MWS AI (входит в МТС Web Services) представила на форуме «Финополис-2025» свою первую мультимодальную модель – Cotype VL, способную одновременно анализировать и интерпретировать изображения и текст.
Модель поставляется как в виде отдельного продукта, так и в составе ИИ-помощников MWS AI для широкого круга сценариев: от поиска по документам, содержащим визуальную информацию, до клиентской поддержки пользователей по скриншотам и подготовки отчетов на основе графических данных.
Cotype VL содержит 32 млрд параметров и распознаёт изображения с печатным, рукописным и смешанным текстом, учитывает визуальный контекст при переводе с одного языка на другой. Модель также умеет создавать краткое и развернутое описание изображений и отвечать на сложные и логические вопросы по их содержанию, требующие рассуждений, сравнений и выводов.
Cotype VL поддерживает русский, английский, китайский и другие языки, что делает её удобной для компаний с международным документооборотом. Cotype VL можно развернуть в закрытом контуре компании и в случае необходимости дообучить совместно с MWS AI на данных заказчика.
«Мультимодальные модели — ключевой элемент для создания ИИ-помощников нового поколения, способных наряду с текстом понимать сложную визуальную информацию, давать более точные ответы с учётом всех входных данных от пользователя и автономно взаимодействовать с интерфейсами различных корпоративных систем и приложений. Наша новая модель умеет работать со схемами, чертежами, техническими иллюстрациями, картами и другими визуальными данными, благодаря чему будет востребована в ИИ-решениях, ориентированных на проектные и инженерные службы, юридические, финансовые и кадровые департаменты, а также на маркетинг, где предполагается работы с разными форматами контента», — отметил генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.
Для обучения Cotype VL команда собрала набор данных на русском языке из различных доменов, включая финансы, промышленность, IT, телеком и здравоохранение. Это более 150 тыс. документов с визуальными данными, сканы и скриншоты: контракты, письма, договоры, диаграммы, таблицы и схемы с картами и чертежами, где важны структура и расположение элементов.
Также в обучающий датасет вошли рукописные конспекты и тетради, документы с рукописным и печатным текстом вроде справок и открыток, печатные чеки, билеты, грамоты и медицинские анализы. Кроме того, модель была обучена на скриншотах интерфейсов бизнес-приложений, инженерного ПО, приложений экосистемы МТС и игр. MWS AI разработала инструмент для генерации синтетических данных на основе реальных примеров. Все текстовые и визуальные данные, полученные из открытых источников, были очищены от персональной инфор