Исследователи MIT, Google DeepMind и Оксфорда объясняют, почему модели “визуальный-язык” не понимают отрицания и предлагают революционное решение.

 Researchers from MIT, Google DeepMind, and Oxford Unveil Why Vision-Language Models Do Not Understand Negation and Proposes a Groundbreaking Solution

“`html

Модели «визуальный-языковой» (VLM): Проблемы и Решения

Модели VLM важны для задач, связанных с изображениями и текстом, таких как поиск изображений, создание описаний и медицинская диагностика. Однако понимание отрицания остается одной из главных проблем.

Проблема понимания отрицания

Отрицание критично для точных приложений. Например, важно различать «комнату без окон» и «комнату с окнами». Текущие модели VLM, такие как CLIP, не всегда справляются с отрицанием, что ограничивает их применение в важных областях, таких как безопасность и здравоохранение.

Предложенное решение: NegBench

Исследователи из MIT, Google DeepMind и Оксфордского университета разработали фреймворк NegBench для оценки и улучшения понимания отрицания. Он включает два основных задания:

  • Поиск с отрицанием (Retrieval-Neg): проверяет, может ли модель находить изображения по как утвердительным, так и отрицательным запросам.
  • Вопросы с множественным выбором с отрицанием (MCQ-Neg): оценивает способность модели выбирать правильные подписи из незначительных вариаций.

Улучшение производительности моделей

NegBench использует как реальные, так и синтетические наборы данных, такие как COCO и VOC2007, для тестирования понимания отрицания. Модели, прошедшие дообучение, продемонстрировали значительные улучшения: на 10% увеличилась точность поиска по отрицательным запросам и до 40% в задачах с множественным выбором.

Преимущества для бизнеса

NegBench заполняет критическую лакуну в VLM, улучшая понимание отрицания. Это открывает новые возможности для создания более надежных ИИ-систем, способных к тонкому языковому пониманию, что особенно важно для областей медицины и извлечения семантического контента.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее ИИ-решение и начните с малого проекта.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.

Попробуйте AI Sales Bot — помощника в продажах, который отвечает на вопросы клиентов и генерирует контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab — будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: