Модели многомодального глубокого обучения (MLLMs)
Модели MLLMs значительно продвинулись в различных приложениях благодаря трансформерам и их механизмам внимания. Однако они сталкиваются с проблемами, связанными с врожденными предвзятостями в своих параметрах, которые могут негативно влиять на качество вывода.
Проблемы предвзятости
Механизм внимания, который определяет, как оценивается входная информация, особенно подвержен этим предвзятостям. Исследователи работают над решением этих проблем, не меняя весов модели.
Прогресс в разработке MLLMs
Недавние достижения привели к созданию сложных моделей, таких как VITA и Cambrian-1, которые обрабатывают несколько модальностей и показывают выдающиеся результаты. Также исследуются улучшения, не требующие дополнительного обучения, такие как VCD и OPERA, которые используют человеческий опыт для повышения производительности моделей.
CAUSALMM: новая структура
Исследователи из нескольких университетов предложили CAUSALMM — структуру причинного вывода, которая помогает справляться с предвзятостями модальностей в MLLMs. Этот подход строит структурную причинную модель и использует методы интервенции для более точного определения влияния внимания на выводы модели.
Эффективность CAUSALMM
Эффективность CAUSALMM оценивается с помощью различных тестов, включая VLind-Bench и POPE. Модель показывает значительные улучшения в производительности, уменьшая галлюцинации объектов и улучшая точность ответов на сложные запросы.
Выводы
CAUSALMM эффективно справляется с предвзятостями визуальных и языковых модальностей. Это открывает новые возможности для надежного многомодального интеллекта и представляет собой перспективный путь для будущих исследований и разработок в области MLLMs.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), вот несколько шагов:
- Анализируйте возможности: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Установите KPI: Определите ключевые показатели эффективности, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите решение: Подберите подходящее ИИ-решение, учитывая множество доступных вариантов.
- Постепенное внедрение: Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширение автоматизации: На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами через наш телеграм-канал.
Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
