Статьи QuantRise
Мультимодальный поиск: новые горизонты с Qwen3
Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили Qwen3-VL-Embedding и Qwen3-VL-Reranker — модели, устанавливающие новые стандарты в поиске по изображениям и тексту.
Представлен унифицированный фреймворк для мультимодального поиска и ранжирования, основанный на контрастном обучении и оптимизированный для эффективного развертывания.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодального поиска, создание единой и эффективной системы, способной качественно обрабатывать разнородные данные, остается сложной задачей. В настоящей работе представлена серия моделей ‘Qwen3-VL-Embedding and Qwen3-VL-Reranker: A Unified Framework for State-of-the-Art Multimodal Retrieval and Ranking’, предлагающая комплексный подход к мультимодальному поиску и ранжированию, основанный на многоступенчатом обучении и унифицированном представлении данных. Достигнуты передовые результаты на ключевых бенчмарках, включая первое место на MMEB-V2 с результатом 77.8, что демонстрирует превосходство предложенного подхода. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития и применения этих моделей в различных областях, требующих эффективного анализа и сопоставления мультимодальных данных?
Вызовы мультимодального понимания: Теория vs. Реальность
Традиционные методы анализа информации, как правило, испытывают значительные трудности при сопоставлении визуальных и текстовых данных. Сложность заключается в том, что эти модальности представлены в совершенно разных форматах и требуют различных подходов к обработке. Например, алгоритмы, успешно распознающие объекты на изображениях, зачастую неспособны понять контекст, описанный в текстовом сопровождении, и наоборот. Такое несоответствие затрудняет создание систем, способных к комплексному пониманию контента, где значение формируется взаимосвязью между визуальной и текстовой информацией. В результате, существующие подходы часто демонстрируют ограниченную эффективность при решении задач, требующих интеграции различных модальностей, таких как поиск по изображениям с использованием текстовых запросов или автоматическое создание описаний для визуального контента.
Существующие модели, предназначенные для поиска информации по различным модальностям — например, по тексту и изображениям — часто демонстрируют недостаточно глубокое понимание контекста и взаимосвязей между этими данными. Это приводит к тому, что при поиске релевантных результатов, система может упускать тонкие нюансы и семантические связи, которые очевидны для человека. В частности, модели испытывают трудности с распознаванием сложных сцен, метафор или иронии в изображениях, что негативно сказывается на точности поиска по визуальному контенту. В результате, даже при наличии формального соответствия между запросом и данными, система может возвращать нерелевантные результаты, не учитывая более глубокий смысл и контекст представленной информации.
В условиях экспоненциального роста объемов мультимедийных данных, потребность в надежных и масштабируемых мультимодальных представлениях становится все более актуальной. Существующие подходы часто сталкиваются с трудностями при эффективной интеграции информации из различных источников, таких как текст, изображения и видео. Разработка методов, способных создавать компактные и содержательные представления, позволяющие эффективно извлекать и сопоставлять информацию между модальностями, является ключевой задачей для развития искусственного интеллекта. Такие представления должны не только захватывать семантическое содержание каждого источника данных, но и учитывать сложные взаимосвязи между ними, обеспечивая возможность выполнения широкого спектра задач, включая поиск, анализ и генерацию мультимедийного контента. Подобные решения открывают новые возможности для автоматизации, улучшения пользовательского опыта и углубленного понимания окружающего мира.
Обработка визуальных данных высокого разрешения представляет собой существенную проблему для современных подходов в области мультимодального анализа. Существующие модели часто сталкиваются с вычислительными ограничениями и сложностями в извлечении релевантной информации из изображений с большим количеством пикселей. Это затрудняет эффективное сопоставление визуальных деталей с текстовыми описаниями, особенно в задачах, требующих тонкого понимания контекста и семантики. Разработка методов, способных масштабироваться для обработки изображений высокого разрешения без потери точности и скорости, остается ключевой задачей для дальнейшего развития мультимодальных систем и расширения их практического применения в различных областях, включая анализ медицинских изображений, автономное вождение и робототехнику.
Qwen3-VL: Фундамент для мультимодального рассуждения
Модель Qwen3-VL является базовой, фундаментальной моделью, обеспечивающей основу для мультимодального рассуждения и представления данных. Она обучена на обширном наборе данных, включающем как текстовую, так и визуальную информацию, что позволяет ей понимать и обрабатывать взаимосвязи между этими модальностями. Архитектура модели спроектирована для эффективного извлечения признаков из изображений и текста, а также для их интеграции в единое семантическое пространство. Это позволяет Qwen3-VL решать широкий спектр задач, требующих понимания и сопоставления информации, представленной в различных форматах, и служит основой для разработки специализированных моделей, таких как Qwen3-VL-Embedding и Qwen3-VL-Reranker.
