Компания Zhipu AI официально выпустила модель GLM-4.5V с открытым исходным кодом. Это модель нового поколения для работы с визуальным и текстовым контентом (VLM), которая значительно продвигает состояние открытого мультимодального ИИ.
Основные характеристики и инновационные разработки
1. Всестороннее визуальное рассуждение:
* Понимание изображений: GLM-4.5V достигает продвинутого понимания сцен, многоизображения анализа и пространственного распознавания. Она может интерпретировать детальные отношения в сложных сценах (например, различать дефекты продукции, анализировать географические подсказки или делать выводы из нескольких изображений одновременно).
* Понимание видео: модель обрабатывает длинные видео, выполняя автоматическую сегментацию и распознавая нюансы событий благодаря 3D-свёрточному кодировщику. Это позволяет применять её в раскадровке, спортивной аналитике, обзорах видеонаблюдения и конспектировании лекций.
* Пространственное рассуждение: интегрированный 3D-ротационный позиционный кодировщик (3D-RoPE) даёт модели надёжное восприятие трёхмерных пространственных отношений, что имеет решающее значение для интерпретации визуальных сцен и привязки визуальных элементов.
2. Продвинутый графический интерфейс и задачи для агентов:
* Чтение экрана и распознавание иконок: модель превосходно справляется с чтением интерфейсов настольных приложений, локализацией кнопок и иконок, а также помогает в автоматизации — это важно для RPA (роботизированной автоматизации процессов) и инструментов доступности.
* Помощь в работе с рабочим столом: благодаря детальному визуальному пониманию GLM-4.5V может планировать и описывать операции с графическим интерфейсом, помогая пользователям ориентироваться в программном обеспечении или выполнять сложные рабочие процессы.
3. Сложный анализ диаграмм и документов:
* Понимание диаграмм: GLM-4.5V может анализировать диаграммы, инфографику и научные схемы в PDF-файлах или файлах PowerPoint, извлекая обобщённые выводы и структурированные данные даже из плотных, длинных документов.
* Интерпретация длинных документов: с поддержкой до 64 000 токенов мультимодального контекста она может анализировать и обобщать расширенные документы с изображениями (например, научные статьи, контракты или отчёты о соответствии), что делает её идеальной для бизнес-аналитики и извлечения знаний.
4. Привязка и визуальная локализация:
* Точная привязка: модель может точно локализовать и описывать визуальные элементы — такие как объекты, ограничивающие рамки или конкретные элементы пользовательского интерфейса — используя мировые знания и семантический контекст, а не только пиксельные сигналы. Это позволяет проводить детальный анализ для контроля качества, приложений дополненной реальности и рабочих процессов аннотирования изображений.
Архитектурные особенности
* Гибридный канал обработки визуальной и языковой информации: система объединяет мощный визуальный кодировщик, MLP-адаптер и языковой декодер, обеспечивая плавное слияние визуальной и текстовой информации. Статические изображения, видео, интерфейсы, диаграммы и документы рассматриваются как входные данные первого класса.
* Эффективность Mixture-of-Experts (MoE): при общем количестве параметров 106 миллиардов дизайн MoE активирует только 12 миллиардов на вывод, обеспечивая высокую пропускную способность и доступное развёртывание без ущерба для точности.
* 3D-свёртка для видео и изображений: видеовходы обрабатываются с помощью временного понижения дискретизации и 3D-свёртки, что позволяет анализировать видео высокого разрешения и сохранять эффективность.
* Адаптивная длина контекста: поддерживает до 64 тысяч токенов, что позволяет эффективно обрабатывать многоизображения, объединённые документы и длинные диалоги за один проход.
* Инновационное предварительное обучение и RL: режим обучения сочетает в себе масштабное мультимодальное предварительное обучение, контролируемую тонкую настройку и обучение с подкреплением с выборкой учебной программы (RLCS) для овладения логическими рассуждениями и устойчивости к реальным задачам.
Режим «Мышления» для настраиваемой глубины рассуждений
Выдающейся особенностью является переключатель режима «Мышления»:
* Режим «Мышления» ВКЛ: приоритет отдаётся глубокому, пошаговому рассуждению, подходящему для сложных задач (например, логические выводы, многоэтапный анализ диаграмм или документов).
* Режим «Мышления» ВЫКЛ: обеспечивает более быстрые и прямые ответы для рутинных поисков или простых вопросов и ответов. Пользователь может контролировать глубину рассуждений модели, балансируя скорость и интерпретируемость.
Результаты тестирования и практическое применение
Результаты на уровне лучших достижений: GLM-4.5V достигает SOTA (состояния на уровне лучших достижений) в 41–42 общественных мультимодальных бенчмарках, включая MMBench, AI2D, MMStar, MathVista и другие, превосходя как открытые, так и некоторые премиальные проприетарные модели в таких категориях, как STEM QA, понимание диаграмм, работа с графическим интерфейсом и понимание видео.
