Исследование новых стратегий для смягчения галлюцинаций в мультимодальных больших языковых моделях
Мультимодальные большие языковые модели (MLLMs) представляют собой передовое соединение обработки языка и компьютерного зрения, задача которых заключается в понимании и генерации ответов, учитывающих как текст, так и изображения. Эти модели способны выполнять задачи, требующие интегрированного подхода, такие как описание фотографий, ответы на вопросы о видеоконтенте или даже помощь людям с нарушениями зрения в ориентации в окружающей их среде.
Проблема галлюцинаций в MLLM
Одной из наиболее актуальных проблем, с которой сталкиваются эти продвинутые модели, является «галлюцинация». Этот термин описывает случаи, когда MLLM генерируют ответы, кажущиеся правдоподобными, но фактически неверными или не имеющими поддержки в визуальном контенте, который они должны анализировать. Такая неточность может подорвать доверие к приложениям искусственного интеллекта, особенно в таких критических областях, как анализ медицинских изображений или системы наблюдения, где важна точность.
Решение проблемы галлюцинаций
Для решения этих неточностей традиционно усилия направлены на совершенствование моделей с помощью сложных режимов обучения, включающих огромные наборы аннотированных изображений и текстовых наборов данных. Несмотря на эти усилия, проблема остается, в значительной степени из-за внутренней сложности обучения машин точно интерпретировать и коррелировать мультимодальные данные. Например, модель может описывать элементы на фотографии, которых на самом деле нет, неправильно интерпретировать действия на сцене или не распознать контекст визуального ввода.
Ученые из Национального университета Сингапура, Amazon Prime Video и AWS Shanghai AI Lab изучили методы уменьшения галлюцинаций. Один из подходов предполагает корректировку стандартной парадигмы обучения путем внедрения новых техник выравнивания, которые улучшают способность модели коррелировать конкретные визуальные детали с точными текстовыми описаниями. Этот метод также включает критическую оценку качества данных, фокусируясь на разнообразии и представительности обучающих наборов, чтобы предотвратить распространенные предубеждения данных, приводящие к галлюцинациям.
Количественные улучшения в ключевых показателях эффективности
Квантитативные улучшения в нескольких ключевых метриках производительности подчеркивают эффективность изученных моделей. Например, в бенчмарк-тестах, связанных с генерацией подписей к изображениям, улучшенные модели продемонстрировали 30% снижение случаев галлюцинаций по сравнению с их предшественниками. Способность модели точно отвечать на визуальные вопросы улучшилась на 25%, что свидетельствует о более глубоком понимании визуально-текстовых интерфейсов.
В заключение, обзор мультимодальных больших языковых моделей изучил существенное вызов галлюцинаций, который является препятствием для полностью надежных систем искусственного интеллекта. Предложенные решения продвигают технические возможности MLLM, а также улучшают их применимость в различных секторах, обещая будущее, в котором искусственному интеллекту можно доверять в точной интерпретации и взаимодействии с визуальным миром. Эта работа заложила основу для будущих разработок в этой области и служит ориентиром для непрерывных улучшений в комплексном понимании мультимодального искусственного интеллекта.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте A Survey Report on New Strategies to Mitigate Hallucination in Multimodal Large 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 Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. 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
