
«`html
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.
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.
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.
Метод ETA состоит из двух этапов:
Если обнаруживается небезопасное поведение, применяются стратегии выравнивания для улучшения безопасности выводов.
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.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
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!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу