Дослідники з Китаю розробили механізм корекції галюцинацій для моделей AI

Разное

Команда вчених з Університету науки і технологій Китаю та лабораторії Tencent YouTu розробили інструмент для боротьби з «галюцинаціями» моделей штучного інтелекту (ШІ).

Галюцинація — це тенденція моделі штучного інтелекту генерувати результати з високим рівнем достовірності, які не з’являються на основі інформації, наявної в її навчальних даних. Ця проблема пронизує дослідження великої мовної моделі (LLM). Його ефекти можна побачити в таких моделях, як ChatGPT від OpenAI і Claude від Anthropic.

Команда USTC/Tencent розробила інструмент під назвою «Дятел», який, як вони стверджують, здатний виправляти галюцинації в мультимодальних великих мовних моделях (MLLM).

Ця підмножина ШІ включає такі моделі, як GPT-4 (особливо його візуальний варіант, GPT-4V) та інші системи, які перетворюють бачення та/або іншу обробку в генеративну модальність ШІ поряд з моделюванням на основі тексту.

Відповідно до попередньої дослідницької роботи команди, Woodpecker використовує три окремі моделі штучного інтелекту, окрім MLLM, що коригується на галюцинації, для виконання корекції галюцинацій.

До них відносяться GPT-3.5 turbo, Grounding DINO і BLIP-2-FlanT5. Разом ці моделі працюють як оцінювачі, щоб ідентифікувати галюцинації та дати команду моделі, що виправляється, повторно генерувати вихідні дані відповідно до своїх даних.

У кожному з наведених вище прикладів магістр права галюцинує неправильну відповідь (зелений фон) на підказку (синій фон). Виправлені відповіді «Дятел» показані на червоному тлі.(Джерело зображення: Yin, et. al., 2023).

Щоб виправити галюцинації, моделі штучного інтелекту, які працюють над «Дятлом», використовують п’ятиетапний процес, який включає «виділення ключових понять, формулювання запитань, візуальну перевірку знань, створення візуальних тверджень і корекцію галюцинацій».

Дослідники стверджують, що ці методи забезпечують додаткову прозорість і «покращення точності на 30,66%/24,33% порівняно з базовим MiniGPT-4/mPLUG-Owl». Вони оцінили численні «готові» MLLM за допомогою свого методу та дійшли висновку, що Woodpecker можна «легко інтегрувати в інші MLLM».

За темою: люди та штучний інтелект часто віддають перевагу підступним відповідям чат-ботів, ніж правді — Дослідження

Оціночна версія Woodpecker доступна на Gradio Live, де будь-хто допитливий може перевірити інструмент у дії.

Джерело

CryptoHamster — криптовалютне медіа російською та українською мовами, працює з 2018 року. За цей час редакція опублікувала понад 70 000 матеріалів про біткоїн, альткоїни, DeFi, NFT і регулювання галузі, зараз — близько 25 новин на день. Ми відстежуємо курси понад 850 криптовалют, ведемо докладні сторінки ключових монет і власний словник із майже 200 термінів. Наші довідкові гайди пояснюють складне простими словами: від будови блокчейну й халвінгу до стейкінгу, стейблкоїнів і захисту гаманця. Кожен гайд спирається на першоджерела й оновлюється разом із ринком.

Знайшли неточність? Напишіть нам — ми оперативно її виправимо.

Оцініть автора
CryptoHamster.org
Додати коментар