Модели Qwen3-VL-Embedding и Qwen3-VL-Reranker используют базовую модель Qwen3-VL для достижения высоких результатов в задачах поиска и извлечения информации. Qwen3-VL-Embedding преобразует как текст, так и изображения в векторные представления, что позволяет эффективно сравнивать и сопоставлять их. В свою очередь, Qwen3-VL-Reranker использует эти векторные представления для переупорядочивания результатов поиска, повышая точность и релевантность извлеченных данных. Обе модели оптимизированы для работы с большими объемами данных и демонстрируют высокую производительность в задачах, требующих понимания взаимосвязи между текстом и изображениями.
Архитектура Qwen3-VL разработана с учетом требований к эффективной обработке и масштабируемости. Для достижения высокой производительности используется оптимизированная структура, позволяющая обрабатывать большие объемы данных и сложные запросы. В частности, реализованы методы параллельной обработки и распределенных вычислений, что обеспечивает эффективное использование ресурсов и сокращает время отклика. Масштабируемость архитектуры позволяет адаптировать модель к различным аппаратным конфигурациям и увеличивать ее производительность по мере необходимости, что критически важно для решения задач, требующих обработки больших объемов мультимодальных данных.
Модели Qwen3-VL построены на основе архитектуры, обеспечивающей глубокое семантическое понимание взаимосвязи между текстом и изображениями. Это достигается за счет использования механизмов внимания и кросс-модальных преобразований, позволяющих модели сопоставлять визуальные признаки с текстовыми описаниями и наоборот. В процессе обучения модели анализируют большие объемы данных, состоящие из пар “изображение-текст”, что позволяет им выявлять сложные зависимости и корреляции между этими модальностями. В результате, модели способны не только распознавать объекты на изображениях и генерировать соответствующие текстовые описания, но и отвечать на вопросы, требующие понимания содержания как текста, так и изображения, а также выполнять задачи визуального обоснования (visual grounding).
Многоступенчатое обучение для повышения производительности
Qwen3-VL-Embedding использует многоступенчатую стратегию обучения, начинающуюся с контрастивного предварительного обучения. Этот подход предполагает обучение модели различать релевантные и нерелевантные пары данных, что позволяет ей формировать эффективные векторные представления. Контрастивное обучение заключается в минимизации расстояния между представлениями релевантных данных и максимизации расстояния между представлениями нерелевантных данных. Первоначальный этап контрастивного предварительного обучения позволяет модели приобрести базовые знания о семантических взаимосвязях, которые затем уточняются на последующих этапах обучения.
В процессе обучения Qwen3-VL-Embedding применяется метод дистилляции знаний, позволяющий передать опыт, накопленный моделью-переранжировщиком (reranker), в модель эмбеддингов. Этот процесс включает в себя обучение модели эмбеддингов имитировать выходные данные модели-переранжировщика, что позволяет ей унаследовать навыки ранжирования и улучшения качества представления данных. Дистилляция знаний позволяет получить более компактную и эффективную модель эмбеддингов, сохраняя при этом высокую производительность, сравнимую с более сложной моделью-переранжировщиком. В качестве целевых данных для обучения используются вероятности, выданные переранжировщиком, что обеспечивает более точную передачу знаний.
Обучение с учетом квантования (Quantization-Aware Training) представляет собой метод, направленный на повышение устойчивости модели к потерям точности, возникающим при ее сжатии посредством квантования. В процессе обучения модели намеренно имитируется процесс квантования, что позволяет ей адаптироваться к снижению разрядности весов и активаций. Это достигается путем включения операций квантования и деквантования непосредственно в цикл обучения, что позволяет модели научиться компенсировать ошибки, возникающие при квантовании. В результате, квантованная модель демонстрирует минимальное снижение производительности по сравнению с полноразрядной версией, сохраняя высокую точность даже при значительном уменьшении размера и требований к вычислительным ресурсам.
Модели Qwen3-VL-Embedding используют подход Matryoshka Representation Learning, позволяющий создавать вложения различной размерности из одной базовой модели. Этот метод основан на иерархической структуре, где каждая «кукла Матрешки» представляет собой вложение меньшей размерности, полученное путем последовательного уменьшения размерности исходного вложения. Такая архитектура позволяет эффективно управлять вычислительными ресурсами и памятью, предоставляя возможность выбирать оптимальную размерность вложения в зависимости от конкретной задачи и доступных ресурсов, без необходимости повторного обучения модели для каждой размерности.
