중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.-일체 포함-php.cn

중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.

王林

풀어 주다： 2024-08-22 22:38:25

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중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.

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GPT に代表される大規模言語モデルは、デジタル認知空間における一般的な人工知能の夜明けを告げます。これらのモデルは、自然言語を処理および生成することによって強力な理解および推論能力を実証し、複数の分野での幅広い応用の見通しを示しています。コンテンツ生成、自動化された顧客サービス、生産性ツール、AI 検索、あるいは教育や医療などの分野においても、大規模な言語モデルは常にテクノロジーの進歩とアプリケーションの普及を促進しています。

しかし、一般的な人工知能による物理世界の探索を促進するには、最初のステップは視覚的な理解の問題、つまり大きなモデルのマルチモーダルな理解を解決することです。マルチモーダル理解により、AI は人間と同じように複数の感覚を通じて情報を取得して処理することで、世界をより完全に理解し、対話できるようになります。この分野のブレークスルーにより、人工知能はロボット工学や自動運転などにおいてさらなる進歩を遂げ、デジタル世界から物理世界への飛躍を真に実現することができるでしょう。

GPT-4Vは昨年6月にリリースされましたが、大規模な言語モデルと比較して、マルチモーダル理解モデルの開発は、特に中国語分野で遅れているようです。さらに、技術的なルートと比較的確実な大規模言語モデルの選択とは異なり、マルチモーダルモデルのアーキテクチャとトレーニング方法の選択については、業界はまだ完全に合意に達していません。

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手法の紹介: MoE アーキテクチャ

Tencent の大規模混合言語モデルは、中国で初めて混合エキスパートモデル (MoE) アーキテクチャを採用しており、モデルの全体的なパフォーマンスは、MoE アーキテクチャよりも 50% 優れています。 GPT-4o と連携し、数学、推論、その他の能力だけでなく、「現在」の質問に答えるパフォーマンスも大幅に向上しました。今年の初めには、Tencent Hunyuan がこのモデルを Tencent Yuanbao に適用しました。

Tencent Hunyuan は、多数の一般的なタスクを解決できる MoE アーキテクチャは、マルチモーダルな理解シナリオにとっても最適な選択であると信じています。 MoE は、より多くのモダリティやタスクとの互換性が向上し、さまざまなモダリティやタスクが競合するのではなく相互に強化されるようになります。

Tencent Hunyuan の大規模言語モデルの機能に依存して、Tencent Hunyuan は MoE アーキテクチャに基づいた大規模なマルチモーダル理解モデルを立ち上げ、アーキテクチャ、トレーニング方法、データの面で革新と徹底的な最適化を行いました。処理が強化され、パフォーマンスが大幅に向上しました。これは、中国の教育省アーキテクチャに基づいた初のマルチモーダル大型モデルでもあります。

模 Tencent mixed element multi -modal model architecture schematic diagram

Simple and large -scale

In addition to using the MOE architecture, the design of the Tencent mixed element multi -mode model also follows simple and reasonable , Principles of scalability:

Support native arbitrary resolutions: Compared with the industry’s mainstream fixed resolution or cut subgraph methods, Tencent’s hybrid multi-modal model can process native images of any resolution. Implemented the first multi-modal model to support image understanding with resolutions exceeding 7K and any aspect ratio (e.g. 16:1, see example below).

Using a simple MLP adapter: Compared with the previous mainstream Q-former adapter, the MLP adapter has less loss during information transmission.

This simple design makes it easier to expand and scale models and data.

SuperClue-V ranks first in the domestic list

In August 2024, SuperCLUE released the multi-modal understanding evaluation list for the first time - SuperClue-V.

The SuperCLUE-V benchmark includes two general directions: basic capabilities and application capabilities. It evaluates multi-modal large models in the form of open questions, including 8 first-level dimensions and 30 second-level dimensions.

In this evaluation, the Hunyuan multi-modal understanding system hunyuan-vision achieved a score of 71.95, second only to GPT-4o. In terms of multi-modal applications, hunyuan-vision is ahead of Claude3.5-Sonnet and Gemini-1.5-Pro. 중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.

It is worth noting that previous multi-modal assessments in the industry mostly focused on English proficiency, and most of the assessment questions were multiple-choice or true-false questions. The SuperCLUE-V evaluation focuses more on Chinese proficiency evaluation and focuses on users’ real problems. In addition, since this is the first release, overfitting has not yet occurred.

중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.

Tencent Hunyuan Graphics and Text Large Model shows good performance in multiple dimensions such as general scenes, image OCR recognition and understanding, and Chinese element understanding and reasoning, and also reflects the potential of the model in future applications. 중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.

중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다. Aimed at general application scenarios

The mixed-element multi-modal understanding model is optimized for general scenarios and massive applications, and has accumulated tens of millions of related question and answer corpus, covering basic image understanding, content creation, It can be used in many scenarios such as reasoning analysis, knowledge question and answer, OCR document analysis, and subject answering. The following are some typical application examples.

Here are more typical examples: 중국 최초의 자체 개발 MoE 다중 모드 대형 모델은 Tencent의 혼합 요소 다중 모드 이해를 보여줍니다.