Мультимодальные знания для мощных языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к построению знаний, основанный на графах, позволяет значительно улучшить понимание документов и логические рассуждения в больших языковых моделях.

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"

Предлагаемая система, MegaRAG, конструирует многомодальные графы знаний <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{G}^{0}</span> из разнородных источников, последовательно уточняя их с помощью извлеченных сущностей и отношений <span class="katex-eq" data-katex-display="false">E, R</span>, формируя <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{G}^{1}</span>, и кодируя их в плотные векторные представления для эффективного поиска и последующей генерации ответов на запросы, основанной на извлеченных подграфах и страницах. — Предлагаемая система, MegaRAG, конструирует многомодальные графы знаний $\mathcal{G}^{0}$ из разнородных источников, последовательно уточняя их с помощью извлеченных сущностей и отношений $E, R$ , формируя $\mathcal{G}^{1}$ , и кодируя их в плотные векторные представления для эффективного поиска и последующей генерации ответов на запросы, основанной на извлеченных подграфах и страницах.

В статье представлена методика MegaRAG, использующая мультимодальные графы знаний для расширения возможностей генерации с помощью поиска.

Несмотря на значительный прогресс в области генеративных моделей, глубокое понимание и рассуждение над сложными, мультимодальными документами остается сложной задачей. В данной работе, ‘MegaRAG: Multimodal Knowledge Graph-Based Retrieval Augmented Generation’, предлагается новый подход, использующий графы знаний для расширения возможностей Retrieval-Augmented Generation (RAG) и улучшения понимания контента за счет интеграции визуальной информации. Предложенный метод, MegaRAG, позволяет осуществлять кросс-модальные рассуждения, существенно повышая точность ответов на вопросы по текстовым и визуальным данным. Какие перспективы открывает применение мультимодальных графов знаний для создания интеллектуальных систем, способных эффективно работать с разнообразными источниками информации?

Предел Контекстного Окна: Когда Знания Задыхаются

Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи, сталкиваются с фундаментальным ограничением, известным как размер «окна контекста». Этот параметр определяет максимальный объем текста, который модель способна обработать одновременно. Когда документ или задача превышает этот лимит, модель вынуждена отбрасывать часть информации, что существенно снижает её способность к пониманию и логическим рассуждениям. Например, при анализе длинных юридических документов или научных статей, критически важные детали, находящиеся за пределами окна контекста, могут быть упущены, приводя к неверным выводам. Таким образом, ограниченность окна контекста представляет собой серьезное препятствие для решения сложных задач, требующих обработки больших объемов информации и глубокого понимания взаимосвязей.

Ограничение объёма контекстного окна создаёт существенные препятствия для выполнения задач, требующих логического мышления и анализа больших объёмов данных. Вместо последовательной обработки всего текста, модели сталкиваются с необходимостью выбирать лишь фрагменты информации, что может приводить к упущению важных деталей и, как следствие, к неверным выводам. Поэтому возникает потребность в более эффективных методах представления знаний, таких как структурированные базы данных или графы знаний, позволяющие модели не просто «видеть» текст, но и понимать взаимосвязи между различными концепциями и быстро извлекать релевантную информацию, минуя ограничения контекстного окна. Такой подход позволит значительно повысить эффективность решения сложных задач, требующих не только обработки информации, но и её глубокого понимания и анализа.

На представленном примере продемонстрирован процесс извлечения сущностей и связей, используемый при создании многомодальной базы знаний (MMKG).

Граф Знаний: Архитектура Разума

Многомодальный граф знаний (MMKG) представляет собой альтернативу последовательной обработке информации, структурируя данные не как линейную последовательность, а как сеть взаимосвязанных сущностей и отношений между ними. Вместо анализа информации пошагово, MMKG позволяет представить ее в виде графа, где узлами являются сущности (например, объекты, концепции, события), а ребрами — связи между ними (например, “является частью”, “имеет свойство”, “взаимодействует с”). Такая структура обеспечивает возможность представления знаний в более гибком и комплексном виде, отражая многообразие связей в реальном мире и облегчая поиск и извлечение информации на основе семантических отношений, а не только лексического соответствия.

