставляет фреймворк PyVision по сравнению с другими подходами?
Ответ:
Фреймворк PyVision предоставляет следующие преимущества по сравнению с другими подходами:
Улучшение производительности в задачах визуального рассуждения. Количественные тесты подтверждают эффективность PyVision. На визуальном поисковом бенчмарке V PyVision улучшил производительность GPT-4.1 с 68,1% до 75,9%, что составляет +7,8%.
* Усиление возможностей базовой модели. PyVision усиливает возможности базовой модели, а не маскирует или заменяет их. Модели, преуспевающие в восприятии, получают больше пользы от PyVision в задачах, связанных с восприятием, в то время как модели с сильными способностями к рассуждению выигрывают больше в абстрактных задачах.
* Превращение статических моделей в агентские системы. Подход превращает статические модели в агентские системы, способные к вдумчивому, итеративному решению проблем.
4. Какие количественные улучшения были достигнуты с использованием фреймворка PyVision?
Ответ:
Количественные улучшения, достигнутые с использованием фреймворка PyVision, включают:
На визуальном поисковом бенчмарке V PyVision улучшил производительность GPT-4.1 с 68,1% до 75,9%, что составляет +7,8%.
* На символическом бенчмарке визуального рассуждения VLMsAreBlind-mini точность Claude-4.0-Sonnet увеличилась с 48,1% до 79,2%, что составляет 31,1% улучшение.
* Дополнительные улучшения были отмечены в других задачах: +2,4% на MMMU и +2,5% на VisualPuzzles для GPT-4.1; +4,8% на MathVista и +8,3% на VisualPuzzles для Claude-4.0-Sonnet.