«`html
Модели «язык-изображение» (VLMs)
Модели VLMs представляют собой передовое направление в области искусственного интеллекта, объединяющее компьютерное зрение и обработку естественного языка для работы с мультимодальными данными. Эти модели позволяют системам одновременно понимать и обрабатывать изображения и текст, что открывает возможности для применения в таких областях, как медицинская визуализация, автоматизированные системы и анализ цифрового контента.
Проблемы безопасности VLMs
Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются VLMs, является обеспечение безопасности их выводов. Визуальные данные могут содержать опасную информацию, что может привести к нежелательным ответам. Существующие методы защиты, такие как текстовые контрмеры, не всегда эффективны для визуальных данных, что делает задачу оценки безопасности более сложной.
Подходы к обеспечению безопасности VLMs
Текущие подходы к безопасности VLMs включают дообучение и методы на основе вывода. Однако эти методы требуют много ресурсов и могут снижать общую полезность модели. Новая методика, предложенная исследователями из Университета Пердью, называется «Сначала оценка, затем выравнивание» (ETA). Она обеспечивает безопасность VLM без необходимости в дополнительных данных или дообучении.
Как работает ETA
Метод ETA состоит из двух этапов:
- Этап предгенерационной оценки: проверяет безопасность визуальных данных с помощью заранее определенных критериев.
- Этап постгенерационной оценки: использует модель вознаграждения для оценки безопасности текстовых выводов.
Если обнаруживается небезопасное поведение, применяются стратегии выравнивания для улучшения безопасности выводов.
Результаты тестирования ETA
Метод ETA показал значительное снижение уровня небезопасных ответов на 87.5% в тестах на кросс-модальных атаках и значительно превзошел существующие методы. Это решение также продемонстрировало высокую эффективность, добавляя всего 0.1 секунды к времени вывода.
Практическое применение ИИ в 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 хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
