Визуализация по запросу: новый подход к генерации графиков на основе текста

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают систему, которая автоматически создает визуализации, опираясь на текстовое описание и используя возможности машинного обучения с подкреплением.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура обучения GRPO для генерации визуализаций из текста предполагает оптимизацию политики на основе многоцелевых вознаграждений, включающих точность ответа, корректность кода и качество визуализации, при вычислении комбинированного вознаграждения и преимущества для обновления политики.

Представлен фреймворк RL-Text2Vis, оптимизирующий генерацию визуализаций на основе текста посредством совместного выравнивания текста, кода и визуального результата с использованием многоцелевой функции вознаграждения и алгоритма Group Relative Policy Optimization.

Несмотря на успехи больших языковых моделей в генерации кода для визуализации данных, часто возникают проблемы с семантической согласованностью и качеством итоговых графиков. В данной работе, ‘Aligning Text, Code, and Vision: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Text-to-Visualization’, предлагается новый подход, RL-Text2Vis — первая система обучения с подкреплением для генерации визуализаций, использующая многоцелевую оптимизацию и алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO). Эксперименты с моделями Qwen2.5 показали, что предложенный подход значительно превосходит существующие решения, улучшая качество графиков на 22% по сравнению с GPT-4o и повышая успешность выполнения кода до 97%. Сможет ли RL-Text2Vis стать основой для создания интеллектуальных систем визуального анализа данных, способных эффективно преобразовывать текстовые запросы в понятные и информативные визуализации?

От данных к пониманию: вызовы Text2Vis

Преобразование естественного языка в точные визуализации, известное как Text2Vis, становится все более важным для обеспечения доступности данных, однако сопряжено со значительными трудностями. Основная проблема заключается в необходимости точного семантического соответствия между текстовым запросом и генерируемым графиком. По сути, системе необходимо «понять» не только что визуализировать, но и как представить данные наиболее эффективно. Этот процесс требует не только анализа смысла запроса, но и генерации корректного кода, способного создать желаемый график, что представляет собой сложную задачу, требующую продвинутых алгоритмов обработки естественного языка и машинного обучения. Несоответствие между запросом и визуализацией может привести к неверной интерпретации данных и, следовательно, к ошибочным выводам.

Традиционные методы преобразования текстовых запросов в визуализации часто сталкиваются с трудностями при обработке сложных формулировок, что приводит к созданию неточных или трудно интерпретируемых графиков. Проблема заключается в том, что алгоритмы зачастую не способны корректно извлечь все необходимые семантические нюансы из сложного запроса, что искажает представление данных. Например, запрос, содержащий несколько условий фильтрации или требующий объединения данных из разных источников, может быть неверно интерпретирован, приводя к визуализации, не отражающей истинную картину. В результате, пользователи получают неверные выводы или испытывают затруднения при анализе представленной информации, что снижает ценность визуализации как инструмента для принятия решений.

Оценка качества визуализаций, созданных на основе текстовых запросов, представляет собой сложную задачу, выходящую за рамки простых метрик точности. Традиционные подходы, ориентированные на сопоставление данных, часто не учитывают субъективные аспекты визуального восприятия, такие как читаемость, информативность и эстетическая привлекательность. Недостаточно просто проверить, что данные представлены верно; необходимо оценить, насколько эффективно визуализация помогает пользователю понять закономерности и сделать обоснованные выводы. Разработка комплексных методов оценки, учитывающих не только точность данных, но и когнитивную ясность и удобство использования, является ключевым шагом к созданию действительно полезных и интуитивно понятных инструментов визуализации данных. Без адекватной оценки, невозможно объективно сравнить различные подходы к Text2Vis и определить, какие из них наиболее эффективны для решения конкретных задач.

