Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языкового понимания
Галлюцинации остаются значительной проблемой при развертывании больших моделей визуально-языкового понимания (LVLM), так как эти модели часто генерируют текст, который не соответствует визуальным входным данным. В отличие от галлюцинаций в языковых моделях, которые возникают из-за лексических несоответствий, LVLM сталкиваются с межмодальными несоответствиями, что приводит к неточным описаниям изображений или неправильным пространственным отношениям.
Проблемы и решения
Существующие исследования часто не учитывают уникальную архитектуру LVLM, рассматривая механизмы галлюцинаций аналогично LLM, несмотря на различия в обработке визуальных данных. Чтобы снизить уровень галлюцинаций в LVLM, исследователи изучили как методы, основанные на обучении, так и свободные от обучения подходы. Первые требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов, в то время как вторые, такие как самокоррекция и интеграция вспомогательных моделей, становятся популярными благодаря своей эффективности.
Подход Visual and Textual Intervention (VTI)
Исследователи из Стэнфордского университета предлагают метод VTI, который стабилизирует визуальные характеристики, изменяя представления в латентном пространстве. VTI предварительно вычисляет направления трансформации на основе измененных изображений и применяет их к новым запросам, что позволяет снизить уровень галлюцинаций без дополнительных затрат на обучение.
Эффективность VTI
Эксперименты показали, что VTI превосходит базовые методы на различных тестах, подчеркивая важность стабильности визуальных характеристик для снижения галлюцинаций. Метод использует анализ главных компонент (PCA) для вычисления стабильных изменений характеристик, что улучшает стабильность без дополнительного обучения.
Заключение
В заключение, VTI представляет собой эффективный метод для снижения галлюцинаций в LVLM, стабилизируя визуальные характеристики во время вывода без необходимости дополнительного обучения. Полученные результаты подтверждают его превосходство над базовыми методами в снижении галлюцинаций и поддержании качества вывода, что открывает новые возможности для применения LVLM в реальных условиях.
Практические рекомендации по внедрению ИИ в бизнес
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, чтобы выявить моменты, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ положительно сказываются на бизнесе.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим требованиям и позволяют вам настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Обратите внимание на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж с сайта itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
