«`html
Глобальная оценка моделей «Зрение-Язык» (VHELM)
Одной из основных проблем в оценке моделей «Зрение-Язык» (VLMs) является отсутствие комплексных стандартов. Существующие методы оценки часто сосредоточены лишь на одной задаче, игнорируя важные аспекты, такие как справедливость, многоязычие, предвзятость, надежность и безопасность. Это может привести к тому, что модель будет хорошо работать в одних задачах, но провалится в других, особенно в чувствительных приложениях.
Необходимость комплексной оценки
Существует настоятельная необходимость в стандартизированной и полной оценке, которая обеспечит надежность, справедливость и безопасность VLMs в различных условиях.
Текущие методы оценки
Сегодня методы оценки VLMs включают изолированные задачи, такие как создание описаний изображений и ответы на вопросы. Однако они не учитывают все возможности модели и не позволяют справедливо сравнивать разные VLMs.
Предложение VHELM
Исследователи из нескольких университетов предложили VHELM, что означает «Глобальная оценка моделей «Зрение-Язык». Это расширение фреймворка HELM, которое интегрирует несколько наборов данных и оценивает девять критических аспектов:
- визуальное восприятие
- знания
- логическое мышление
- предвзятость
- справедливость
- многоязычие
- надежность
- токсичность
- безопасность
VHELM стандартизирует процедуры оценки и позволяет получать сопоставимые результаты между моделями.
Оценка моделей
VHELM оценивает 22 известных VLMs, используя 21 набор данных. Оценка проводится по стандартным метрикам, что гарантирует объективность результатов. Исследование охватывает более 915,000 примеров, что делает выводы статистически значимыми.
Результаты и выводы
Результаты показывают, что ни одна модель не превосходит все аспекты. Например, Claude 3 Haiku имеет недостатки в оценке предвзятости, в то время как GPT-4o демонстрирует высокие показатели надежности и логического мышления, но имеет ограничения в области предвзятости и безопасности.
Заключение
VHELM значительно расширяет оценку моделей «Зрение-Язык», предлагая комплексный подход. Стандартизация метрик и разнообразие наборов данных позволяют получить полное представление о модели с точки зрения надежности, справедливости и безопасности. Это революционный подход к оценке ИИ, который в будущем сделает VLMs более адаптированными к реальным приложениям.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте VHELM для оценки моделей.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
