Отчет о новых стратегиях борьбы с галлюцинациями в многомодальных больших языковых моделях

 A Survey Report on New Strategies to Mitigate Hallucination in Multimodal Large Language Models

Исследование новых стратегий для смягчения галлюцинаций в мультимодальных больших языковых моделях

Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) представляют собой передовое соединение обработки языка и компьютерного зрения, задача которых заключается в понимании и генерации ответов, учитывающих как текст, так и изображения. Эти модели способны выполнять задачи, требующие интегрированного подхода, такие как описание фотографий, ответы на вопросы о видеоконтенте или даже помощь людям с нарушениями зрения в ориентации в окружающей их среде.

Проблема галлюцинаций в MLLM

Одной из наиболее актуальных проблем, с которой сталкиваются эти продвинутые модели, является «галлюцинация». Этот термин описывает случаи, когда MLLM генерируют ответы, кажущиеся правдоподобными, но фактически неверными или не имеющими поддержки в визуальном контенте, который они должны анализировать. Такая неточность может подорвать доверие к приложениям искусственного интеллекта, особенно в таких критических областях, как анализ медицинских изображений или системы наблюдения, где важна точность.

Решение проблемы галлюцинаций

Для решения этих неточностей традиционно усилия направлены на совершенствование моделей с помощью сложных режимов обучения, включающих огромные наборы аннотированных изображений и текстовых наборов данных. Несмотря на эти усилия, проблема остается, в значительной степени из-за внутренней сложности обучения машин точно интерпретировать и коррелировать мультимодальные данные. Например, модель может описывать элементы на фотографии, которых на самом деле нет, неправильно интерпретировать действия на сцене или не распознать контекст визуального ввода.

Ученые из Национального университета Сингапура, Amazon Prime Video и AWS Shanghai AI Lab изучили методы уменьшения галлюцинаций. Один из подходов предполагает корректировку стандартной парадигмы обучения путем внедрения новых техник выравнивания, которые улучшают способность модели коррелировать конкретные визуальные детали с точными текстовыми описаниями. Этот метод также включает критическую оценку качества данных, фокусируясь на разнообразии и представительности обучающих наборов, чтобы предотвратить распространенные предубеждения данных, приводящие к галлюцинациям.

Количественные улучшения в ключевых показателях эффективности

Квантитативные улучшения в нескольких ключевых метриках производительности подчеркивают эффективность изученных моделей. Например, в бенчмарк-тестах, связанных с генерацией подписей к изображениям, улучшенные модели продемонстрировали 30% снижение случаев галлюцинаций по сравнению с их предшественниками. Способность модели точно отвечать на визуальные вопросы улучшилась на 25%, что свидетельствует о более глубоком понимании визуально-текстовых интерфейсов.

В заключение, обзор мультимодальных больших языковых моделей изучил существенное вызов галлюцинаций, который является препятствием для полностью надежных систем искусственного интеллекта. Предложенные решения продвигают технические возможности MLLM, а также улучшают их применимость в различных секторах, обещая будущее, в котором искусственному интеллекту можно доверять в точной интерпретации и взаимодействии с визуальным миром. Эта работа заложила основу для будущих разработок в этой области и служит ориентиром для непрерывных улучшений в комплексном понимании мультимодального искусственного интеллекта.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте A Survey Report on New Strategies to Mitigate Hallucination in Multimodal Large Language Models .

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить 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

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 3

    NVIDIA AceReason-Nemotron: Прорыв в математическом и кодовом рассуждении с помощью обучения с подкреплением

    «`html Введение Использование искусственного интеллекта может существенно изменить бизнес-процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Практические бизнес-решения Автоматизация процессов: Найдите области, где искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Групповое Мышление: Новая Эффективность Сотрудничества AI

    Повышение Эффективности Бизнеса с Помощью Group Think Введение в Group Think В современном мире искусственного интеллекта сотрудничество языковых моделей (LLMs) открывает новые горизонты. Концепция Group Think позволяет этим моделям эффективно работать вместе, увеличивая…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 0

    Оценка ИИ-ассистентов для сложных голосовых рабочих процессов в предприятиях

    Практические бизнес-решения Бизнесы могут использовать технологии ИИ для трансформации своих операций. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, где…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    Thinkless: Новая Эффективная Платформа для Языковых Моделей

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических шагов, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности для автоматизации Ищите процессы, которые могут быть автоматизированы. Сосредоточьтесь на взаимодействиях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 1

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для оценки моделей с длинным контекстом

    MMLONGBENCH: Новый стандарт для моделей зрения и языка с длинным контекстом Понимание моделей зрения и языка с длинным контекстом Современные достижения в моделировании длинного контекста значительно улучшили производительность больших языковых моделей и моделей…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 0

    Магнитный интерфейс AI: Совместная автоматизация веб-задач от Microsoft

    Введение Современные веб-технологии изменили наше взаимодействие с цифровыми платформами. Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ может значительно повысить эффективность работы. Однако важно, чтобы ИИ работал в сотрудничестве с пользователями, а не заменял их.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    Улучшение логического мышления в бизнес-приложениях ИИ

    Улучшение Размышлений в AI Моделях для Бизнес Приложений Понимание Больших Моделей Размышлений Большие Модели Размышлений (БМР), такие как o1 и o3 от OpenAI, DeepSeek-R1, Grok 3.5 и Gemini 2.5 Pro, демонстрируют впечатляющие способности…