Дистилляция визуального мышления Gemini 3 Flash в Qwen 3 VL 32B: практическое руководство по созданию синтетических датасетов

Проблема: открытые VL-модели отстают в reasoning

Вы загружаете Qwen 3 VL 32B или Llava-Next-34B. Даете картинку с графиком и спрашиваете: "Какая тенденция видна с 2023 по 2025 год?". Модель описывает оси, цвета, легенду. Но не делает выводов. Не рассуждает. Не связывает точки.

Gemini 3 Flash смотрит на ту же картинку и выдает: "Рост замедлился с 15% до 4%, вероятно из-за насыщения рынка. Обрати внимание на аномалию в Q3 2024."

В чем разница? Визуальное мышление (visual reasoning). Способность не просто описывать, а анализировать, сравнивать, делать логические выводы на основе визуальной информации.

Решение: дистилляция через синтетические данные

Прямой доступ к весам Gemini 3 Flash? Нет. Но у нас есть API. Идея проста до гениальности: используем Gemini как "учителя", который генерирует примеры reasoning для обучения "ученика" - Qwen 3 VL.

Но здесь кроется ловушка. Большинство пытается делать так:

# КАК НЕ НАДО ДЕЛАТЬ
prompt = "Опиши эту картинку"
response = gemini_api(prompt, image)
dataset.append({"image": image, "response": response})

Проблема в том, что Gemini по умолчанию выдает описательные ответы. Нужно заставить его мыслить вслух, раскрывать цепочку рассуждений.

1Шаг 1: Собираем разнообразные изображения

Однотипные картинки - однотипные reasoning. Нужно покрыть все типы визуального анализа:

• Научные графики и диаграммы (из статей arXiv)
• Инфографика и дашборды (Tableau, Power BI)
• Медицинские снимки (рентген, МРТ, гистология)
• Архитектурные планы и чертежи
• Карты и схемы (транспортные, геологические)
• Мемы и комиксы (да, для анализа контекста)

2Шаг 2: Промпт-инженерия для извлечения reasoning

Вот где большинство ошибается. Стандартные промпты не работают. Нужно проектировать их так, чтобы Gemini раскрывал свой мыслительный процесс.

# ПРАВИЛЬНЫЙ ПРОМПТ ДЛЯ GEMINI 3 FLASH (ЯНВАРЬ 2026)
system_prompt = """Ты - эксперт по визуальному анализу. Твоя задача - не просто описать изображение, а провести глубокий анализ с цепочкой рассуждений.

Структура ответа:
1. Первичное наблюдение: что сразу бросается в глаза?
2. Детальный анализ: разбери элементы и их взаимосвязи
3. Логические выводы: какие тенденции, аномалии, паттерны видишь?
4. Гипотезы: какие возможные причины или следствия?
5. Вопросы для дальнейшего исследования: что еще нужно узнать?

Говори как ученый, который объясняет коллеге свой мыслительный процесс."""

Почему именно такая структура? Потому что она заставляет модель эксплицировать имплицитные знания. То, что в Gemini происходит "под капотом", становится явным в ответе.

3Шаг 3: Создание датасета с метаданными

Сырые ответы Gemini - это только половина дела. Нужно структурировать данные для эффективного обучения.

Сколько примеров нужно? Мой опыт показывает: 10-20 тысяч качественных примеров дают больший прирост, чем 100 тысяч средних. Лучше меньше, да лучше.

4Шаг 4: Supervised Fine-Tuning Qwen 3 VL 32B

Теперь обучаем ученика. Но не просто загружаем датасет в тренировочный скрипт. Есть тонкости.

