«`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