Практическое применение: предприятия и исследователи сообщают о преобразующих результатах в обнаружении дефектов, автоматизированном анализе отчётов, создании цифровых помощников и технологиях доступности с помощью GLM-4.5V.
Демократизация мультимодального ИИ: модель с открытым исходным кодом по лицензии MIT уравнивает доступ к передовым мультимодальным рассуждениям, которые ранее были ограничены эксклюзивными проприетарными API.
Примеры использования
| Функция | Пример использования | Описание |
| — | — | — |
| Понимание изображений | Обнаружение дефектов, модерация контента | Понимание сцен, суммирование нескольких изображений |
| Анализ видео | Наблюдение, создание контента | Сегментация длинных видео, распознавание событий |
| Задачи с графическим интерфейсом | Доступность, автоматизация, QA | Чтение экрана/пользовательского интерфейса, определение местоположения иконок, предложения по операциям |
| Анализ диаграмм | Финансы, научные отчёты | Визуальная аналитика, извлечение данных из сложных диаграмм |
| Анализ документов | Закон, страхование, наука | Анализ и обобщение длинных иллюстрированных документов |
| Привязка | Дополненная реальность, розничная торговля, робототехника | Локализация целевых объектов, пространственная привязка |
Резюме
GLM-4.5V от Zhipu AI — это флагманская модель с открытым исходным кодом, устанавливающая новые стандарты производительности и удобства использования для мультимодального рассуждения. Благодаря мощной архитектуре, длине контекста, режиму реального времени «Мышления» и широкому спектру возможностей GLM-4.5V переопределяет возможности для предприятий, исследователей и разработчиков, работающих на стыке зрения и языка.
Ознакомьтесь с документом, моделью на Hugging Face и на странице GitHub здесь. Не стесняйтесь посетить нашу страницу GitHub для руководств, кодов и ноутбуков. Также подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему ML SubReddit с более чем 100 тысячами участников и подписывайтесь на нашу рассылку.
🌟 Поставьте нам звезду на GitHub
Присоединяйтесь к нашему ML Subreddit
Спонсируйте нас
1. Какие инновационные разработки в модели GLM-4.5V могут быть интересны разработчикам и исследователям в области мультимодального ИИ?
Ответ: модель GLM-4.5V предлагает всестороннее визуальное рассуждение, включая понимание изображений и видео, пространственное рассуждение, а также продвинутый графический интерфейс и задачи для агентов. Это делает её идеальной для бизнес-аналитики, извлечения знаний, доступности и других приложений.
2. Какие преимущества GLM-4.5V предлагает для предприятий и исследователей по сравнению с другими моделями мультимодального ИИ?
Ответ: GLM-4.5V достигает SOTA в 41–42 общественных мультимодальных бенчмарках, включая MMBench, AI2D, MMStar, MathVista и другие. Она превосходит как открытые, так и некоторые премиальные проприетарные модели в таких категориях, как STEM QA, понимание диаграмм, работа с графическим интерфейсом и понимание видео. Кроме того, модель с открытым исходным кодом по лицензии MIT уравнивает доступ к передовым мультимодальным рассуждениям, которые ранее были ограничены эксклюзивными проприетарными API.
3. Какие архитектурные особенности GLM-4.5V обеспечивают её высокую производительность и удобство использования?
Ответ: архитектурные особенности GLM-4.5V включают гибридный канал обработки визуальной и языковой информации, эффективность Mixture-of-Experts (MoE), 3D-свёртку для видео и изображений, адаптивную длину контекста и инновационное предварительное обучение и RL. Эти особенности обеспечивают высокую пропускную способность, доступное развёртывание и точность.
4. Какие практические применения GLM-4.5V могут быть наиболее востребованы в бизнесе и научных исследованиях?
Ответ: GLM-4.5V может быть использована для обнаружения дефектов, автоматизированного анализа отчётов, создания цифровых помощников, технологий доступности, анализа видео, задач с графическим интерфейсом, анализа диаграмм, анализа документов и привязки. Это делает её полезной для предприятий и исследователей в различных отраслях.
5. Какие особенности GLM-4.5V позволяют ей достигать высокой точности и производительности в мультимодальных задачах?
Ответ: GLM-4.5V использует гибридный канал обработки визуальной и языковой информации, что обеспечивает плавное слияние визуальной и текстовой информации. Кроме того, модель использует эффективность Mixture-of-Experts (MoE), 3D-свёртку для видео и изображений, адаптивную длину контекста и инновационное предварительное обучение и RL, что позволяет ей достигать высокой точности и производительности в мультимодальных задачах.