Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Chẩn đoán và giảm thiểu nhiễu phương thức trong các mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Rui Cai, Bangzheng Li, Xiaofei Wen, Muhao Chen, Zhe Zhao

Phác thảo

Bài báo này đề cập đến vấn đề các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức (MLLM) gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các tín hiệu liên quan đến nhiệm vụ và không liên quan, dẫn đến lỗi trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi trực quan (VQA). Chúng tôi định nghĩa hạn chế này là "vấn đề năng lực liên phương thức" và tập trung vào "giao thoa phương thức", một hiện tượng trong đó thông tin nhiễu từ các phương thức không liên quan làm giảm hiệu suất trong các nhiệm vụ dựa trên một phương thức duy nhất, chẳng hạn như phân loại hình ảnh hoặc trả lời câu hỏi văn bản thuần túy. Trong bài báo này, chúng tôi thiết kế một thí nghiệm chẩn đoán nhân quả dựa trên nhiễu động để đo lường định lượng giao thoa phương thức và đề xuất một khuôn khổ mới để tinh chỉnh MLLM bằng cách sử dụng các chiến lược tăng cường dữ liệu và điều chỉnh nhất quán dựa trên nhiễu động, bao gồm nhiễu động heuristic và nhiễu động đối nghịch sử dụng phương pháp hạ dốc gradient chiếu (PGD). Chúng tôi xác nhận tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất thông qua các thí nghiệm trên nhiều tập dữ liệu chuẩn (tập trung vào hình ảnh, tập trung vào văn bản và VQA) và nhiều họ mô hình.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để xác định và định lượng rõ ràng vấn đề năng lực đa phương thức của MLLM, đặc biệt là vấn đề can thiệp phương thức.
◦
Chúng tôi đề xuất một khuôn khổ điều chỉnh hiệu quả để giảm thiểu vấn đề nhiễu mô hình.
◦
Chúng tôi chứng minh bằng thực nghiệm rằng phương pháp đề xuất cải thiện hiệu suất trên nhiều tập dữ liệu và mô hình chuẩn khác nhau.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng có thể cải thiện đồng thời khả năng suy luận đơn phương thức và hiệu suất tác vụ đa phương thức.
•
Limitations:
◦
Hiệu quả của phương pháp đề xuất có thể bị giới hạn ở các mô hình và tập dữ liệu chuẩn cụ thể.
◦
Cần có thêm các thử nghiệm trên các nhiệm vụ đa phương thức phức tạp và đa dạng hơn.
◦
Các phương pháp đào tạo đối nghịch như PGD có thể tốn kém về mặt tính toán.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về tính tổng quát và hạn chế của các chiến lược nhiễu loạn kinh nghiệm.
👍
Made with Slashpage