Введение в технологии генерации изображений
В последние годы интеграция технологий генерации изображений на различных платформах открыла новые возможности для улучшения пользовательского опыта. Однако с расширением мультимодальных AI-систем, способных обрабатывать и генерировать разные виды данных, возникли такие проблемы, как «галлюцинация заголовков». Это явление возникает, когда AI-сгенерированные описания изображений содержат неточности или неуместные детали, что может снизить доверие и вовлеченность пользователей.
Необходимость автоматизированных инструментов оценки
Традиционные методы оценки этих систем часто полагаются на ручную проверку, что не является масштабируемым или эффективным. Это подчеркивает необходимость в автоматизированных и надежных инструментах оценки, адаптированных для мультимодальных AI-приложений.
Решение от Patronus AI
Для решения этих проблем компания Patronus AI представила первую в отрасли систему Multimodal LLM-as-a-Judge (MLLM-as-a-Judge), предназначенную для оценки и оптимизации AI-систем, которые преобразуют изображения в текст. Этот инструмент использует модель Google Gemini, выбранную за сбалансированный подход к оценке и стабильное распределение баллов.
Функциональные возможности MLLM-as-a-Judge
Технически MLLM-as-a-Judge способен обрабатывать и оценивать задачи генерации текста из изображений. Он предлагает встроенные оценщики, которые создают эталонное изображение, анализируя такие параметры, как наличие и местоположение текста, структуру сетки, пространственную ориентацию и идентификацию объектов.
Критерии оценки
Набор оценщиков включает в себя такие критерии, как:
- caption-describes-primary-object
- caption-describes-non-primary-objects
- caption-hallucination
- caption-hallucination-strict
- caption-mentions-primary-object-location
Эти оценщики обеспечивают тщательную оценку заголовков изображений, гарантируя, что сгенерированные описания точно отражают визуальный контент.
Практическое применение
Практическим примером использования MLLM-as-a-Judge является интеграция на платформе Etsy, специализированной на продаже ручных и винтажных товаров. Команда AI Etsy использует генеративный AI для автоматической генерации заголовков для изображений продуктов, загружаемых продавцами. Однако они столкнулись с проблемами качества, так как автоматически сгенерированные заголовки часто содержали ошибки. В ответ на это Etsy интегрировала Judge-Image, компонент MLLM-as-a-Judge, для оценки и оптимизации своей системы генерации заголовков изображений.
Заключение
С учетом того, что организации продолжают внедрять и масштабировать мультимодальные AI-системы, важно решать проблемы непредсказуемости этих систем. MLLM-as-a-Judge от Patronus AI предлагает автоматизированное решение для оценки и оптимизации приложений AI, преобразующих изображения в текст, что позволяет минимизировать проблемы, такие как галлюцинация заголовков.
Следующие шаги
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите важные KPI для проверки влияния ваших инвестиций в AI на бизнес.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим нуждам и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.
