Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 74e4829b a652 4689 ad2e c962916303b4 0

Динамическое контрастивное декодирование: новый подход ИИ для повышения точности ответов в больших моделях «визия-язык»

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

Проблемы и решения для больших моделей языка и изображения (LVLM)

Большие модели языка и изображения (LVLM) показывают впечатляющие результаты в обработке текстов и изображений. Однако они иногда сталкиваются с проблемами, когда информация о визуальном контенте и текстах не совпадает. Это приводит к конфликтам в ответах на одни и те же вопросы, что ухудшает качество работы моделей.

Исследование конфликтов знаний

Недавнее исследование определило и изучило конфликты знаний между модальностями в LVLM. Исследователи из нескольких университетов разработали метод динамического контрастивного декодирования (DCD), который помогает решать эти конфликты. Этот метод убирает ненадежные предсказания, улучшая точность ответов.

Как работает DCD

Метод DCD использует доверие к ответам как фактор для корректировки предсказаний. Это позволяет более точно измерять различия между текстами и изображениями. Для моделей, которые не предоставляют предсказания, были предложены две стратегии улучшения: Напоминание и Ответ.

Результаты и преимущества

Метод DCD показал хорошие результаты на наборах данных, таких как ViQuAE и InfoSeek, улучшив точность на 2.36% и 2.12% соответственно. Это подтверждает, что увеличение размеров моделей не решает проблемы конфликтов, и необходимы целенаправленные стратегии вмешательства.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.