🤖 Почему модели лучше отвечают на вопросы по тексту, чем по изображениям — и как это исправить?
Vision-Language модели (VLMs) сильно хуже справляются с вопросами про картинки (*«Сколько книг на изображении?»*), чем с теми же вопросами по тексту (*«Сколько книг в описании?»*). И нашли способ улучшить результат на +4.6%, закрыв треть разрыва между модальностями! Вот что они сделали 👇
🔬 Они разделили вход на три части: • Данные (изображение или текст), • Вопрос (*how many…*), • Ответ (предсказание последнего слова).
🧠 Что нашли:
1️⃣Мозги у модели разные для текста и картинок — цепочки внимания и нейроны почти не совпадают (всего ~18%). Особенно в частях, где обрабатываются данные и вопрос.
2️⃣Часть, отвечающая за генерацию ответа, похожа — можно даже подменить её между модальностями, и модель почти не теряет в точности.
3️⃣Часть, которая "смотрит" на данные — строго модальная. Визуальный поток информации идёт по другому пути, и замена разрушает результат.
4️⃣Проблема в том, что изображение “становится понятным” слишком поздно. В поздних слоях визуальные данные уже похожи на текстовые — но модель не успевает этим воспользоваться.
💡 Решение: "перемотать" визуальные данные из поздних слоёв обратно в ранние (back-patching) — это помогает модели раньше "понять" картинку.
📈 Результат: +4.6% точности при ответах на вопросы по изображению — и треть разрыва с текстом закрыта!
🧩 Вывод: архитектура не виновата. Просто визуальные данные нужно правильно "подать" — и VLM начинает думать почти как человек.
🤖 Почему модели лучше отвечают на вопросы по тексту, чем по изображениям — и как это исправить?
Vision-Language модели (VLMs) сильно хуже справляются с вопросами про картинки (*«Сколько книг на изображении?»*), чем с теми же вопросами по тексту (*«Сколько книг в описании?»*). И нашли способ улучшить результат на +4.6%, закрыв треть разрыва между модальностями! Вот что они сделали 👇
🔬 Они разделили вход на три части: • Данные (изображение или текст), • Вопрос (*how many…*), • Ответ (предсказание последнего слова).
🧠 Что нашли:
1️⃣Мозги у модели разные для текста и картинок — цепочки внимания и нейроны почти не совпадают (всего ~18%). Особенно в частях, где обрабатываются данные и вопрос.
2️⃣Часть, отвечающая за генерацию ответа, похожа — можно даже подменить её между модальностями, и модель почти не теряет в точности.
3️⃣Часть, которая "смотрит" на данные — строго модальная. Визуальный поток информации идёт по другому пути, и замена разрушает результат.
4️⃣Проблема в том, что изображение “становится понятным” слишком поздно. В поздних слоях визуальные данные уже похожи на текстовые — но модель не успевает этим воспользоваться.
💡 Решение: "перемотать" визуальные данные из поздних слоёв обратно в ранние (back-patching) — это помогает модели раньше "понять" картинку.
📈 Результат: +4.6% точности при ответах на вопросы по изображению — и треть разрыва с текстом закрыта!
🧩 Вывод: архитектура не виновата. Просто визуальные данные нужно правильно "подать" — и VLM начинает думать почти как человек.
For example, WhatsApp restricted the number of times a user could forward something, and developed automated systems that detect and flag objectionable content. Apparently upbeat developments in Russia's discussions with Ukraine helped at least temporarily send investors back into risk assets. Russian President Vladimir Putin said during a meeting with his Belarusian counterpart Alexander Lukashenko that there were "certain positive developments" occurring in the talks with Ukraine, according to a transcript of their meeting. Putin added that discussions were happening "almost on a daily basis." On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." The Security Service of Ukraine said in a tweet that it was able to effectively target Russian convoys near Kyiv because of messages sent to an official Telegram bot account called "STOP Russian War."
from sg
