Itinai.com it development details code screens blured futuris fbff8340 37bc 4b74 8a26 ef36a0afb7bc 1
Itinai.com it development details code screens blured futuris fbff8340 37bc 4b74 8a26 ef36a0afb7bc 1

CausalMM: Фреймворк причинно-следственного вывода для многомодальных больших языковых моделей

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 CausalMM: A Causal Inference Framework that Applies Structural Causal Modeling to Multimodal Large Language Models (MLLMs)

«`html

Модели многомодального глубокого обучения (MLLMs)

Модели MLLMs достигли значительного прогресса благодаря механизмам внимания трансформеров. Однако они сталкиваются с проблемой предвзятости, что может ухудшить качество выходных данных.

Проблемы предвзятости

Механизм внимания, определяющий, как информация обрабатывается, подвержен предвзятости. Это может вызывать проблемы, такие как галлюцинации и снижение производительности моделей. Исследователи работают над устранением этих предвзятостей без изменения весов модели.

Современные решения

Недавние разработки, такие как VITA и Cambrian-1, могут обрабатывать различные модальности и показывать выдающиеся результаты. Также были предложены методы улучшения, которые используют человеческий опыт для повышения производительности моделей без дополнительного обучения.

CAUSALMM: новый подход

Исследователи из нескольких университетов разработали CAUSALMM — структуру причинного вывода, которая помогает справляться с предвзятостью модальностей. Этот подход использует структурное причинное моделирование и методы контрфактического вывода.

Эффективность CAUSALMM

Эффективность CAUSALMM проверяется с помощью различных бенчмарков. Модель демонстрирует улучшение производительности, особенно в сложных запросах, таких как подсчет объектов.

Выводы

CAUSALMM эффективно уменьшает предвзятости и улучшает согласованность выходных данных с многомодальными входами. Это открывает новые перспективы для надежного многомодального интеллекта и дальнейших исследований.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

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 вы хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или на Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot

Этот ИИ-ассистент 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!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта