В мире сегодня Vision Language Models (VLMs) революционизируют машинное обучение, интегрируя визуальное и текстовое понимание. Однако возникли опасения относительно их надежности. Для решения этой проблемы исследователи предложили UPD, задачу оценки способности VLM распознавать и воздерживаться от ответов на неразрешимые вопросы.
Из вызовов и решений
Основной вызов UPD заключается в необходимости для VLM распознавать несовместимые вопросы и воздерживаться от ответов. Исследователи выделили три различных типа проблем в UPD:
1. Обнаружение отсутствующего ответа (AAD): тестирование способности модели распознавать, когда правильный ответ отсутствует среди предложенных вариантов.
2. Обнаружение несовместимого набора ответов (IASD): оценка способности модели определять, когда набор ответов полностью несоответствует контексту.
3. Обнаружение несовместимого визуального вопроса (IVQD): оценка понимания моделью соответствия визуального контента и текстовых вопросов.
Для изучения этих типов проблем исследователи адаптировали набор данных MMBench, создавая бенчмарки, нацеленные на AAD, IASD и IVQD. Исследования показали, что большинство VLMs испытывают трудности с UPD, даже более крупные модели, такие как GPT-4V и LLaVA-Next-34B, проявляют ограничения в определенных способностях и настройках.
Исследователи изучили стратегии инженерии запросов и настройки инструкций для улучшения производительности VLM в UPD. Однако эффективность этих стратегий различалась в зависимости от конкретных VLM, что подчеркивает сложность задачи.
Будущая работа и практические применения
В будущем можно исследовать рассуждения по цепочке, расширение до вопросов экспертного уровня и разработку методов пост-фактумного обнаружения для улучшения надежности VLM.
Практические решения в области искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите следующие практические шаги:
1. Определите возможности автоматизации
2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI)
3. Выберите решение в области искусственного интеллекта
4. Внедряйте постепенно
Для советов по управлению KPI в области искусственного интеллекта и понимания возможностей использования искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com или следите за нашим каналом в Telegram или Twitter.
Пример практического решения в области искусственного интеллекта
Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
Узнайте, как искусственный интеллект может переопределить ваши процессы продаж и взаимодействие с клиентами. Исследуйте решения на itinai.com.
