Улучшение визуального поиска с помощью эстетического выравнивания: подход на основе обучения с подкреплением с использованием больших языковых моделей и оценок производительности

 Enhancing Visual Search with Aesthetic Alignment: A Reinforcement Learning Approach Using Large Language Models and Benchmark Evaluations

“`html

Улучшение визуального поиска с эстетическим выравниванием: подход с использованием обучения с подкреплением с применением больших языковых моделей и оценка эффективности

Компьютерное зрение сосредотачивается на том, чтобы устройства могли интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира. Это включает в себя различные задачи, такие как распознавание изображений, обнаружение объектов и визуальный поиск, целью которых является разработка моделей, способных эффективно обрабатывать и анализировать визуальные данные. Эти модели обучаются на больших наборах данных, часто содержащих шумные метки и разнообразное качество данных. Несмотря на их возможности, эти модели иногда не могут произвести результаты, соответствующие человеческим эстетическим предпочтениям, таким как визуальное влечение, стиль и культурный контекст. Это несоответствие может привести к субоптимальным пользовательским впечатлениям, особенно в системах визуального поиска, где качество полученных изображений критически важно.

Основные проблемы в компьютерном зрении

Одной из значительных проблем в компьютерном зрении является выравнивание моделей зрения с человеческими эстетическими предпочтениями. Модели зрения, хотя и мощные, часто не могут произвести визуально привлекательные результаты, соответствующие ожиданиям пользователя по эстетике, стилю и культурному контексту. Это несоответствие приводит к субоптимальным пользовательским впечатлениям в системах визуального поиска. Современные модели зрения, такие как CLIP и LDM, обученные на больших наборах изображений и текстов, демонстрируют сильные возможности семантического сопоставления, но могут предпочесть изображения, которые не соответствуют намерениям пользователя. Например, модель может извлечь изображения, точно соответствующие поисковому запросу, но не имеющие эстетического привлекательности или даже давать вредные результаты, нарушающие принципы ответственного ИИ. Существующие бенчмарки для систем извлечения часто нуждаются в большем внимании к оценке эстетики и ответственного ИИ.

Продвинутые системы извлечения включают несколько этапов эстетических моделей в качестве перераспределителей или фильтров. Эти системы в основном сосредотачиваются на низкоуровневых характеристиках, таких как насыщенность, и часто нуждаются в помощи с высокоуровневыми стилистическими и культурными контекстами. Использование больших наборов данных со шумом дополнительно усложняет достижение согласованного эстетического выравнивания. В промышленных приложениях, таких как поиск в Google и Bing, эти проблемы устраняются с использованием многоступенчатых подходов. Однако эти методы вводят дополнительную задержку, модельные уклоны и требуют больше ресурсов для обслуживания. Интеграция предпочтений человека в признаки модели и упрощение извлечения в систему end-to-end является ценной научной задачей, особенно для приложений на устройствах и масштабных API-сервисов.

Исследователи из Университета Юго-Восточного, Университета Цинхуа, Университета Фудан и Microsoft представили метод обучения с подкреплением на основе предпочтений для тонкой настройки моделей зрения. Этот подход интегрирует возможности рассуждения больших языковых моделей (LLM) с эстетическими моделями для лучшего соответствия человеческим эстетическим предпочтениям. Их метод использует LLM для переформулирования поисковых запросов, улучшая встроенные в них эстетические ожидания. Этот уточненный запрос затем используется с общедоступными эстетическими моделями для переранжировки извлеченных изображений. Сочетание высокоуровневого концептуального понимания и низкоуровневого визуального привлекательности приводит к более эстетически привлекательной последовательности изображений, соответствующей человеческим эстетическим предпочтениям.

Практические решения и ценность

Подход исследователей включает несколько этапов: сначала сильная возможность рассуждения LLM используется для расширения поискового запроса с неявными эстетическими ожиданиями. Этот переформулированный запрос значительно улучшает эстетическое качество результатов извлечения. Затем общедоступные эстетические модели используются для переранжировки изображений, извлеченных моделями зрения. Наконец, метод обучения с подкреплением на основе предпочтений, адаптированный из DPO, используется для тонкой настройки моделей зрения. Этот метод выравнивает модель с эстетической последовательностью, гарантируя, что извлеченные изображения соответствуют человеческим эстетическим стандартам. Для оценки производительности исследователи разработали новый набор данных HPIR, который оценивает соответствие человеческим эстетическим ожиданиям. Они также использовали GPT-4V в качестве судьи для моделирования пользовательских предпочтений и проверки устойчивости модели.

Эксперименты продемонстрировали значительное улучшение эстетического соответствия моделей зрения. С использованием набора данных HPIR исследователи оценили эффективность своего метода. Результаты показали улучшенную производительность с точки зрения эстетического поведения по различным метрикам, превосходящую существующие бенчмарки. Например, точность модели в эстетическом соответствии улучшилась на 10% по сравнению с базовым уровнем. Исследователи также проверили свой метод на традиционных бенчмарках извлечения, таких как ImageNet1K, MSCOCO и Flickr30K, сообщая о конкурентоспособных результатах. Несмотря на то, что их модель проявила немного худшую производительность по сравнению с передовыми моделями на некоторых бенчмарках, она значительно улучшила эстетическое качество результатов извлечения, что делает ее ценным вкладом в область.

В заключение, исследование решает важную проблему выравнивания моделей зрения с человеческими эстетическими предпочтениями путем представления инновационного подхода обучения с подкреплением. Этот метод интегрирует рассуждение LLM и инсайты эстетической модели, предлагая надежное решение для улучшения систем визуального поиска. Путем использования возможностей рассуждения LLM и тонкой настройки моделей зрения с помощью обучения с подкреплением на основе предпочтений исследователи разработали метод, который значительно улучшает эстетическое соответствие моделей извлечения. Этот подход не только улучшает качество извлеченных изображений, но и гарантирует их соответствие человеческим ценностям и предпочтениям, делая его перспективным решением для будущих разработок в области компьютерного зрения и систем визуального поиска.

“`

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

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…