Введение в VisOnlyQA
Модели большого зрения (LVLM) достигли значительных успехов в сложных многомодальных задачах. Однако ошибки восприятия изображений остаются проблемой, влияющей на их способность понимать детали.
Проблемы существующих наборов данных
Популярные наборы данных для оценки LVLM, такие как MMMU и MathVista, не фокусируются на восприятии изображений и требуют экспертного уровня рассуждений. Это затрудняет оценку их производительности.
Решение: набор данных VisOnlyQA
Исследователи из Пенсильванского университета разработали VisOnlyQA — новый набор данных для оценки способностей восприятия изображений LVLM на основе геометрической и числовой информации в научных фигурах.
VisOnlyQA включает три раздела: Eval-Real, Eval-Synthetic и Train, с высококачественной аннотацией и сбалансированными метками.
Результаты исследования
В исследовании оценивались 20 моделей LVLM. Результаты показали, что модели значительно уступают людям по точности: около 54.2% для реальных данных и 42.4% для синтетических.
Анализ ошибок показал, что большинство ошибок связано с восприятием изображений, что подтверждает эффективность набора данных VisOnlyQA.
Заключение
VisOnlyQA — это важный шаг к улучшению способностей восприятия изображений LVLM. Будущее открывает возможности для улучшения архитектуры моделей и данных обучения.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее ИИ-решение для вашего бизнеса.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
