Пространственное мышление машин: новый подход к обучению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод создания масштабных наборов данных для развития навыков пространственного мышления у больших языковых моделей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Набор данных SPRITE, содержащий более 210 тысяч изображений и 90 тысяч видео, позволяет моделям демонстрировать улучшенные результаты в различных задачах, связанных с пространственным пониманием.

Представлен фреймворк SPRITE, использующий симуляторы и генерацию кода для создания высококачественных данных, необходимых для обучения моделей, способных к сложным задачам пространственного анализа.

Ограниченные возможности пространственного мышления остаются серьезным препятствием на пути к развитию полноценного искусственного интеллекта. В работе, озаглавленной ‘Scaling Spatial Reasoning in MLLMs through Programmatic Data Synthesis’, представлен новый подход к преодолению этой проблемы посредством создания масштабного и качественного набора данных для обучения моделей, способных к пространственному рассуждению. Ключевой инновацией является фреймворк SPRITE, использующий симуляторы и большие языковые модели для программной генерации обучающих данных, где создание «истины» формулируется как задача генерации кода. Может ли подобный подход к синтезу данных стать основой для создания действительно надежных и обобщающих систем пространственного интеллекта?

Пространственное мышление: где спотыкаются современные модели

Современные модели, объединяющие компьютерное зрение и обработку естественного языка, часто испытывают трудности при анализе сложных пространственных взаимосвязей. Это ограничивает их способность полноценно интерпретировать реальные сцены, поскольку они не всегда могут точно определить положение объектов относительно друг друга, их размеры и ориентацию в пространстве. Например, модели могут ошибочно определять, что один объект находится «перед» другим, если не учитываются все факторы, влияющие на восприятие глубины и перспективы. Данное ограничение особенно заметно при решении задач, требующих детального понимания окружающей среды, таких как навигация роботов, анализ изображений со спутников или даже простое описание содержания фотографии.

Создание достаточного объема размеченных данных для обучения моделей, способных к пространственному пониманию, представляет собой значительную проблему. Процесс ручной аннотации изображений и видео с указанием пространственных отношений между объектами требует больших трудозатрат и, как следствие, существенных финансовых вложений. Это особенно актуально для сложных сцен, где необходимо детально описывать взаимное расположение множества объектов. Вследствие этого, прогресс в области развития моделей, способных надежно интерпретировать пространственную информацию, замедляется, поскольку доступность качественных данных является критическим фактором для успешного обучения и оценки их производительности. Ограниченность размеченных данных также препятствует созданию универсальных моделей, способных эффективно работать в различных условиях и с разными типами объектов.

Традиционные методы генерации данных для обучения моделей компьютерного зрения, такие как подходы на основе шаблонов, зачастую оказываются недостаточно разнообразными для обеспечения надежной работы в реальных условиях. Эти методы, полагаясь на заранее определенные структуры и ограниченный набор параметров, не способны охватить всё многообразие пространственных отношений и конфигураций, встречающихся в повседневной жизни. В результате, модели, обученные на таких данных, демонстрируют низкую обобщающую способность и склонны к ошибкам при обработке новых, не встречавшихся ранее сцен. Недостаток разнообразия ограничивает способность модели понимать сложные пространственные связи, такие как относительное положение объектов, их взаимное расположение и ориентация, что критически важно для точной интерпретации визуальной информации и успешного выполнения задач, требующих пространственного рассуждения.

Предложенная структура для пространственных задач включает в себя четыре основных типа: вопросы по видео, вопросы по изображениям (с 18 подкатегориями), навигационные задачи и комплексные задачи.

SPRITE: Программный синтез данных для обучения

Система SPRITE использует возможности современных 3D-симуляторов, таких как Habitat, AI2-THOR и AirSim, для генерации реалистичных виртуальных сред. Эти симуляторы позволяют создавать разнообразные и сложные сцены, имитирующие реальные помещения и объекты. Habitat специализируется на фотореалистичных средах, AI2-THOR — на интерактивных задачах, а AirSim — на симуляции физики и сенсоров, что в совокупности обеспечивает широкие возможности для создания данных, необходимых для обучения визуальных языковых моделей (VLM).