Оценка и результаты: Демонстрация превосходной производительности
Модель Qwen3-VL-Embedding продемонстрировала передовые результаты на общепризнанных бенчмарках MMEB-V2 и MMTEB, подтверждая свою эффективность в задачах мультимодального понимания. Данное достижение свидетельствует о значительном прогрессе в области извлечения и сопоставления информации из визуальных и текстовых данных. Исследования показали, что Qwen3-VL-Embedding превосходит существующие аналоги в задачах поиска релевантных изображений по текстовым запросам и наоборот, обеспечивая более точные и качественные результаты. Это позволяет использовать модель в широком спектре приложений, включая интеллектуальный поиск, анализ контента и создание систем, способных понимать и взаимодействовать с миром, подобно человеку.
К январю 2026 года модель Qwen3-VL-Embedding-8B продемонстрировала передовые результаты, достигнув общего балла в 77.8 на бенчмарке MMEB-V2. Этот показатель позволил модели существенно превзойти все ранее существовавшие аналоги, установив новый стандарт в области мультимодального представления данных. Достижение подтверждает высокую эффективность разработанной архитектуры в задачах, требующих одновременной обработки визуальной и текстовой информации, и свидетельствует о значительном прогрессе в области понимания и сопоставления различных типов данных.
Исследования показали, что разработанные модели демонстрируют выдающиеся результаты в задачах поиска как визуальной, так и текстовой информации. В частности, при оценке на бенчмарке MMEB-V2, модели превзошли предыдущие решения на 6.7%, что свидетельствует о значительном улучшении в способности эффективно извлекать релевантные данные из мультимодальных источников. Данное превосходство подтверждает перспективность подхода к созданию систем, способных комплексно обрабатывать и анализировать визуальные и текстовые данные для повышения точности и скорости поиска.
Оценка качества ранжирования, проводимая с использованием метрики MRR@10, подтверждает высокую эффективность разработанных алгоритмов. В частности, модель Qwen3-VL-Reranker-8B демонстрирует значительное улучшение — на 4.1 пункта — по сравнению с 2B моделью при выполнении разнообразных задач. Данный результат указывает на способность системы более точно определять релевантность результатов поиска и предоставлять пользователю наиболее подходящую информацию. Улучшение производительности подтверждается стабильностью результатов, полученных на различных наборах данных, что свидетельствует о надежности и универсальности представленного подхода к ранжированию визуально-текстовой информации.
Наблюдатель отмечает, что стремление к state-of-the-art результатам в multimodal retrieval, как демонстрируют Qwen3-VL-Embedding и Qwen3-VL-Reranker, неизбежно приводит к усложнению инфраструктуры. Многоступенчатый пайплайн обучения, высококачественные данные — всё это требует ресурсов и обслуживания. Впрочем, как справедливо заметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ организации». Организация, в данном случае, сложная и многоуровневая, но необходимая для достижения поставленных целей. Очевидно, что рано или поздно, элегантная теория столкнётся с суровой реальностью эксплуатации, и тогда придётся разбираться с тем, что осталось от идеальной архитектуры.
Что дальше?
Представленные модели, безусловно, демонстрируют впечатляющие результаты в области мультимодального поиска. Однако, как и всегда бывает с «прорывами», истинные проблемы только начинают выявляться. Высокая производительность, достигнутая благодаря тщательно подобранным данным и многоступенчатому обучению, неизбежно столкнётся с реальностью грязных, неструктурированных данных, которые всегда преобладают в продакшене. Можно смело предположить, что первая серьёзная миграция в новую версию системы выявит ранее скрытые узкие места и неожиданные взаимодействия.
Оптимизация для эффективного развёртывания — это, конечно, похвально. Но опыт подсказывает, что любая система, обещающая «самовосстановление», просто ещё не сломалась достаточно сильно. Вместо того чтобы тратить усилия на квантизацию и урезание моделей, возможно, стоит сосредоточиться на создании более надежных систем мониторинга и отладки. Если ошибка воспроизводится — значит, у нас стабильная система, а не идеальный алгоритм.
Будущие исследования, вероятно, будут направлены на увеличение масштаба моделей и данных. Но стоит помнить, что документация — это форма коллективного самообмана. Вместо того, чтобы пытаться создать универсальное решение, возможно, стоит сосредоточиться на разработке более гибких и адаптивных систем, способных быстро реагировать на изменения в данных и требованиях пользователей. Иначе, через пару лет всё придется переписывать заново.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04720.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.