Исследователи Университета Пердью представили ETA: двухфазную ИИ-систему для повышения безопасности в моделях “визуальный-язык” при выводе.

 Purdue University Researchers Introduce ETA: A Two-Phase AI Framework for Enhancing Safety in Vision-Language Models During Inference

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.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…