Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, la integración de los datos de visión y texto se ha convertido en un desafío importante. Los modelos tradicionales tienen muchas limitaciones al tratar con documentos visuales estructurados, lo que afecta la extracción y comprensión automática de contenido. El recientemente lanzado Granite-Vision-3.1-2B de IBM es un modelo de lenguaje visual diseñado para resolver este problema.
Con el desarrollo continuo de la tecnología de inteligencia artificial, la integración de los datos de visión y texto se ha convertido en un desafío complejo. Los modelos tradicionales a menudo tienen dificultades para analizar con precisión documentos visuales estructurados, como tablas, gráficos, infografías e ilustraciones. Ante esta demanda, IBM lanzó recientemente Granite-Vision-3.1-2b, un pequeño modelo de lenguaje visual diseñado para la comprensión de los documentos.
Granite-Vision-3.1-2b es capaz de extraer contenido de una variedad de formatos visuales, incluidas tablas, gráficos e ilustraciones. El modelo está capacitado en un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado, con fuentes de datos que incluyen fuentes públicas y sintéticas, capaces de manejar una variedad de tareas relacionadas con los documentos. Como una versión mejorada del modelo de lenguaje grande de Granite, integra las dos modalidades de imagen y texto, mejorando así la capacidad de interpretación del modelo y es adecuada para una variedad de escenarios prácticos de aplicaciones.
El modelo consta de tres componentes clave: primero, el codificador visual, que procesa y codifica de manera eficiente los datos visuales utilizando Siglip; La información visual con información de texto;
Durante el entrenamiento, Granite-Vision-3.1-2B se basa en Llava y combina las características de los codificadores multicapa, así como la resolución de la cuadrícula más densa en Anyres. Estas mejoras mejoran la capacidad del modelo para comprender el contenido visual detallado, lo que le permite realizar tareas de documentos visuales con mayor precisión, como analizar tablas y gráficos, realizar el reconocimiento de caracteres ópticos (OCR) y responder consultas basadas en documentos.
Los resultados de la evaluación muestran que Granite-Vision-3.1-2B ha tenido un buen desempeño en múltiples puntos de referencia, especialmente en la comprensión de los documentos. En el punto de referencia de CHARTQA, el modelo obtuvo 0.86, superando otros modelos con parámetros en el rango 1B-4B. En el punto de referencia TextVQA, el puntaje es 0.76, que muestra una fuerte capacidad para analizar y responder información de texto integrada en imágenes. Estos resultados destacan el potencial del modelo para el procesamiento preciso de datos visuales y de texto en aplicaciones empresariales.
La visión Granite-3.1-2B de IBM representa un avance importante en el modelo de lenguaje visual y proporciona una solución equilibrada de comprensión de documentos visuales. Sus métodos de arquitectura y capacitación le permiten analizar y analizar los datos visuales y de texto complejos de manera eficiente. Gracias a su soporte nativo para Transformers y VLLM, el modelo se puede adaptar a una variedad de casos de uso y se puede implementar en entornos en la nube como Colab T4, proporcionando a los investigadores y profesionales una herramienta práctica para mejorar las capacidades de procesamiento de documentos con IA.
Modelo: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-vision-3.1-2b-preview
Puntos clave:
Granite-Vision-3.1-2B es un pequeño modelo de lenguaje visual especialmente diseñado para la comprensión de documentos de IBM, que puede manejar la extracción de contenido en múltiples formatos visuales.
El modelo consta de tres partes: codificador visual, conector de lenguaje visual y modelo de lenguaje grande, lo que mejora la comprensión de las entradas complejas.
Excelente en múltiples puntos de referencia, especialmente en el campo de la comprensión de los documentos, que muestra un fuerte potencial de aplicación empresarial.
Granite-Vision-3.1-2B de IBM no solo mejora la capacidad de integrar datos visuales y de texto, sino que también proporciona a las empresas potentes herramientas de procesamiento de documentos, que demuestra el enorme potencial de la tecnología de IA en aplicaciones prácticas.