Для полной реализации потенциала анализа данных, основанного на текстовых запросах, необходима надежная система, способная не только генерировать визуализации по текстовому описанию, но и оценивать их качество. Существующие подходы часто ограничиваются простой проверкой соответствия сгенерированного графика заданным параметрам, игнорируя более тонкие аспекты, такие как понятность, информативность и визуальная привлекательность. Разработка комплексной системы оценки, учитывающей эти факторы, позволит автоматически выявлять неточные или запутанные визуализации, обеспечивая тем самым достоверность и доступность данных для широкого круга пользователей. Такой фреймворк, объединяющий генерацию и оценку, станет ключевым шагом к созданию интуитивно понятных и эффективных инструментов для визуального исследования данных.

В отличие от базовой модели Qwen2.5-14B-Instruct, которая генерирует визуализацию, не соответствующую запросу (отображая абсолютный рост возобновляемых источников энергии вместо их доли в общем объеме), разработанная нами RL-Text2Vis-14B создает корректную, соответствующую запросу и легко интерпретируемую визуализацию.

RL-Text2Vis: решение на основе обучения с подкреплением

RL-Text2Vis — это разработанный нами фреймворк, использующий обучение с подкреплением для автоматической генерации визуализаций на основе текстового описания. В его основе лежит использование больших языковых моделей (LLM) для преобразования текста в код, генерирующий визуализацию. Фреймворк позволяет создавать визуализации без необходимости ручного кодирования или предопределенных шаблонов, используя возможности LLM для интерпретации текстового запроса и генерации соответствующего визуального представления. Это отличает RL-Text2Vis от традиционных систем визуализации, требующих жестко заданных правил и ограничений.

В основе RL-Text2Vis лежит алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO), представляющий собой метод обучения с подкреплением на основе градиентного спуска. GRPO эффективно обучается, анализируя множество кандидатов на выходные данные, что позволяет модели одновременно оценивать и совершенствовать различные варианты визуализаций. В отличие от стандартных методов обучения с подкреплением, GRPO использует групповой подход к обновлению политики, что повышает стабильность и скорость обучения, особенно при работе с комплексными задачами генерации визуализаций. Алгоритм оптимизирует политику, сравнивая производительность каждого кандидата относительно группы других кандидатов, а не абсолютные значения вознаграждения.

Ключевым элементом RL-Text2Vis является многоцелевая функция вознаграждения (Multi-Objective Reward function), которая одновременно оценивает несколько аспектов сгенерированных визуализаций. Оценка включает в себя синтаксическую корректность сгенерированного кода, его работоспособность и правильность выполнения, степень соответствия визуализации исходному текстовому описанию, а также общую оценку качества и информативности полученной визуализации. Комбинирование этих метрик позволяет модели оптимизировать процесс генерации, стремясь к созданию визуализаций, которые одновременно являются корректными, точными и понятными.

В отличие от подходов, основанных на простом имитационном обучении, RL-Text2Vis использует обучение с подкреплением для активного формирования понимания критериев “хорошей” визуализации. Вместо того, чтобы просто воспроизводить существующие примеры, модель самостоятельно исследует различные варианты визуализации и получает вознаграждение за соответствие заданным критериям, таким как синтаксическая корректность, правильность кода, соответствие тексту и общее качество изображения. Такой подход позволяет модели не только копировать существующие решения, но и генерировать новые, оптимизированные для конкретных текстовых запросов и соответствующих заданным стандартам качества.

Алгоритм GRPO значительно повышает качество генерации визуализаций из текста, устраняя синтаксические и числовые ошибки, улучшая читаемость, визуальное качество и соответствие запросу.

Оптимизация ясности: GRPO и проектирование вознаграждения

Метод GRPO использует стандартизацию вознаграждений (Reward Standardization) для точной оценки преимуществ, нормализуя вознаграждения внутри группы кандидатов на выход. Этот процесс заключается в вычислении среднего значения и стандартного отклонения вознаграждений для каждого набора кандидатов, а затем применении z-преобразования к каждому отдельному вознаграждению. Нормализация позволяет снизить дисперсию оценок преимуществ, что, в свою очередь, повышает стабильность обучения агента и ускоряет сходимость. Применение стандартизации вознаграждений особенно важно при работе с задачами, где абсолютные значения вознаграждений могут значительно варьироваться, а относительные различия между кандидатами являются более значимыми.

