Проблемы оценки моделей Vision-Language (VLM)
Одной из главных проблем в оценке моделей VLM является отсутствие комплексных стандартов, оценивающих все возможности моделей. Существующие методы фокусируются только на узких аспектах, таких как визуальное восприятие или ответы на вопросы, игнорируя важные элементы, такие как справедливость, многоязычие, предвзятость, надежность и безопасность.
Потребность в комплексной оценке
Без целостной оценки модели могут показывать хорошие результаты в некоторых задачах, но проваливаться в других, особенно в чувствительных реальных приложениях. Необходима стандартизированная и полная оценка, чтобы гарантировать, что VLM надежны, справедливы и безопасны в разных условиях эксплуатации.
Текущие методы оценки
Существующие методы оценки включают изолированные задачи, такие как создание подписей к изображениям и вопросы-ответы. Эти методы не охватывают целостные способности моделей. Например, Benchmarks, такие как A-OKVQA и VizWiz, специализированы только на отдельных задачах. Сравнение различных моделей становится затруднительным из-за различий в протоколах оценки.
Предложение VHELM
Исследователи из Стэнфордского университета и других учреждений предложили VHELM — комплексную оценку моделей VLM. Она объединяет несколько наборов данных и оценивает девять критических аспектов, таких как визуальное восприятие, знание, рассуждение, предвзятость, справедливость, многоязычие, надежность, токсичность и безопасность.
Преимущества VHELM
VHELM оценивает 22 ведущие модели VLM с использованием 21 набора данных. Это позволяет получить полное представление о сильных и слабых сторонах моделей. Оценка используется по стандартным метрикам, что обеспечивает сравнимость результатов.
Результаты оценки
Результаты показывают, что ни одна модель не превосходит во всех аспектах, что приводит к компромиссам в производительности. Некоторые модели имеют ограничения в области предвзятости и безопасности, тогда как другие лучше справляются с рассуждениями и надежностью.
Заключение
VHELM значительно расширяет оценку VLM, предлагая целостный подход. Стандартизация метрик оценки и разнообразие наборов данных позволяют получить полное представление о надежности и этичности моделей. Такой подход изменит оценку ИИ и обеспечит их применение в реальных условиях.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Для развития вашей компании с помощью ИИ:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и найти возможности для автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и начинайте с малого проекта, анализируя результаты.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от нашей компании.
