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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…