Улучшение оценки галлюцинаций в моделях зрительно-языкового восприятия

 THRONE: Advancing the Evaluation of Hallucinations in Vision-Language Models

“`html

Понимание и устранение галлюцинаций в моделях зрение-язык (VLVMs)

Понимание и устранение галлюцинаций в моделях зрение-язык (VLVMs) – это новое направление исследований, которое занимается генерацией последовательных, но фактически неверных ответов этими передовыми системами искусственного интеллекта. Поскольку VLVMs все чаще интегрируют текстовые и визуальные данные для генерации ответов, точность этих выводов становится критически важной, особенно в ситуациях, где требуется высокая точность, таких как медицинская диагностика или автономное вождение.

Проявления галлюцинаций в VLVMs

Галлюцинации в VLVMs обычно проявляются в виде правдоподобных, но неверных деталей, сгенерированных по изображению. Эти неточности представляют существенные риски, потенциально вводя в заблуждение при принятии решений в критически важных приложениях. Основная задача заключается в выявлении этих ошибок и разработке методов их эффективного устранения, обеспечивая надежность выводов VLVMs.

Оценка галлюцинаций в VLVMs и фреймворк THRONE

Большинство существующих бенчмарков для оценки галлюцинаций в VLVMs сосредоточены на ответах на ограниченные форматы запросов, такие как вопросы да/нет о конкретных объектах или атрибутах на изображении. Однако эти бенчмарки часто не учитывают более сложные, открытые галлюцинации, которые могут возникать в различных прикладных областях. В результате существует значительный пробел в возможности полного понимания и устранения более широкого спектра галлюцинаций, которые могут производить VLVMs.

Исследователи из Университета Оксфорда и AWS AI Labs представили новый фреймворк под названием THRONE (Text-from-image Hallucination Recognition with Object-probes for open-ended Evaluation) для решения этой проблемы. THRONE разработан для оценки галлюцинаций типа I, которые возникают в ответ на открытые запросы, требующие детальных описаний изображений. В отличие от предыдущих методов, THRONE использует общедоступные языковые модели для оценки галлюцинаций в свободных ответах, генерируемых различными VLVMs, предлагая более всесторонний и строгий подход.

Использование метрик для измерения галлюцинаций

THRONE использует несколько метрик для количественной оценки галлюцинаций в различных VLVMs. Например, он применяет метрики точности и полноты вместе с оценкой F0.5 по классам, акцентируя в два раза больше внимания на точности, чем на полноте. Эта система оценки особенно важна в ситуациях, где ложноположительные результаты, неверные, но правдоподобные ответы, более вредны, чем ложноотрицательные.

Оценка эффективности THRONE выявила информативные данные о распространенности и характеристиках галлюцинаций в текущих VLVMs. Несмотря на продвинутый подход фреймворка, результаты указывают на то, что многие VLVMs все еще сталкиваются с высокой частотой галлюцинаций. Например, фреймворк обнаружил, что некоторые из оцениваемых моделей генерируют ответы, в которых около 20% упомянутых объектов являются галлюцинациями. Эта высокая частота неточностей подчеркивает постоянную проблему снижения галлюцинаций и улучшения надежности выводов VLVMs.

Заключение

Фреймворк THRONE представляет собой значительный шаг вперед в оценке галлюцинаций в моделях зрение-язык, особенно в решении сложной проблемы галлюцинаций типа I в свободных ответах. В то время как существующие бенчмарки испытывали трудности с эффективной оценкой этих более тонких ошибок, THRONE использует новаторское сочетание общедоступных языковых моделей и надежной системы метрик, включая точность, полноту и оценку F0.5 по классам. Несмотря на эти достижения, высокая частота обнаруженных галлюцинаций, около 20% в некоторых моделях, подчеркивает текущие вызовы и необходимость дальнейших исследований для повышения точности и надежности VLVMs в практических приложениях.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по машинному обучению.

Статья THRONE: Advancing the Evaluation of Hallucinations in Vision-Language Models впервые появилась на MarkTechPost.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте THRONE: Advancing the Evaluation of Hallucinations in Vision-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 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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • 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.…