Иголка в стоге картинок: зачем нужен новый бенчмарк
Представьте, что вы врач. Перед вами не один снимок МРТ, а двадцать. Или вы инженер — анализируете не одну фотографию дефекта, а серию с разных ракурсов. Или просто пытаетесь найти свою кошку на сотне фотографий с камер наблюдения.
Современные мультимодальные модели (LMM) вроде GPT-4V или Gemini справляются с одиночными изображениями неплохо. Но дайте им десяток — и начинается веселье. Модель теряет детали, путает контекст, забывает, что было на третьей картинке, когда анализирует десятую.
Проблема в том, что все существующие бенчмарки тестируют LMM на одиночных изображениях. Как будто в реальном мире информация всегда приходит по одной картинке за раз. Это примерно как тестировать память человека, показывая ему по одной букве, а потом удивляться, что он не может прочитать книгу.
Visual Haystacks — это первый специализированный бенчмарк, который ломает эту парадигму. Его создатели задали простой вопрос: а как вообще измерить способность модели работать с коллекциями изображений?
Needle-In-A-Haystack для визуальных данных
Концепция стара как мир. Берём «стог сена» — в нашем случае коллекцию изображений. Прячем в него «иголку» — целевую информацию. Задаём модели вопрос, ответ на который требует найти эту иголку.
Звучит просто? На практике всё сложнее.
1. Удерживать в памяти десятки изображений одновременно
2. Сравнивать их между собой
3. Выделять релевантные детали из шума
4. Строить логические связи между разными кадрами
Вот как это работает на практике. Берём 50 изображений кошек. На одном из них — кошка в ошейнике с номером «42». Все остальные — просто кошки. Вопрос модели: «На какой фотографии кошка с номером 42 на ошейнике?»
Кажется, задача для ребёнка. Но для LMM это вызов на выживание.
1Создание «стога сена»
Нельзя просто набросать случайных картинок. Visual Haystacks использует структурированный подход:
- Тематическая когерентность: все изображения в одном наборе связаны общей темой (медицинские снимки, уличные сцены, технические диаграммы)
- Визуальное разнообразие: внутри темы — максимальные вариации ракурсов, освещения, композиции
- Контролируемый шум: «иголка» должна быть достаточно заметной, чтобы её можно было найти, но не настолько очевидной, чтобы задача стала тривиальной
Именно этот баланс делает бенчмарк полезным. Слишком простые задачи не покажут слабые места модели. Слишком сложные — будут нерешаемыми даже для человека.
2Размещение «иголки»
Здесь начинается настоящая наука. «Иголка» — это не просто объект. Это может быть:
| Тип иголки | Пример | Что проверяет |
|---|---|---|
| Визуальная аномалия | Сломанная деталь на одном из 50 снимков | Внимание к деталям |
| Текстовый артефакт | Номер на табличке среди уличных сцен | OCR в контексте |
| Логическое противоречие | Объект, который не может находиться в этой сцене | Семантическое понимание |
| Временное изменение | Разница между первым и последним кадром серии | Анализ последовательностей |
Ключевой момент: «иголка» всегда требует кросс-кадрового анализа. Нельзя найти её, просто посмотрев на одно изображение. Нужно сравнивать, сопоставлять, делать выводы.
3Формулировка вопроса
Плохой вопрос: «Что на картинке?» Хороший вопрос: «На каком изображении в последовательности появляется красная машина, и каков её номерной знак?»
Visual Haystacks использует многоуровневые вопросы:
- Идентификация: Есть ли целевой объект в наборе?
- Локализация: На каком именно изображении?
- Атрибуция: Какие у него свойства?
- Контекстуализация: Как он связан с другими элементами набора?
Это не тест на зрение. Это тест на визуальное мышление.
Что показали первые тесты (и это немного шокирует)
Когда Visual Haystacks запустили на современных LMM, результаты заставили пересмотреть многие предположения.
GPT-4V, который блестяще отвечает на вопросы по одиночным изображениям, сдаётся уже на 10-15 кадрах. Модель начинает «терять» изображения из середины последовательности — классический эффект Lost in the Middle, но теперь в визуальной области.
Самый неожиданный результат: многие модели показывают обратную корреляцию между количеством изображений и точностью ответов. Добавление большего контекста (больше изображений) не улучшает, а ухудшает результаты. Это прямо противоречит интуиции «больше данных = лучше».
Почему так происходит? Три основные причины:
- Архитектурные ограничения: Токенизация изображений съедает контекстное окно. Каждая картинка — это сотни или тысячи токенов. 20 изображений могут занять весь контекст модели, не оставив места для «размышлений»
- Проблема внимания: Механизмы внимания не оптимизированы для работы с десятками визуальных входов одновременно. Модель не умеет эффективно «переключаться» между изображениями
- Когнитивная перегрузка: Даже если технически модель может обработать все изображения, её «рассуждения» становятся поверхностными. Как человек, который пытается одновременно следить за пятью экранами
Практическое применение: не только академический интерес
Зачем всё это нужно, кроме как для красивых графиков в научных статьях? (Хотя про создание таких графиков есть отличный гайд — LLMPlot.com).
