“`html
Глобальная оценка моделей “Зрение-Язык” (VLM)
Одной из основных проблем в оценке моделей “Зрение-Язык” (VLM) является отсутствие комплексных стандартов, которые бы оценивали все возможности моделей. Существующие оценки часто сосредоточены только на одном аспекте, таком как визуальное восприятие или ответы на вопросы, игнорируя важные характеристики, такие как справедливость, многоязычность, предвзятость, устойчивость и безопасность.
Необходимость комплексной оценки
Без целостной оценки производительность моделей может быть хорошей в одних задачах, но критически слабой в других, особенно в чувствительных реальных приложениях. Поэтому требуется более стандартизированная и полная оценка, которая гарантирует, что VLM являются устойчивыми, справедливыми и безопасными.
Текущие методы оценки
Существующие методы оценки VLM включают изолированные задачи, такие как создание описаний изображений и ответы на вопросы. Однако такие методы не охватывают полную способность модели генерировать контекстуально уместные и надежные результаты. Это затрудняет сравнение различных моделей.
Предложение VHELM
Исследователи из нескольких университетов предложили VHELM, что означает “Глобальная оценка моделей “Зрение-Язык”, как расширение существующего фреймворка HELM. VHELM интегрирует несколько наборов данных и оценивает девять критических аспектов, включая визуальное восприятие, знание, рассуждение, предвзятость, справедливость, многоязычность, устойчивость, токсичность и безопасность.
Преимущества VHELM
VHELM позволяет агрегировать различные наборы данных и стандартизирует процедуры оценки, обеспечивая сопоставимые результаты. Это дает ценную информацию о сильных и слабых сторонах моделей.
Результаты оценки
VHELM оценивает 22 известных VLM с использованием 21 набора данных. Результаты показывают, что ни одна модель не превосходит все аспекты, что приводит к компромиссам в производительности. Например, модели с закрытым API лучше в рассуждении и знании, но имеют недостатки в справедливости и многоязычности.
Заключение
VHELM значительно расширяет оценку моделей “Зрение-Язык”, предлагая целостный подход, который позволяет получить полное понимание модели с точки зрения устойчивости, справедливости и безопасности. Это меняет правила игры в оценке ИИ и делает VLM более адаптируемыми к реальным приложениям.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь и советы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
