Предложение исследователей Google DeepMind для улучшения обобщения и интерпретации искусственного интеллекта через гуманоцентричное выравнивание моделей зрения

 Google DeepMind Researchers Propose Human-Centric Alignment for Vision Models to Boost AI Generalization and Interpretation

“`html

Google DeepMind Researchers Propose Human-Centric Alignment for Vision Models to Boost AI Generalization and Interpretation

Глубокое обучение сделало значительные шаги в искусственном интеллекте, особенно в обработке естественного языка и компьютерном зрении. Однако даже самые передовые системы часто терпят неудачи способами, которые не свойственны человеку, подчеркивая критическую разницу между искусственным и человеческим интеллектом. Это различие возродило дебаты о том, обладают ли нейронные сети основными компонентами человеческого познания. Основной вызов заключается в разработке систем, которые проявляют более похожее на человеческое поведение, особенно в отношении устойчивости и обобщения. В отличие от людей, которые могут адаптироваться к изменениям окружающей среды и обобщать в различных визуальных ситуациях, модели искусственного интеллекта часто нуждаются в помощи с изменением распределения данных между обучающими и тестовыми наборами. Этот недостаток устойчивости в визуальных представлениях представляет существенные вызовы для последующих приложений, требующих сильных способностей к обобщению.

Практические решения и ценность:

Исследователи из Google DeepMind, Machine Learning Group, Technische Universität Berlin, BIFOLD, Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Max Planck Institute for Human Development, Anthropic, Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul, Max Planck Institute for Informatics предлагают уникальную методику под названием AligNet для решения несоответствия между человеческими и машинными визуальными представлениями. Этот подход направлен на моделирование масштабных наборов данных с оценкой сходства, похожих на человеческие, для выравнивания моделей нейронных сетей с человеческим восприятием. Методология начинается с использования аффинного преобразования для выравнивания модельных представлений с человеческими семантическими оценками в задачах тройственного выбора. Этот процесс включает меры неопределенности от человеческих ответов для улучшения калибровки модели. Выровненная версия современной модели визуального фундамента (VFM) затем служит заменой для генерации сходства, похожего на человеческое, среди моделей. Группируя представления в значимые суперординарные категории, исследователи выбирают семантически значимые тройки и получают ответы на тройственный выбор от заменяющей модели, что приводит к обширному набору человекоподобных тройных оценок под названием AligNet.

Результаты демонстрируют значительные улучшения в выравнивании машинных представлений с человеческими оценками на различных уровнях абстракции. Для глобальной грубой семантики мягкое выравнивание существенно улучшило производительность модели, с точностью, возросшей с 36,09-57,38% до 65,70-68,56%, превышая показатель надежности человека-к-человеку в 61,92%. Для локальной тонкой семантики выравнивание улучшилось умеренно, с точностью, возросшей с 46,04-57,72% до 58,93-62,92%. Для троек, связанных с классами, тонкая настройка AligNet достигла замечательного выравнивания, с точностью, достигающей 93,09-94,24%, превышая показатель шумового потолка человека в 89,21%. Эффективность выравнивания различалась на разных уровнях абстракции, при этом различные модели проявляли свои сильные стороны в различных областях. Особенно следует отметить, что тонкая настройка AligNet хорошо обобщается на другие наборы данных оценки сходства человека, демонстрируя значительные улучшения в выравнивании на различных задачах сходства объектов, включая многоразмещение и попарные оценки сходства по шкале Ликерта.

Методология AligNet включает несколько ключевых этапов для выравнивания машинных представлений с человеческим визуальным восприятием. Вначале она использует набор данных THINGS triplet odd-one-out для изучения аффинного преобразования в глобальное человеческое пространство сходства объектов. Это преобразование применяется к представлениям модели-учителя, создавая матрицу сходства для пар объектов. Процесс включает меры неопределенности человеческих ответов с использованием метода приближенного байесовского вывода, заменяя жесткое выравнивание мягким выравниванием.

Целью функции обучения преобразования неопределенности является объединение мягкого выравнивания с регуляризацией для сохранения локальной структуры сходства. Преобразованные представления затем кластеризуются в суперординарные категории с использованием кластеризации k-средних. Эти кластеры направляют генерацию троек из различных изображений ImageNet, с выбором третьего объекта, определяемого заменяющей моделью-учителем.

Наконец, устойчивая целевая функция на основе дивергенции Кульбака-Лейблера облегчает дистилляцию парной структуры сходства учителя в сеть-ученик. Эта цель AligNet объединяется с регуляризацией для сохранения пространства предварительно обученного представления, что приводит к тонко настроенной модели-ученику, которая лучше выравнивается с человеческими визуальными представлениями на различных уровнях абстракции.

Это исследование решает критическое недостаток в моделях визуального фундамента: их неспособность адекватно представлять многоуровневую концептуальную структуру человеческих семантических знаний. Разработав методику AligNet, которая выравнивает модели глубокого обучения с человеческими оценками сходства, исследование демонстрирует значительные улучшения производительности модели на различных когнитивных и машинных задачах обучения. Полученные результаты вносят вклад в текущие дебаты о способности нейронных сетей захватывать человекоподобный интеллект, особенно в понимании отношений и организации иерархических знаний. В конечном итоге данная работа иллюстрирует, как выравнивание представлений может улучшить обобщение и устойчивость модели, сокращая разрыв между искусственным и человеческим визуальным восприятием.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Google DeepMind Researchers Propose Human-Centric Alignment for Vision Models to Boost AI Generalization and Interpretation.

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 https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. 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…