Conheça Ivy-VL: um modelo multimodal leve com apenas 3 bilhões de parâmetros para dispositivos Edge

Os avanços contínuos na inteligência artificial destacam um desafio constante: equilibrar o tamanho, a eficiência e a eficácia do modelo. Modelos maiores geralmente oferecem capacidades mais altas, mas exigem mais recursos computacionais, o que pode limitar a acessibilidade e o desempenho. Para organizações e indivíduos que não têm acesso a infraestruturas de alta qualidade, a utilização de modelos multimodais de IA que processam diferentes tipos de dados, como textos e imagens, torna-se um obstáculo significativo. Enfrentar estes desafios é fundamental para tornar as soluções de IA mais acessíveis e eficientes.

Ivy-VLdesenvolvido pela AI-Safeguard, é um modelo multimodal integrado com 3 bilhões de parâmetros. Apesar do seu pequeno tamanho, o Ivy-VL oferece forte desempenho em todas as tarefas multimodais, medição e capacidade eficientes. Ao contrário dos modelos tradicionais que priorizam o desempenho em detrimento da viabilidade computacional, o Ivy-VL demonstra que pequenos modelos podem ser implementados e acessíveis. Seu design se concentra em atender à crescente demanda por soluções de IA em ambientes com uso intensivo de recursos, sem comprometer a qualidade.

Aproveitando melhorias no alinhamento da linguagem de visão e uma estrutura de parâmetros eficiente, o Ivy-VL melhora o desempenho enquanto mantém um baixo impacto computacional. Isto o torna uma opção atraente para setores como saúde e varejo, onde o envio de modelos grandes pode não ser prático.

Detalhes técnicos

O Ivy-VL é construído sobre um projeto de transformador ativo, otimizado para leituras multimodais. Combina percepção e processamento de linguagem, permitindo uma forte compreensão de diferentes métodos e interações. Ao usar codificadores avançados juntamente com modelos de linguagem leves, o Ivy-VL alcança um equilíbrio entre interpretabilidade e eficiência.

Os principais recursos incluem:

• Desempenho do serviço: Com 3 bilhões de parâmetros, o Ivy-VL requer menos memória e computação em comparação com modelos maiores, o que o torna econômico e ecologicamente correto.
• Melhorando o desempenho: O Ivy-VL oferece resultados robustos para todas as tarefas multimodais, como legendagem de imagens e resposta a consultas visuais, sem a dor de cabeça de grandes estruturas.
• Escalabilidade: Sua natureza leve permite a implantação em dispositivos de ponta, aumentando seu desempenho em áreas como IoT e plataformas móveis.
• Capacidade de ajuste fino: Seu design modular facilita o ajuste fino de funções específicas do local, facilitando a adaptação a vários casos de uso.

Resultados e detalhes

O desempenho da Ivy-VL em vários benchmarks sublinha a sua eficiência. Por exemplo, obteve 81,6 pontos no benchmark AI2D e 82,6 no MMBench, o que mostra as suas fortes capacidades multimodais. No benchmark ScienceQA, o Ivy-VL atinge uma pontuação alta de 97,3, indicando sua capacidade de lidar com tarefas complexas de raciocínio. Além disso, tem um bom desempenho em RealWorldQA e TextVQA, com pontuações de 65,75 e 76,48, respectivamente.

Estes resultados destacam a capacidade do Ivy-VL de competir com modelos maiores, mantendo ao mesmo tempo uma arquitetura leve. Sua eficiência o torna adequado para aplicações do mundo real, incluindo aquelas que precisam ser implantadas em ambientes com recursos limitados.

A conclusão

Ivy-VL representa um desenvolvimento promissor em modelos de IA leves e eficientes. Com apenas 3 bilhões de parâmetros, oferece uma abordagem equilibrada de desempenho, escalabilidade e acessibilidade. Isto torna-o uma escolha viável para investigadores e organizações que procuram implementar soluções de IA numa variedade de áreas.

À medida que a IA está cada vez mais integrada nas aplicações quotidianas, modelos como o Ivy-VL desempenham um papel importante ao permitir um acesso mais amplo à tecnologia avançada. A sua combinação de eficiência técnica e desempenho robusto estabelece a referência para o desenvolvimento de futuros sistemas multimodais de IA.

Confira eu O modelo do tamanho do rosto. Todo o crédito deste estudo vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir Twitter e junte-se ao nosso Estação telefônica de novo LinkedIn Gracima. Não se esqueça de participar do nosso SubReddit de 60k + ML.

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Aswin AK é consultor da MarkTechPost. Ele está cursando seu diploma duplo no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é apaixonado por ciência de dados e aprendizado de máquina, o que traz consigo uma sólida formação acadêmica e experiência prática na solução de desafios de domínio da vida real.