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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…