Для автоматического создания разнообразных 3D-сцен и соответствующих аннотаций используются большие языковые модели (LLM) и модели для генерации кода. LLM генерируют инструкции и описания сцен, которые затем преобразуются в конкретные параметры окружения. Модели для генерации кода отвечают за программную реализацию этих параметров в симуляторах, таких как Habitat или AirSim. Этот процесс позволяет автоматически создавать не только визуальные данные, но и точные ground truth аннотации, включая информацию о расположении объектов, их свойствах и отношениях, что значительно снижает потребность в ручной разметке и обеспечивает масштабируемость процесса создания данных для обучения визуальных языковых моделей (VLM).

Использование процедурной генерации данных в SPRITE значительно снижает потребность в ручной разметке, что является критическим фактором для масштабирования обучения визуально-языковых моделей (VLM). Традиционные методы требуют больших трудозатрат на аннотирование, ограничивая объемы обучающих данных. SPRITE позволяет создавать большие наборы данных, в данном случае — 300 000 пар инструкций и соответствующих данных, автоматически, что обеспечивает возможность обучения VLM на значительно более крупных и разнообразных наборах данных без существенного увеличения затрат на разметку.

Подтверждение эффективности: Qwen2.5-VL-7B и тонкая настройка

Модель Qwen2.5-VL-7B была подвергнута тонкой настройке с использованием метода LoRA (Low-Rank Adaptation) на наборе данных, сгенерированном платформой SPRITE. Данный процесс позволил добиться значительного улучшения производительности модели в задачах визуального понимания. LoRA позволяет адаптировать большие предварительно обученные модели, такие как Qwen2.5-VL-7B, к новым задачам с минимальным количеством обучаемых параметров, что снижает вычислительные затраты и требования к памяти. Использование SPRITE для генерации данных обеспечило разнообразие и качество обучающей выборки, что, в свою очередь, способствовало повышению эффективности тонкой настройки и, как следствие, улучшению общих характеристик модели.

В результате тонкой настройки Qwen2.5-VL-7B с использованием LoRA, модель продемонстрировала передовые результаты на ключевых бенчмарках для понимания видео и многовидового пространственного анализа — VSIbench и ViewSpatial. Наблюдается улучшение производительности на 5% по бенчмаркам VSIbench, QSpatialBench-ScanNet и QSpatialBench-Plus, а также прирост в 3% на ERQA и ViewSpatial. Данные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода к тонкой настройке модели для задач пространственного понимания.

В процессе генерации данных для обучения модели Qwen2.5-VL-7B с использованием платформы SPRITE были применены методы аугментации данных. Эти методы включали в себя различные преобразования исходных данных, такие как случайные повороты, масштабирование, изменения яркости и контрастности, а также добавление шума. Целью применения аугментации являлось увеличение разнообразия обучающей выборки и повышение устойчивости модели к различным вариациям входных данных, что позволило улучшить её обобщающую способность и производительность на целевых бенчмарках, таких как VSIbench и ViewSpatial.

Перспективы развития: расширяя горизонты пространственного интеллекта

Разработанный подход SPRITE отличается высокой адаптивностью благодаря своей программной структуре. Это позволяет исследователям и разработчикам легко модифицировать систему для работы в новых, ранее не встречавшихся средах и для решения разнообразных задач. В отличие от традиционных систем, требующих значительных усилий для перенастройки, SPRITE обеспечивает возможность быстрого создания прототипов и проведения экспериментов. Такая гибкость значительно ускоряет процесс разработки и позволяет оперативно тестировать различные сценарии и алгоритмы, что особенно ценно в динамично развивающихся областях, таких как робототехника и компьютерное зрение. Программируемая архитектура SPRITE не только упрощает адаптацию к новым условиям, но и открывает возможности для автоматической генерации и оптимизации сценариев, что существенно повышает эффективность системы.