Для предотвращения чрезмерного отклонения генерируемых визуализаций от эталонной политики в процессе обучения с подкреплением используется KL-штраф (KL Penalty). Этот штраф измеряет расхождение между вероятностными распределениями действий, предложенных текущей политикой и эталонной. $D_{KL}(P||Q)$ представляет собой дивергенцию Кульбака-Лейблера, которая количественно оценивает «информационные потери», когда распределение $Q$ используется для аппроксимации распределения $P$ . Внедрение KL-штрафа способствует сохранению когерентности и стабильности генерируемых изображений, ограничивая радикальные изменения в политике агента и обеспечивая более предсказуемое поведение.

В качестве базовой модели используется Qwen2.5, обладающая развитыми возможностями понимания естественного языка. Это обеспечивает прочную основу для агента обучения с подкреплением (RL), позволяя ему эффективно обрабатывать и интерпретировать текстовые входные данные и инструкции. Qwen2.5 предоставляет предварительно обученные веса и архитектуру, которые служат отправной точкой для дальнейшей настройки и обучения агента RL, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для достижения желаемых результатов. Предварительное обучение модели на большом объеме текстовых данных позволяет агенту RL более эффективно обобщать и применять полученные знания в новых ситуациях.

Для оценки сгенерированного контента, включающего как текст, так и визуальные элементы, используются оценочные модели на основе больших языковых моделей (LLM) и моделей, анализирующих визуальный контент (VLM). LLM-оценщики анализируют текстовую составляющую, оценивая ее связность, грамматическую корректность и соответствие заданным критериям. VLM-оценщики, в свою очередь, отвечают за анализ визуальной части, оценивая качество изображения, его релевантность тексту и общее визуальное восприятие. Комбинированное использование LLM и VLM позволяет получить комплексные сигналы обратной связи, необходимые для обучения агента и улучшения качества генерируемого контента по обоим параметрам — текстовому и визуальному.

Норма градиента и расхождение Кульбака-Лейблера совместно характеризуют стабильность оптимизации и отклонение политики от эталонной модели.

Подтверждение производительности и дальнейшие направления

Эксперименты, проведенные с использованием стандартных наборов данных, таких как NVBench, наглядно демонстрируют значительное превосходство RL-Text2Vis в качестве генерируемых визуализаций по сравнению с традиционными методами обучения с учителем. В ходе исследований было установлено, что применение алгоритмов обучения с подкреплением позволяет создавать более четкие и точные графики, что особенно важно для эффективной передачи информации и анализа данных. Преимущество RL-Text2Vis заключается в способности адаптироваться к сложным запросам и генерировать визуализации, которые не только соответствуют заданным критериям, но и обладают высокой степенью понятности и наглядности, что открывает новые возможности для исследования данных и коммуникации.

Оценка с использованием общепринятых метрик, таких как VisEval, подтверждает достоверность, законность и читаемость визуализаций, созданных системой. Анализ показывает, что генерируемые графики не только соответствуют заданным текстовым запросам, но и отличаются высокой степенью корректности в представлении данных. Показатель читаемости графиков, измеренный с помощью VisEval, достиг значения 2.50, что значительно превосходит результаты предыдущих методов, демонстрирующих показатель всего 1.50. Это указывает на то, что визуализации, созданные системой, легко интерпретируются и позволяют пользователям быстро извлекать полезную информацию из представленных данных, что делает их эффективным инструментом для анализа и коммуникации.

Исследования показали, что разработанная система RL-Text2Vis демонстрирует значительное улучшение качества генерируемых визуализаций по сравнению с моделью GPT-4o. В частности, применение обучения с подкреплением и использования обратной связи после выполнения задачи позволило добиться относительного повышения ясности и корректности графиков на 22%. Это выражается в достижении системой RL-Text2Vis показателя ясности в 4.10 единиц против 3.32 у GPT-4o, а также корректности в 4.03 единицы против 3.30. Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование обучения с подкреплением в процессе генерации визуализаций на основе текстовых запросов существенно повышает их наглядность и точность представления данных.

