Преимущества ИИ: Динамическое Контрастное Декодирование (DCD)
Большие Модели Языка и Визуала (LVLM) показывают отличные результаты в обработке текстов и изображений. Однако, иногда возникают конфликты между их визуальными и языковыми компонентами, что может ухудшать их работу.
Проблема конфликтов по парам параметров
Исследования подтвердили, что LVLM могут давать противоречивые ответы на вопросы о том же объекте, представленном в разных форматах. Это приводит к снижению качества работы моделей.
Решение через DCD
Команда ученых разработала метод Динамического Контрастного Декодирования (DCD), который позволяет уменьшить конфликты. Метод работает следующим образом:
- Удаляются ненужные предсказания для снижения конфликтов.
- Добавляется оценка уверенности ответов, что улучшает точность предсказаний.
Результаты
Метод DCD показал положительные результаты на наборах данных ViQuAE и InfoSeek, улучшив точность на 2.36% и 2.12% соответственно.
Выводы
В этой работе представлена концепция конфликтов по парам параметров в LVLM. Необходимо применять методы, такие как DCD, чтобы повысить точность ответов и оптимизировать результаты. Это особенно актуально для больший моделей.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Для достижения успеха с помощью ИИ рассмотрите следующее:
- Анализируйте, как ИИ может улучшить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Выбирайте подходящие ИИ решения и внедряйте их поэтапно.
- Начните с небольших проектов и постепенно увеличивайте автоматизацию на основе полученных данных.
Получите помощь
Если нуждаетесь в консультациях по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
Попробуйте ИИ ассистента
Узнайте, как наш ИП-ассистент в продажах может помочь вам. Он отвечает на вопросы клиентов и генерирует контент для отдела продаж.
