Nowy model AI od IBM usprawnia analizę dokumentów wizualnych
Wyzwania związane z przetwarzaniem danych wizualnych
Integracja danych wizualnych i tekstowych w sztucznej inteligencji to istotne wyzwanie, z którym od lat mierzą się naukowcy. Tradycyjne modele często nie radzą sobie z interpretacją złożonych struktur wizualnych, takich jak tabele, wykresy, infografiki czy diagramy. Problem ten ma ogromne znaczenie dla różnych sektorów, w których automatyczna analiza treści jest kluczowa – od przetwarzania danych po podejmowanie decyzji biznesowych. Wraz z rosnącą popularnością systemów opartych na sztucznej inteligencji coraz większe znaczenie mają modele zdolne do efektywnego rozumienia zarówno treści tekstowych, jak i wizualnych.
Nowość od IBM: Granite-Vision-3.1-2B
Aby sprostać tym wyzwaniom, IBM opracował Granite-Vision-3.1-2B – kompaktowy model łączący przetwarzanie języka i obrazu, który znacząco poprawia rozpoznawanie treści wizualnych. Jest on zoptymalizowany pod kątem analizy dokumentów i może precyzyjnie wyciągać informacje z tabel, wykresów czy diagramów. Model ten został wytrenowany na starannie dobranym zbiorze danych, składającym się zarówno ze źródeł publicznych, jak i syntetycznych. Dzięki temu świetnie sprawdza się w różnorodnych zadaniach związanych z analizą dokumentów.
Granite-Vision-3.1-2B bazuje na dużym modelu językowym IBM Granite i wykorzystuje zarówno dane tekstowe, jak i wizualne, co pozwala mu na bardziej precyzyjną interpretację zawartości dokumentów. Jego struktura czyni go uniwersalnym narzędziem, przydatnym w wielu praktycznych zastosowaniach, takich jak analiza raportów finansowych, automatyczne przetwarzanie dokumentów czy inteligentne systemy wyszukiwania informacji.
Kluczowe komponenty modelu
Granite-Vision-3.1-2B składa się z trzech głównych elementów:
1. Vision Encoder – komponent odpowiedzialny za przetwarzanie i kodowanie danych wizualnych w oparciu o technologię SigLIP, co pozwala na efektywne rozpoznawanie obrazów.
2. Vision-Language Connector – dwuwarstwowa sieć neuronowa MLP (Multilayer Perceptron) wykorzystująca funkcje aktywacyjne GELU, łącząca dane wizualne z tekstem, co umożliwia ich integrację i lepsze zrozumienie.
3. Large Language Model – oparty na modelu Granite-3.1-2B-Instruct, obsługujący kontekst o długości 128 tysięcy tokenów, co pozwala na analizę nawet bardzo złożonych i obszernych dokumentów.
Udoskonalone techniki treningowe
Podczas trenowania modelu wykorzystano technologie znane z architektury LlaVA oraz wielowarstwowe kodowanie. Ponadto zastosowano gęstszą siatkę rozdzielczości w AnyRes, co zwiększyło precyzję w interpretacji szczegółowych danych wizualnych. Dzięki temu model jest w stanie z większą dokładnością analizować tabele i wykresy, rozpoznawać tekst (OCR) oraz odpowiadać na pytania związane z dokumentami.
Imponujące wyniki w testach
Testy przeprowadzone na różnych benchmarkach wskazują na wysoką skuteczność modelu Granite-Vision-3.1-2B w zakresie rozumienia dokumentów. W teście ChartQA model uzyskał wynik 0,86, co przewyższa inne modele w przedziale od 1 do 4 miliardów parametrów. Natomiast w benchmarku TextVQA, oceniającym zdolność do interpretacji tekstu osadzonego w obrazach, osiągnął wynik 0,76. Takie rezultaty potwierdzają jego potencjał do zastosowań biznesowych i naukowych wymagających precyzyjnej analizy danych wizualnych oraz tekstowych.
Praktyczne zastosowania i elastyczność
Nowy model IBM wyróżnia się nie tylko wysoką skutecznością, ale również elastycznością wdrożeniową. Dzięki natywnej obsłudze technologii transformers oraz vLLM może być łatwo integrowany z różnymi systemami i aplikacjami. Co więcej, może działać w środowiskach chmurowych, takich jak Colab T4, co czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem dla firm, naukowców oraz programistów pracujących nad zaawansowanymi systemami analizy dokumentów.
Granite-Vision-3.1-2B to znaczący krok naprzód w zakresie przetwarzania informacji wizualnych i tekstowych. Jego zaawansowana architektura, wysoka skuteczność w testach oraz wszechstronność sprawiają, że może znaleźć szerokie zastosowanie w różnych branżach – od finansów, przez medycynę, po zarządzanie danymi w administracji publicznej. IBM po raz kolejny udowadnia, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w usprawnianiu codziennych procesów biznesowych i analitycznych.