«`html
Новое исследование: Решение проблемы галлюцинаций объектов в мультимодальных языковых моделях большого объема (MLLMs)
Проблема галлюцинации объектов возникает, когда модели генерируют описания объектов, отсутствующих во входных данных, что приводит к неточностям и понижает их надежность и эффективность.
Решение проблемы
Для решения этой проблемы был предложен новый метод, называемый Data-Augmented Contrastive Tuning (DACT), который снижает уровень галлюцинаций без ущерба для общих возможностей модели. Модели, обученные с использованием этой методики, называются Hallucination Attenuated Language and Vision Assistant (HALVA).
Результаты и преимущества
HALVA значительно снижает уровень галлюцинаций объектов, при этом сохраняя или даже улучшая общую производительность модели по общим задачам. Также HALVA превосходит базовую модель и другие методы тонкой настройки, обеспечивая более высокие показатели F1 в задачах визуально-языкового вопросно-ответного сопоставления.
Практическое применение
Используйте DACT для улучшения надежности мультимодальных языковых моделей большого объема в задачах требующих точного визуального понимания и генерации языка.
«`
