Проблемы распознавания эмоций из видео
Распознавание эмоций из видео сталкивается с множеством сложных задач. Модели, которые полагаются исключительно на визуальные или аудиосигналы, часто упускают тонкое взаимодействие между этими модальностями, что приводит к неправильной интерпретации эмоционального содержания. Основная трудность заключается в надежном сочетании визуальных подсказок, таких как мимика или язык тела, с аудиосигналами, такими как тон или интонация. Многие существующие системы также не могут объяснить свой процесс принятия решений, что затрудняет понимание того, как конкретная эмоция была обнаружена.
Представляем R1-Omni от исследователей Alibaba
В своей недавней работе исследователи Alibaba представляют R1-Omni, приложение обучения с подкреплением с проверяемой наградой (RLVR) для многомодальной модели большого языка, адаптированной для распознавания эмоций. R1-Omni основывается на установленной структуре HumanOmni и применяет RLVR для тонкой настройки модели для обработки как видео, так и аудиоданных. Метод начинается с фазы холодного старта, где модель предварительно обучается с использованием комбинированного набора данных из объяснимого многомодального эмоционального рассуждения (EMER) и вручную аннотированного набора данных.
Технические аспекты и преимущества подхода
В основе дизайна R1-Omni лежит интеграция обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) и оптимизации групповой относительной политики (GRPO). RLVR заменяет необходимость в субъективной человеческой обратной связи на проверяемую функцию награды, которая оценивает выходные данные модели по объективным критериям. Система наград проста: если предсказание эмоции модели совпадает с истинным значением, она получает награду 1; в противном случае — 0.
Экспериментальные результаты и ключевые наблюдения
Исследование представляет собой комплексный набор экспериментов, сравнивающих R1-Omni с несколькими базовыми моделями. На наборе данных DFEW R1-Omni достигает невзвешенной средней точности (UAR) 65.83% и взвешенной средней точности (WAR) 56.27%, что значительно выше, чем у других подходов. Кроме того, R1-Omni демонстрирует улучшенные результаты на наборе данных MAFW, подчеркивая свою способность точно классифицировать эмоции.
Заключительные мысли и будущие направления
В заключение, R1-Omni представляет собой продуманный подход к задаче многомодального распознавания эмоций. Используя обучение с подкреплением с проверяемыми наградами, модель не только предсказывает эмоции с большей точностью, но и формулирует рассуждения, лежащие в основе своих решений. Несмотря на достижения, R1-Omni все еще сталкивается с вызовами, такими как улучшение распознавания субтитров и снижение случаев неподдерживаемого рассуждения.
Практические рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
