InternVL 3.5: Fortschritte im multimodalen Denken und in der Effizienz

InternVL 3.5 ist ein bahnbrechendes multimodales Modell, das die KI-Landschaft durch die Einführung von Cascade Reinforcement Learning (Cascade RL) revolutioniert. Diese innovative Methode zielt darauf ab, die Vielseitigkeit, das Denken und die Effizienz von KI-Modellen erheblich zu verbessern. In diesem Artikel werden die Hauptmerkmale von InternVL 3.5, seine Funktionsweise und die Auswirkungen auf die Zukunft der KI-Entwicklung detailliert erläutert.

Einführung in InternVL 3.5

Die neueste Version des InternVL-Modells, InternVL 3.5, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von multimodalen KI-Systemen dar. Es kombiniert verschiedene Modalitäten wie Text und Bild, um ein umfassenderes Verständnis der Informationen zu ermöglichen. Die Einführung von Cascade RL ist ein zentraler Aspekt, der die Leistungsfähigkeit des Modells steigert.

Cascade Reinforcement Learning: Ein neuer Ansatz

Das Cascade Reinforcement Learning besteht aus einem zweistufigen Prozess, der sowohl offline als auch online durchgeführt wird. Zunächst wird eine stabile Konvergenz durch offline RL erreicht, gefolgt von einem online RL, das eine verfeinerte Ausrichtung ermöglicht. Diese Methode führt zu erheblichen Verbesserungen bei nachgelagerten Denkaufgaben wie MMMU und MathVista.

Visual Resolution Router (ViR)

Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal von InternVL 3.5 ist der Visual Resolution Router (ViR). Dieses System passt dynamisch die Auflösung visueller Tokens an, ohne die Leistung des Modells zu beeinträchtigen. Dadurch wird die Effizienz des Modells optimiert, was besonders in ressourcenbegrenzten Umgebungen von Vorteil ist.

Trennung von Vision- und Sprachmodellen

Die Trennung von Vision- und Sprachmodellen über verschiedene GPUs ist ein weiterer innovativer Ansatz, der in InternVL 3.5 implementiert wurde. Diese Strategie, bekannt als Decoupled Vision-Language Deployment (DvD), ermöglicht eine effektivere Verteilung der Rechenlast und verbessert die Gesamtleistung des Modells.

Leistungssteigerungen und neue Fähigkeiten

InternVL 3.5 hat im Vergleich zu seinem Vorgänger, InternVL 3, eine Leistungssteigerung von bis zu 16 % in der Gesamtleistung des Denkens erreicht. Darüber hinaus bietet das Modell neue Fähigkeiten wie die Interaktion mit grafischen Benutzeroberflächen (GUI) und verkörperte Agenturen. Das größte Modell, InternVL 3.5-241B-A28B, erzielt herausragende Ergebnisse in verschiedenen multimodalen, denkenden, textuellen und agentischen Aufgaben und verringert den Leistungsunterschied zu führenden kommerziellen Modellen wie GPT-5.

Fazit

InternVL 3.5 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von multimodalen KI-Modellen dar. Durch die Einführung von Cascade Reinforcement Learning, den Visual Resolution Router und die Trennung von Vision- und Sprachmodellen bietet es eine verbesserte Effizienz und Leistungsfähigkeit. Diese Innovationen könnten die Art und Weise, wie KI-Systeme in der Zukunft entwickelt und eingesetzt werden, erheblich beeinflussen.

Quellenliste:

• Quelle: InternVL 3.5: Advancing Open-Source Multimodal Models in Versatility, Reasoning, and Efficiency
• Cornell University