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

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • 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…