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

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…