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

  • 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…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…

  • Переход от демонстраций GenAI к надежным производственным системам: важность структурированных рабочих процессов

    Введение Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI). Проблемы развертывания в производственной среде Многие…