Molmo — семейство мультимодальных моделей Vision-Language (VLM), разработанных исследователями из Allen Institute for AI и Университета Вашингтона. Семейство моделей Molmo превосходит многие проприетарные и открытые state-of-the-art модели по результатам академических тестов и человеческих предпочтений.
Исследователи выпустили четыре модели:
- MolmoE-1B, основанная на OLMoE-1B-7B mixture-of-experts LLM
- Molmo-7B-O, использующая полностью открытую OLMo-7B-1024 LLM.5
- Molmo-7B-D, работающая на основе Qwen2 7B
- Molmo-72B, самая мощная модель, использующая открытую версию Qwen2 72B LLM
Код и веса этих моделей доступны на Huggingface. Для доступа к датасету необходимо подать запрос через эту форму.
Исследование показывает, что модели с открытым кодом могут достигать state-of-the-art производительности в мультимодальных задачах, без использования проприетарных систем или синтетических данных. Molmo решает ключевые задачи, связанные с качеством данных и производительностью.
Основные характеристики Molmo
- MolmoE-1B почти соответствует GPT-4V на академических тестах и на основе предпочтений реальных пользователей;
- Модели Molmo-7B показывают результаты между GPT-4V и GPT-4o;
- Флагманская модель Molmo-72B достигла наивысшего результата (81.2% в среднем) и заняла второе место по предпочтениям пользователей, уступив только GPT-4o;
- Модели Molmo превосходят проприетарные системы, такие как Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash и Claude 3.5 Sonnet.
Архитектура модели
Molmo использует стандартную архитектуру с предобработчиком для мульти-скейловой обработки изображений, ViT image encoder (ViT-L/14 336px CLIP), коннектор MLP для репрезентации изображений и текста, а также decoder-only трансформер.
Датасет PixMo-Cap
Гордость создателей Molmo — набор данных PixMo-Cap, содержащий 712,000 изображений и 1,3 миллиона описаний, собранных на основе описаний реальных людей, синтетические данные не использовались. Этот набор данных позволил значительно улучшить качество генерации текстовых описаний к изображениям. К нему уже можно запросить доступ в Google Forms.
Результаты
В ходе всестороннего исследования Molmo протестировали на 11 академических бенчмарках и 15,000 парах изображений-текст, модель получила более 325,000 оценок от 870 пользователей. Семейство моделей Molmo показало выдающиеся результаты как по академическим тестам, так и по субъективным предпочтениям пользователей. Например, модель MolmoE-1B почти достигла результатов GPT-4V на академических бенчмарках и по оценкам человеческих предпочтений. Модели Molmo-7B также показали хорошие результаты — между GPT-4V и GPT-4o. Флагманская модель Molmo-72 набрала 81.2% по 11 академическим бенчмаркам и заняла второе место по человеческим предпочтениям, уступив только GPT-4o.
Примечательно, что Molmo превзошла несколько проприетарных моделей, включая Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash и Claude 3.5 Sonnet.
AI-агенты
Molmo не ограничивается только традиционными задачами в области визуальных данных и текста, открывая новые возможности для применения в автономных AI-агентах. Возможность распознавания текста на изображениях с помощью 2D-точек открывает перспективы для использования Molmo в робототехнике и управлении виртуальными агентами. Это может позволить системам на базе Molmo управлять роботами в реальном мире или виртуальных средах, выполняя команды пользователя, такие как «перейти к двери» или «поднять красную чашку».
Как использовать Molmo
Команда Molmo поддерживает принцип открытой науки, предоставляя доступ к коду и весам моделей. Первая версия модели доступна для тестирования и включает в себя демо-версию, код для инференса и выборочные веса моделей, доступные на официальной странице проекта. Такой подход способствует развитию исследований в области мультимодальных моделей с открытым исходным кодом.
«Molmo доказывает, что можно создать передовые мультимодальные модели, используя только открытые данные и методы обучения,» — отмечают исследователи в своей работе. Использование описаний изображений на основе речи и разнообразных данных для тонкой настройки предлагает новый подход к созданию высококачественных мультимодальных моделей без необходимости использования проприетарных систем или синтетических данных.
Успех Molmo открывает новые горизонты для разработки open-source VLM, что потенциально может революционизировать такие приложения, как понимание изображений, ответы на визуальные вопросы и мультимодальное рассуждение.
