Улучшение визуального поиска с эстетическим выравниванием: подход обучения с подкреплением с использованием крупных языковых моделей и оценка сравнения
Когнитивное зрение сфокусировано на обеспечении устройств способности интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира. Это включает различные задачи, такие как распознавание изображений, обнаружение объектов и визуальный поиск, где целью является разработка моделей, способных эффективно обрабатывать и анализировать визуальные данные.
Вызовы в области когнитивного зрения
Одной из основных проблем в когнитивном зрении является выравнивание моделей зрения с человеческими эстетическими предпочтениями. Модели зрения, хотя и мощные, часто не производят визуально привлекательные результаты, соответствующие ожиданиям пользователя: эстетике, стилю и культурному контексту.
Интеграция предпочтений человека в функции модели
Интеграция предпочтений человека в функции модели и упрощение поиска в единый систему является ценной целью исследований, особенно для приложений на устройствах и API-сервисах большого масштаба.
Предпочтенный метод обучения с подкреплением
Исследователи из нескольких университетов разработали подход, основанный на обучении с подкреплением и предпочтениях, чтобы научить модели зрения выравниваться с человеческим эстетическим восприятием.
Значительное улучшение эстетического выравнивания
Эксперименты показали значительные улучшения эстетического выравнивания моделей зрения. Используя набор данных HPIR, исследователи сравнили эффективность своего метода и продемонстрировали улучшенное поведение в терминах эстетики по различным метрикам, превзойдя существующие показатели.
Выводы и перспективы
Исследование затрагивает критическую проблему выравнивания моделей зрения с человеческими эстетическими предпочтениями путем внедрения инновационного подхода обучения с подкреплением. Этот метод предлагает решение для улучшения систем визуального поиска, обеспечивая их соответствие человеческим ценностям и предпочтениям.
Подробнее ознакомьтесь с выводами в Paper.
Подписывайтесь на наш Телеграм-канал и Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и LinkedIn группе.
Если вам нравится наша работа, вы полюбите нашу подписку.
Также не забудьте присоединиться к нашему ML SubReddit.
Попробуйте в деле AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес с решениями от AI Lab itinai.ru.