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

  • 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…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…