“`html
Новое исследование: прорыв в устранении галлюцинаций объектов в мультимодельных языковых моделях
Недавнее исследование рассматривает критическую проблему в мультимодельных больших языковых моделях (MLLMs): явление галлюцинации объектов. Галлюцинация объектов происходит, когда эти модели генерируют описания объектов, которых нет во входных данных, что приводит к неточностям, подрывающим их надежность и эффективность.
Практическое решение:
Для решения этой проблемы исследователи предлагают новый метод под названием Data-Augmented Contrastive Tuning (DACT). Этот подход основан на существующих фреймворках MLLM, но вводит более эффективный механизм для снижения уровня галлюцинаций без ущерба для общих возможностей модели.
Метод DACT состоит из двух основных компонентов: генеративное дополнение данных и контрастная настройка. Первый шаг заключается в создании галлюцинированных ответов путем выборочного изменения правильных ответов на основе входных данных. Второй компонент, контрастная настройка, направлен на минимизацию вероятности генерации этих галлюцинаций в сравнении с правильными токенами.
Результаты показывают, что модели, обученные с использованием этой методики, значительно снижают уровень галлюцинаций, сохраняя или даже улучшая общую производительность модели на общих задачах.
Значимость:
Предложенный метод DACT представляет собой обнадеживающий путь для повышения надежности MLLM и его более широкого применения в задачах, требующих точного визуального понимания и генерации языка.
Подробнее о статье можно узнать здесь.
Применение в бизнесе:
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Data-Augmented Contrastive Tuning: A Breakthrough in Object Hallucination Mitigation.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
