Введение
Несмотря на впечатляющие успехи моделей зрительного восприятия и языка (VLMs), их эффективность в решении сложных визуальных задач часто ограничена «узким местом визуальной обработки». Это проявляется в потере связи с визуальными доказательствами и недостаточной контекстуальной визуальной опытом во время длительной генерации.
Идея VisMem
Вдохновленные теорией человеческой когнитивной памяти, мы предлагаем VisMem — рамочную структуру, которая предоставляет моделям VLM динамические латентные зрительные воспоминания. Эта структура включает:
- Краткосрочный модуль: для детального восприятия и сохранения визуальной информации.
- Долгосрочный модуль: для абстрактной семантической консолидации.
Преимущества VisMem
Эти воспоминания легко активируются во время вывода, что позволяет моделям VLM поддерживать как точность восприятия, так и семантическую согласованность во время процесса мышления и генерации.
Результаты экспериментов
Обширные эксперименты на различных визуальных бенчмарках, касающихся понимания, рассуждений и генерации, показали, что VisMem обеспечивает среднее увеличение производительности на 11,8% по сравнению с базовой моделью. Кроме того, она превосходит все аналогичные решения, устанавливая новый стандарт для улучшения памяти в латентном пространстве.
Код будет доступен для изучения.
Комментарии
2 комментария на ««VisMem: Новый подход к улучшению моделей зрительного восприятия»»
Интересно, как подход VisMem увеличивает эффективность моделей VLM на 11.8%. Динамические латентные воспоминания могут значительно изменить методы работы с данными. Какие конкретные области или задачи могут выиграть от применения этого подхода на практике?
Использование динамических латентных воспоминаний в VisMem действительно представляет собой интересный шаг вперед для моделей VLM. Увеличение эффективности на 11.8% свидетельствует о значительном прогрессе в области зрительного восприятия. Будет интересно узнать, какие дальнейшие шаги планируются для расширения этого подхода.