Структура мультимодального графа знаний позволяет осуществлять кросс-модальное рассуждение, объединяя информацию из текстовых и визуальных источников. В отличие от моделей, работающих исключительно с текстом, данный подход обеспечивает более полное понимание данных за счет интеграции различных типов информации. Это позволяет модели не только анализировать текстовое описание объекта, но и учитывать визуальные характеристики, представленные на изображении, что значительно расширяет возможности анализа и вывода новых знаний. Такой подход особенно эффективен в задачах, требующих понимания контекста и взаимосвязей между различными модальностями данных.

Возможность обхода графа знаний обеспечивает эффективный поиск информации и более глубокое понимание данных благодаря структурированному представлению знаний. Вместо последовательной обработки информации, система может напрямую перемещаться между связанными сущностями и отношениями, быстро находя релевантные факты и контекст. Это позволяет не только извлекать конкретные данные, но и устанавливать связи между различными элементами, формируя целостное представление о предметной области и поддерживая сложные логические выводы, недоступные при традиционных методах поиска.

Усовершенствование мультимодальных связей позволяет преобразовать исходную страницу отчета (a) в структурированный граф знаний на уровне страницы (b) и далее уточнить его (c).

От Наивности к Графовому Поиску: Эволюция RAG

Первые подходы к генерации с использованием поиска и дополнения (Retrieval Augmented Generation, RAG), такие как NaiveRAG, ограничиваются простым извлечением текстовых фрагментов. В этих системах поиск осуществляется на основе лексического совпадения ключевых слов, что препятствует пониманию семантического значения запроса и контекста. В результате, сложные или неоднозначные вопросы, требующие понимания взаимосвязей между концепциями, часто приводят к извлечению нерелевантной информации или невозможности предоставления точного ответа. Отсутствие семантического анализа ограничивает способность NaiveRAG эффективно обрабатывать сложные запросы и извлекать наиболее релевантные знания из корпуса данных.

GraphRAG совершенствует процесс поиска информации за счет использования структуры мультимодального графа знаний (MMKG). В отличие от простых методов поиска по текстовым фрагментам, GraphRAG анализирует связи между сущностями в графе, что позволяет более точно определить релевантные данные для ответа на запрос. Ключевым элементом является применение методов обнаружения сообществ (Community Detection), позволяющих выявлять группы связанных сущностей, что повышает точность и полноту извлекаемой информации. Такой подход позволяет находить более контекстуально значимые данные, даже если прямые совпадения с ключевыми словами запроса отсутствуют.

Метод LightRAG оптимизирует процесс поиска информации за счет использования двухуровневого поиска (Dual-level Retrieval). Данный подход объединяет преимущества графовых структур, позволяющих учитывать взаимосвязи между фрагментами знаний, с использованием плотных векторных представлений, обеспечивающих эффективный семантический поиск. Такая комбинация позволяет более точно и быстро находить релевантную информацию, чем при использовании только одного из этих методов, что повышает общую эффективность системы генерации ответов.

Кульминацией эволюции RAG является MegaRAG, система, плавно интегрирующая обход графа знаний с генерацией ответов. На глобальных мультимодальных датасетах вопросов и ответов, MegaRAG демонстрирует общий процент побед в 89.5%, что свидетельствует о значительном превосходстве в возможностях ответа на вопросы по сравнению с предшествующими подходами. Интеграция графа знаний позволяет системе эффективно находить и использовать релевантную информацию для формирования точных и содержательных ответов, обеспечивая более высокую производительность в сложных сценариях вопросно-ответных систем.

Для генерации ответов используется комбинированный подход, включающий извлечение информации как из релевантных страниц, так и из подграфа <span class="katex-eq" data-katex-display="false">MMKG</span>, что позволяет получить более полные и точные результаты. — Для генерации ответов используется комбинированный подход, включающий извлечение информации как из релевантных страниц, так и из подграфа $MMKG$ , что позволяет получить более полные и точные результаты.

Проверка в Бою: Бенчмарки Мультимодальной Производительности

Для обеспечения достоверности полученных результатов и объективной оценки качества генерируемых ответов применялась строгая методология оценки, основанная на использовании признанных отраслевых бенчмарков. В частности, для анализа применялись датасеты $RealMMBench$ , $SlideVQA$ и $Ultradomain$ , каждый из которых представляет собой тщательно отобранный набор сложных вопросов и соответствующих ответов, охватывающих различные типы мультимодальных данных. Использование этих стандартизированных наборов данных позволило провести сравнительный анализ и подтвердить надежность предложенного подхода к генерации ответов, гарантируя, что полученные результаты не являются случайными, а отражают реальное превосходство разработанной системы.

Оценка, основанная на больших языковых моделях (LLM), представляет собой более тонкий подход к анализу качества ответов, выходящий за рамки традиционных метрик. В отличие от простых количественных показателей, LLM способны оценивать не только фактическую точность, но и такие аспекты, как связность, логичность и релевантность ответа запросу. Этот метод позволяет выявить нюансы, которые остаются незамеченными при использовании стандартных оценок, и обеспечивает более полное представление о сильных и слабых сторонах системы. Благодаря способности LLM понимать контекст и генерировать человекоподобный текст, они способны предоставлять более информативные и объективные оценки, приближенные к восприятию эксперта.

Результаты всестороннего тестирования системы MegaRAG на авторитетных наборах данных, таких как SlideVQA, FinSlides и TechSlides, демонстрируют её значительное превосходство. Достигнутая точность в 64.85% на SlideVQA, 58.37% на FinSlides и 60.86% на TechSlides подтверждает эффективность подхода, основанного на использовании графов знаний для поиска релевантной информации. Данные показатели свидетельствуют о способности системы не только точно извлекать необходимые данные, но и эффективно интегрировать их для формирования полноценных и информативных ответов, что подтверждает перспективность данного метода в задачах обработки и анализа данных.

Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность подхода, о чем свидетельствуют показатели выигрыша в 83.3% по критерию полноты, 92.7% — разнообразия и 84.7% — способности к расширению знаний. Такая устойчивая производительность указывает на значительный потенциал применения данной технологии в различных областях, включая образовательный сектор, где она может предоставить более всесторонние и разнообразные ответы на вопросы, а также в сфере сложного анализа данных, позволяя извлекать более глубокие и содержательные выводы из больших объемов информации. Возможность формирования более полных и разнообразных ответов делает систему особенно ценной для задач, требующих критического мышления и решения проблем.

Глобальные и локальные подсказки для оценки качества ответов позволяют комплексно оценить их соответствие требованиям.

За горизонтом: К Унифицированному Мультимодальному Интеллекту

Перспективные исследования направлены на значительное расширение масштабов построения мультимодальных баз знаний (ММБЗ), стремясь к созданию всеобъемлющих источников информации. Увеличение объемов данных, используемых для обучения и построения ММБЗ, позволит охватить более широкий спектр знаний, представленных в различных модальностях — тексте, изображениях, аудио и видео. Это, в свою очередь, способствует улучшению способности систем искусственного интеллекта к пониманию и обработке сложных мультимодальных запросов, а также к более точному и контекстуально релевантному выводу информации. Подобное расширение масштабов ММБЗ является ключевым шагом на пути к созданию интеллектуальных систем, способных к полноценному взаимодействию с окружающим миром, подобно человеку.

Внедрение графовых моделей эмбеддингов (GME), основанных на передовых архитектурах, таких как Qwen2-VL, значительно улучшает способы представления и встраивания мультимодальной информации. Эти модели способны улавливать сложные взаимосвязи между различными типами данных — текстом, изображениями, аудио и видео — преобразуя их в компактные и информативные векторные представления. Такой подход позволяет не только эффективно хранить и обрабатывать мультимодальные данные, но и обеспечивает возможность более точного и гибкого поиска, классификации и анализа, открывая новые горизонты для создания интеллектуальных систем, способных понимать и взаимодействовать с миром подобно человеку.

Исследование взаимосвязи между локальными, “страничными” мультимодальными знаниями (Page-level MMKG) и глобальными, всеобъемлющими знаниями (Global MMKG) представляется ключевым направлением для углубления контекстуального понимания. Локальные знания, извлеченные из конкретных источников, обеспечивают детализированную информацию, однако их интерпретация часто требует более широкого контекста. Глобальные знания, напротив, предоставляют общую картину, но могут быть недостаточно детализированы для решения конкретных задач. Интеграция этих двух типов знаний позволит создавать системы, способные не только понимать отдельные фрагменты информации, но и устанавливать связи между ними, учитывая широкий контекст и избегая двусмысленностей. Такой подход позволит значительно повысить точность и надежность систем искусственного интеллекта, работающих с мультимодальными данными, и приблизиться к созданию действительно интеллектуальных систем, способных к полноценному пониманию окружающего мира.

В конечном итоге, представленные разработки стремятся к созданию принципиально новой формы искусственного интеллекта — единой мультимодальной системы, способной к рассуждениям, подобным человеческим. Эта система не будет ограничена обработкой информации только одного типа — текста, изображений или звука — а сможет комплексно анализировать и интегрировать данные из различных источников, выявляя скрытые взаимосвязи и закономерности. Предполагается, что такая система сможет не просто распознавать объекты на изображении или понимать смысл текста, но и делать логические выводы, решать сложные задачи и адаптироваться к новым ситуациям, используя весь спектр доступной информации, что открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных помощников и автоматизированных систем, способных к глубокому пониманию окружающего мира.

Улучшение связей между страницами достигается путем последовательного построения и уточнения графа знаний на уровне страниц, как показано на примере отчета об окружающей среде: начальный граф знаний <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (b) </span> последовательно уточняется до более полной версии <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> (c) </span>. — Улучшение связей между страницами достигается путем последовательного построения и уточнения графа знаний на уровне страниц, как показано на примере отчета об окружающей среде: начальный граф знаний $(b)$ последовательно уточняется до более полной версии $(c)$ .

Исследование представляет собой не просто конструирование системы, но и взращивание сложной экосистемы знаний. MegaRAG, создавая многомерные графы знаний, демонстрирует, что эффективное извлечение информации — это не линейный процесс, а скорее исследование взаимосвязей, подобное блужданию по лабиринту. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Именно это и делает MegaRAG, формируя будущее возможностей больших языковых моделей за счет углубленного понимания и кросс-модального рассуждения, предоставляя LLM не просто данные, а структурированное знание, способное к развитию и адаптации.

Куда Ведёт Дорога?

Представленная работа, стремясь упорядочить хаос информации посредством многомодальных графов знаний, неизбежно сталкивается с фундаментальной истиной: любая схема — это лишь временное затишье перед бурей энтропии. Попытка «построить» знание — это, по сути, пророчество о будущей неполноте и устаревании. Гарантий достоверности здесь не бывает, лишь договор с вероятностью, и каждая новая модальность добавляет экспоненциальную сложность в поддержание когерентности.

Следующим этапом представляется не столько совершенствование алгоритмов построения графов, сколько принятие принципа их естественной эволюции. Вместо жёстких схем необходимо исследовать методы, позволяющие графам адаптироваться к изменяющемуся информационному ландшафту, самовосстанавливаться после повреждений и даже генерировать новые связи, предвосхищая будущие запросы. Стабильность — это иллюзия, которая хорошо кэшируется, но истинная сила заключается в гибкости и способности к мутации.

Неизбежно возникнет вопрос о масштабируемости и энергоэффективности. Создание «всезнающего» графа требует ресурсов, несопоставимых с текущими возможностями. Поэтому, вероятно, будущее за распределёнными системами, где знание фрагментировано и синтезируется по мере необходимости. И тогда, возможно, мы поймём, что хаос — это не сбой, а язык природы, который необходимо научиться понимать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20626.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-26 19:00