# КОНФИГУРАЦИЯ ОБУЧЕНИЯ (ЯНВАРЬ 2026)
config = {
    "model_name": "Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct",
    "lora_r": 32,  # Больше для сохранения reasoning способностей
    "lora_alpha": 64,
    "target_modules": ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj"],
    "learning_rate": 2e-5,  # Меньше стандартного
    "warmup_steps": 100,
    "gradient_accumulation_steps": 4,
    "per_device_train_batch_size": 2,  # 32B модель требует памяти
    "num_train_epochs": 3,
    "max_length": 4096,
    "vision_tower_trainable": False,  # Не трогаем энкодер!
    "freeze_layers": ["model.layers.0", "model.layers.1"],  # Сохраняем базовые знания
}

Самая частая ошибка: пытаться обучать весь модель. Vision encoder должен быть заморожен! Мы обучаем только языковую часть и кросс-аттеншн.

5Шаг 5: Валидация и итерация

Обучили модель? Отлично. Теперь самое важное: проверка на реальных задачах.

Не используйте стандартные бенчмарки типа VQA-v2. Они слишком простые. Возьмите MMMU-Pro (Multimodal Massive Multi-discipline Understanding) - это новый стандарт на январь 2026 года, который включает сложные reasoning задачи из физики, математики, медицины.

Сравнивайте не только конечный ответ, но и качество reasoning chain. Научилась ли модель:

• Задавать уточняющие вопросы к изображению?
• Выдвигать и проверять гипотезы?
• Обнаруживать противоречия в данных?
• Делать прогнозы на основе визуальных паттернов?

Где этот подход ломается?

Дистилляция работает блестяще для задач, где у Gemini есть явное преимущество. Но есть границы:

1. Креативные задачи: генерация метафор, поэтическое описание изображений. Gemini здесь субъективен, его стиль сложно дистиллировать.

2. Специализированные домены: анализ редких медицинских снимков, где нужна экспертная проверка. Синтетические данные могут содержать ошибки.

3. Мульти-таск обучение: одна модель не может быть экспертом во всем. Лучше тренировать несколько специализированных адаптеров.

Практические советы из боевого опыта

После 15 таких проектов я вывел правила, которые экономят время и нервы:

1. Начинайте с малого: 500 примеров, одна категория изображений. Проверьте гипотезу, прежде чем масштабироваться.
2. Используйте кэширование: ответы Gemini дорогие. Кэшируйте все запросы. При повторной генерации датасета вы сэкономите тысячи долларов.
3. Добавляйте человеческую проверку: 5% датасета должны проверять эксперты. Иначе наследуете ошибки Gemini.
4. Экспериментируйте с temperature: Gemini 3 Flash на высокой temperature (0.8-1.0) генерирует более разнообразные reasoning цепи. Но может "галлюцинировать".
5. Не забывайте про негативные примеры: добавьте в датасет случаи, где Gemini ошибся. Учите модель распознавать собственные ограничения.

Альтернативы и будущее

Дистилляция из Gemini - только один путь. Что еще работает в 2026 году:

Self-instruct с улучшением: используем саму Qwen для генерации примеров, затем фильтруем через более сильную модель (тот же Gemini).

Смешанные датасеты: комбинируем синтетические данные с человеческими разметками из ShareGPT-Vision, LLaVA-Instruct.

Кросс-модельная дистилляция: используем несколько учителей - Gemini 3 Flash для reasoning, GPT-4V для детального описания, Claude 3.5 Sonnet для безопасности.

Но главный тренд 2026 года - специализированные reasoning модели. Вместо одной универсальной VL-модели, мы видим рост нишевых решений: ChartQA-специалист, медицинский анализатор снимков, инженерный чертежный ассистент.

Мой прогноз: через год open-source модели догонят сегодняшний Gemini по reasoning на специализированных задачах. Но для общего искусственного интеллекта проприетарные решения останутся впереди.

Последний совет: не гонитесь за размерами модели. Qwen 3 VL 7B с качественным датасетом часто превосходит 32B версию со средними данными. Особенно после квантования до 4-бит - она работает в 10 раз быстрее и помещается на одну потребительскую видеокарту.

Создание синтетических данных - это искусство. Но именно оно превращает open-source модели из "умных попугаев" в настоящих визуальных аналитиков. Начните с малого, итератируйте быстро, и не бойтесь экспериментировать с промптами. Удачи!