Интеграция обучения с подкреплением в структуру SPRITE открывает перспективы для создания значительно более сложных и реалистичных симуляций пространственного мышления. Вместо заранее заданных сценариев, система сможет динамически адаптироваться и обучаться на собственных ошибках, оптимизируя стратегии решения задач в виртуальной среде. Такой подход позволит генерировать непредсказуемые ситуации, требующие от модели не только распознавания объектов и их взаимосвязей, но и планирования действий в условиях неопределенности. В результате, SPRITE сможет не просто «видеть» пространство, но и активно взаимодействовать с ним, приобретая опыт и улучшая свои когнитивные способности, что приближает виртуальные модели к сложности реального мира и расширяет возможности их применения в различных областях, включая робототехнику и автономную навигацию.

Система SPRITE, эффективно преодолевая проблему нехватки данных, открывает новые горизонты для применения визуально-языковых моделей (VLM) в различных областях. Ограниченность доступных данных долгое время являлась серьезным препятствием для обучения VLM, необходимых для сложных задач. SPRITE, благодаря своей способности генерировать разнообразные и реалистичные сценарии, позволяет существенно расширить обучающие выборки. Это, в свою очередь, создает предпосылки для внедрения VLM в робототехнику, где требуется надежное восприятие окружающей среды, в системы автономной навигации, нуждающиеся в точном понимании визуальной информации, а также в приложениях дополненной реальности, где реалистичное взаимодействие с виртуальным миром критически важно. Таким образом, SPRITE не просто решает техническую проблему, а становится катализатором для развития целого ряда инновационных технологий, требующих интеллектуального визуального анализа.

Наблюдатель отмечает, что стремление к масштабированию пространственного мышления в больших языковых моделях, как демонстрирует SPRITE, неизбежно сталкивается с суровой реальностью продакшена. Создание синтетических данных, хоть и элегантное решение для преодоления ограничений существующих наборов данных, лишь откладывает неизбежное — любой задеплоенный код однажды рухнет. Как говорил Джон фон Нейман: «В науке нет ничего абсолютно верного, лишь временные приближения». И пусть SPRITE и стремится к созданию идеальной среды для обучения моделей, всегда найдется краевой случай, не предусмотренный симулятором. Эта гонка за совершенством, в конечном счёте, лишь подчёркивает хрупкость любой абстракции перед лицом реального мира.

Что дальше?

Представленный подход, использующий симуляторы и генерацию данных через большие языковые модели, несомненно, отодвигает границу возможного в области пространственного мышления. Однако, каждая «революция» в этой сфере неизбежно порождает новый уровень технического долга. Программно сгенерированные данные, какими бы качественными они ни казались, лишь смещают проблему: теперь необходимо гарантировать, что симуляторы адекватно отражают сложность реального мира, а языковые модели не вводят в них неявные искажения. Документация к этим симуляторам, как обычно, останется мифом, созданным менеджерами, и отладка станет отдельным видом пыток.

В перспективе, вероятно, стоит ожидать гонки вооружений между генераторами синтетических данных и техниками, выявляющими их артефакты. Усложнение симуляторов не решит проблему, а лишь перенесет её на более высокий уровень абстракции. Неизбежно возникнет потребность в автоматизированных системах проверки адекватности синтетических данных, что, в свою очередь, потребует разработки ещё более сложных эталонов и метрик. CI станет храмом, в котором молятся, чтобы ничего не сломалось.

В конечном итоге, вопрос не в создании идеального синтетического датасета, а в понимании того, что любая попытка упростить жизнь добавит новый слой сложности. Истина, как всегда, окажется где-то посередине между элегантной теорией и беспощадной реальностью продакшена.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16237.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 14:20