Модели «язык-изображение» (VLMs)
Модели «язык-изображение» (VLMs) представляют собой продвинутую область искусственного интеллекта, объединяющую компьютерное зрение и обработку естественного языка для работы с мультимодальными данными. Эти модели позволяют системам одновременно понимать и обрабатывать изображения и текст, что открывает возможности для применения в медицине, автоматизированных системах и цифровом анализе контента.
Проблемы безопасности VLMs
Одной из главных проблем при разработке VLMs является безопасность их выводов. Визуальные данные могут содержать вредную или небезопасную информацию, что иногда приводит к опасным или неуместным ответам. Существующие методы защиты не всегда эффективны для визуальных данных, поскольку они могут быть уязвимыми для атак. Это усложняет оценку безопасности при работе с мультимодальными потоками данных.
Методы повышения безопасности
Текущие методы безопасности VLMs включают дообучение и методы защиты на основе вывода. Методы дообучения требуют больших объемов данных и ресурсов, что может снизить общую эффективность модели. В свою очередь, методы, основанные на проверке выводов, в основном фокусируются на текстовых данных, упуская из виду безопасные визуальные входы.
Решение от Purdue University
Исследователи из Университета Пердью разработали метод «Оценка, затем Выравнивание» (ETA), который обеспечивает безопасность VLMs без дополнительных данных или дообучения. ETA делит процесс на два этапа: оценка мультимодальных данных и выравнивание на двух уровнях. Это решение является универсальным и эффективно адаптируется к различным архитектурам VLMs.
Как работает ETA
Метод ETA работает в два этапа. На первом этапе оценивается безопасность визуальных данных с использованием предопределенных критериев. На втором этапе модель вознаграждений проверяет безопасность текстовых выводов. При обнаружении небезопасного поведения применяются две стратегии выравнивания: поверхностное и глубокое. Это сочетание обеспечивает как безопасность, так и полезность выводов.
Результаты тестирования
Метод ETA продемонстрировал высокую эффективность: он снизил уровень небезопасных ответов на 87,5% и значительно превзошел существующие методы. В эксперименте на датасете SPA-VL Harm уровень небезопасности снизился с 46,04% до 16,98%. ETA также продемонстрировала более надежную защиту от вредоносных визуальных данных.
Преимущества ETA
Метод ETA успешно решает проблемы безопасности и сохраняет общую эффективность VLMs. Это достижение закладывает основу для дальнейших разработок и внедрения VLMs с повышенным уровнем доверия в реальных приложениях.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте таким шагам:
- Анализ возможностей ИИ: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где его применение будет наиболее эффективным.
- Выбор KPI: Установите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подбор решений: Изучите доступные ИИ-решения и выберите подходящее.
- Постепенное внедрение: Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта.
Для получения советов по внедрению ИИ, пишите нам. Пробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на запросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может трансформировать ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