Visual Haystacks решает реальные проблемы:
Медицинская диагностика
Врач никогда не ставит диагноз по одному снимку. Это всегда серия: МРТ в разных проекциях, КТ с контрастом, рентген в динамике. Модель, которая не умеет анализировать коллекции изображений, в медицине бесполезна.
Visual Haystacks позволяет тестировать медицинские LMM на реалистичных сценариях: найти микроскопическую опухоль на одном из 30 срезов, отследить изменение патологии во времени, сравнить дооперационные и послеоперационные снимки.
Промышленная инспекция
Автоматический контроль качества на конвейере — это не одна фотография детали. Это десятки снимков с разных ракурсов, при разном освещении, с разными фильтрами.
Бенчмарк помогает ответить на вопросы: Может ли модель найти трещину, видимую только под определённым углом? Обнаружит ли дефект, который проявляется только при сравнении с эталонным изображением?
Научные исследования
Астрономия: поиск новых объектов в серии снимков ночного неба. Биология: анализ тысяч микроскопических изображений клеток. Геология: сравнение спутниковых снимков для обнаружения изменений ландшафта.
Во всех этих случаях нужна не просто «зрячая» модель, а модель, способная к визуальному анализу данных.
Как использовать Visual Haystacks для своих проектов
Вы не просто пассивный потребитель исследований. Visual Haystacks — это инструмент, который можно адаптировать под свои нужды.
1Определите свой «стог сена»
Какие изображения действительно важны для вашей задачи? Если вы работаете с медицинскими данными, ваш «стог» — это серии снимков. Если с автономным вождением — последовательности кадров с видеорегистратора.
Соберите репрезентативную выборку. Не 1000 случайных картинок, а 50 осмысленно связанных.
2Создайте свои «иголки»
Что модель должна уметь находить в ваших данных? Это могут быть:
- Аномалии в производственном процессе
- Изменения в документах (сравнение версий)
- Конкретные объекты в видеопотоке
- Несоответствия в дизайне интерфейсов
Важно: «иголки» должны быть реалистичными, но не очевидными.
3Разработайте метрики успеха
Точность — это только начало. Измеряйте также:
| Метрика | Что показывает | Как измерять |
|---|---|---|
| Контекстная ёмкость | Сколько изображений модель может эффективно обработать | Точность в зависимости от количества кадров |
| Устойчивость к шуму | Как модель справляется с нерелевантными изображениями | Точность при добавлении дистракторов |
| Временная согласованность | Может ли модель отслеживать изменения во времени | Правильность анализа последовательностей |
| Детализация ответов | Насколько точны и подробны описания | ROUGE, BLEU или человеческая оценка |
Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)
После работы с десятками команд, тестирующих свои LMM, я заметил повторяющиеся паттерны неудач.
Ошибка №1: Тестирование на слишком простых данных
Если ваша «иголка» — красный квадрат на белом фоне среди изображений кошек, любая модель справится. Но в реальном мире аномалии редко такие очевидные. Делайте задачи сложными, но решаемыми.
Ошибка №2: Игнорирование порядка изображений
В реальных сценариях последовательность часто имеет значение (медицинские снимки в динамике, кадры видео). Если вы перемешаете изображения случайным образом, вы теряете важный аспект задачи.
Ошибка №3: Оценка только по конечному ответу
«Правильно/неправильно» — это слишком грубо. Анализируйте reasoning модели. Почему она ошиблась? Перепутала похожие изображения? Не заметила деталь? Забыла контекст? Для этого пригодятся промпты для тестирования логики.
Что дальше? Будущее многокадрового зрения
Visual Haystacks — не конечная точка, а начало. Вот что будет развиваться в ближайшие год-два:
Динамические стоги сена. Сейчас наборы изображений статичны. В будущем — интерактивные тесты, где модель может «запрашивать» дополнительные изображения, уточнять ракурсы, просить увеличить деталь.
Мультимодальные иголки. Не только визуальная информация, но и текст, аудио, данные датчиков. Найти несоответствие между тем, что на изображении, и тем, что в сопроводительном отчёте.
Адверсариальные тесты. Специально сконструированные «стоги», которые эксплуатируют слабые места конкретных архитектур. Как StruQ и SecAlign для prompt injection, но для визуального домена.
Самое важное: Visual Haystacks смещает фокус с «может ли модель видеть» на «может ли модель думать о том, что она видит». Это качественный скачок. От распознавания объектов к визуальному анализу. От ответов на вопросы к решению проблем.
Если вы выбираете мультимодальную модель для проекта, не спрашивайте «насколько она точна на ImageNet». Спросите: «Сколько изображений она может проанализировать одновременно, не теряя нити рассуждений?» Ответ на этот вопрос определит, будет ли ваше решение работать в реальном мире или останется лабораторным экспериментом.
И помните: лучший бенчмарк — тот, который максимально похож на вашу реальную задачу. Не бойтесь создавать свои собственные «стоги сена». Именно так появляются прорывные решения — когда инструменты тестирования догоняют сложность реального мира.