Исследования показали, что разработанная система RL-Text2Vis демонстрирует впечатляющую надежность в генерации исполняемого кода: коэффициент успешной компиляции и запуска достигает 97%, что значительно превосходит показатель в 78%, зафиксированный у базовых моделей. Кроме того, в ходе тестирования на бенчмарке NVBench система показала 93% успешных результатов, в то время как у предшествующих разработок этот показатель составлял лишь 75%. Такое существенное улучшение свидетельствует о повышенной способности RL-Text2Vis создавать корректный и работоспособный код для визуализации данных, открывая новые возможности для автоматизированного анализа и представления информации.

Оценка читаемости графиков, проведенная с использованием VisEval, продемонстрировала значительный прирост благодаря RL-Text2Vis. Результаты показали, что показатель читаемости увеличился до 2.50, что на целый балл превышает 1.50, достигнутый предыдущими методами. Такое существенное улучшение свидетельствует о способности RL-Text2Vis генерировать визуализации, которые не только точно отражают данные, но и легко воспринимаются пользователем, облегчая анализ и понимание информации. Повышенная читаемость графиков открывает новые возможности для эффективной коммуникации данных в различных областях, от научных исследований до бизнес-аналитики.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей данной платформы для обработки более сложных типов данных, включая многомерные массивы и неструктурированные источники информации. Особое внимание будет уделено интеграции механизмов обратной связи с пользователем, позволяющих адаптировать процесс генерации визуализаций к индивидуальным потребностям и предпочтениям. Предполагается разработка интерактивных инструментов, позволяющих пользователю корректировать параметры визуализации и предоставлять оценки качества, которые будут использоваться для обучения модели с подкреплением и повышения ее эффективности. Это позволит создавать не просто точные, но и максимально понятные и информативные визуализации, способствующие более глубокому анализу данных и эффективной коммуникации.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости согласования текстового описания, программного кода и конечной визуализации. Подход, основанный на многоцелевом обучении с подкреплением, стремится к созданию визуализаций, которые не только соответствуют тексту, но и обладают внутренней математической корректностью. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». Данное утверждение находит отражение в стремлении авторов к созданию не просто работающих, но и доказуемо корректных алгоритмов генерации визуализаций, что особенно важно в контексте сложных систем визуального анализа, где даже незначительная ошибка может привести к неверным выводам. Оптимизация с использованием Group Relative Policy Optimization (GRPO) позволяет достичь баланса между различными критериями качества, обеспечивая тем самым надежность и предсказуемость результатов.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, безусловно, представляет шаг вперед в области генерации визуализаций из текстовых запросов. Однако, строго говоря, сама оптимизация многоцелевой функции, даже с использованием Group Relative Policy Optimization, не гарантирует достижение истинной элегантности. Настоящая проверка — не в успешной работе на текущем наборе тестов, а в математической доказуемости корректности алгоритма. Существующие метрики для оценки соответствия между текстом, кодом и визуализацией, как правило, эмпирические и подвержены субъективности. Требуется разработка формальных методов верификации, способных подтвердить, что сгенерированная визуализация действительно представляет собой точное и недвусмысленное отображение исходного текстового запроса.

Более того, текущая парадигма обучения с подкреплением подразумевает определение явной функции вознаграждения. Это, в сущности, навязывание исследователем своего представления о «хорошей» визуализации. Интереснее было бы исследовать возможности обучения без явного вознаграждения, где агент самостоятельно выявляет закономерности и принципы эффективной визуализации, основываясь на внутренней мотивации и самообучении. Это, конечно, сложнее, но потенциально ведет к более универсальным и адаптивным системам.

В конечном итоге, задача генерации визуализаций — это не просто техническая проблема, а вопрос представления знаний и коммуникации. Истинный прогресс требует не только улучшения алгоритмов, но и более глубокого понимания когнитивных процессов, лежащих в основе визуального мышления и восприятия. И, разумеется, строгого математического обоснования каждого шага.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04582.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-10 12:33