Улучшение моделей визуальной и языковой обработки: борьба с мультиобъектным галлюцинированием и культурная инклюзивность для улучшения визуальной помощи в различных контекстах.

 Enhancing Vision-Language Models: Addressing Multi-Object Hallucination and Cultural Inclusivity for Improved Visual Assistance in Diverse Contexts

«`html

Исследование моделей видео-языковых моделей (VLMs)

Исследование видео-языковых моделей (VLMs) набирает значительный оборот, благодаря их потенциалу революционизировать различные приложения, включая визуальную помощь для людей с нарушениями зрения. Однако текущие оценки этих моделей часто нуждаются в большем внимании к сложностям, вносимым множественными объектами и разнообразными культурными контекстами. Два заметных исследования проливают свет на эти проблемы, исследуя тонкости объектной галлюцинации в видео-языковых моделях и важность культурной инклюзивности в их применении.

Множественная объектная галлюцинация

Галлюцинация объектов происходит, когда видео-языковые модели описывают объекты, которых нет на данном изображении. Это явление, впервые отмеченное в задачах описания изображений, особенно проблематично, когда модели должны распознавать несколько объектов одновременно. Исследование множественной объектной галлюцинации представляет протокол оценки Recognition-based Object Probing Evaluation (ROPE), комплексную систему, разработанную для оценки того, как модели обрабатывают сценарии, включающие несколько объектов. Оценка фокусируется на таких факторах, как распределение классов объектов на изображениях и влияние визуальных подсказок на производительность модели.

Протокол ROPE категоризирует тестовые сценарии на четыре подмножества: In-the-Wild, Homogeneous, Heterogeneous и Adversarial. Эта классификация позволяет тонкий анализ поведения моделей в различных условиях. Исследование выявляет, что большие видео-языковые модели (LVLMs) чаще галлюцинируют, когда фокусируются на нескольких объектах, чем на одном. В нем выделяются несколько ключевых факторов, влияющих на поведение галлюцинаций, включая атрибуты, специфичные для данных, такие как выразительность объекта и частота, а также внутренние поведенческие модели, такие как энтропия токенов и визуальный вклад.

Эмпирические результаты исследования показывают, что множественные объектные галлюцинации распространены в различных LVLMs, независимо от их масштаба или обучающих данных. Бенчмарк ROPE предоставляет надежный метод оценки и количественной оценки этих галлюцинаций, подчеркивая необходимость более сбалансированных наборов данных и продвинутых протоколов обучения для устранения этой проблемы.

Культурная инклюзивность в видео-языковых моделях

Хотя техническая производительность видео-языковых моделей критически важна, их эффективность зависит от их способности учитывать разнообразные культурные контексты. Второе исследование решает эту проблему, предлагая культурно-центричный бенчмарк оценки для VLMs. Это исследование подчеркивает разрыв в текущих методах оценки, которые часто должны учитывать культурный контекст пользователей, особенно тех, кто имеет нарушения зрения.

Исследование включает создание опроса для сбора предпочтений от лиц с нарушениями зрения относительно включения культурных деталей в описания изображений. На основе результатов опроса исследователи фильтруют набор данных VizWiz — коллекцию изображений, сделанных слепыми людьми — для выявления изображений с неявными культурными ссылками. Этот отфильтрованный набор данных служит в качестве бенчмарка для оценки культурной компетентности современных VLMs.

Несколько моделей, как открытые, так и закрытые, оцениваются с использованием этого бенчмарка. Результаты показывают, что, хотя закрытые модели, такие как GPT-4o и Gemini-1.5-Pro, лучше справляются с генерацией культурно значимых описаний, все еще существует значительный разрыв в их способности полностью улавливать тонкости различных культур. Исследование также показывает, что автоматические метрики оценки, обычно используемые для оценки производительности моделей, часто должны соответствовать человеческому суждению, особенно в культурно разнообразных средах.

Сравнительный анализ

Сопоставление результатов обоих исследований позволяет понять проблемы, с которыми сталкиваются видео-языковые модели в реальных приложениях. Проблема множественной объектной галлюцинации подчеркивает технические ограничения текущих моделей, в то время как акцент на культурной инклюзивности подчеркивает необходимость более ориентированных на человека систем оценки.

Технические улучшения:

  • Протокол ROPE: Внедрение автоматизированных протоколов оценки, учитывающих распределение классов объектов и визуальные подсказки.
  • Разнообразие данных: Обеспечение сбалансированных распределений объектов и разнообразных аннотаций в обучающих наборах данных.

Культурные соображения:

  • Опросы, ориентированные на пользователя: Включение обратной связи от лиц с нарушениями зрения для определения предпочтений в описаниях.
  • Культурные аннотации: Дополнение наборов данных культурно-специфическими аннотациями для улучшения культурной компетентности VLMs.

Заключение

Интеграция видео-языковых моделей в приложения для людей с нарушениями зрения обещает большие возможности. Однако решение технических и культурных проблем, выявленных в этих исследованиях, критически важно для реализации этого потенциала. Исследователи и разработчики могут создавать более надежные и удобные в использовании VLMs, принимая во внимание комплексные системы оценки, такие как ROPE, и включая культурную инклюзивность в обучение и оценку моделей. Эти усилия улучшат точность этих моделей и обеспечат их лучшее соответствие разнообразным потребностям пользователей.

«`

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…