Зоркий взгляд ИИ: Как обуздать галлюцинации в моделях «зрение-язык»

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет значительно снизить склонность ИИ к выдумыванию деталей при анализе изображений и генерации текста.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Преодоление инерции текста в визуально-языковых моделях достигается за счёт механизма когнитивного датчика спроса, который выявляет отклонение внимания от визуального сигнала и восстанавливает фокусировку, в отличие от базовых моделей, склонных к «галлюцинациям», обусловленным лингвистическими априорными знаниями, как демонстрируется на примере корректной интерпретации визуального контента при запросе «пикник».

Предложен фреймворк Conscious Gaze (CG-VLM), использующий сенсор когнитивной нагрузки и механизм фокусированной индукции консенсуса для коррекции внимания и снижения эффекта «текстовой инерции» в моделях «зрение-язык».

Несмотря на впечатляющие возможности современных мультимодальных моделей, проблема «галлюцинаций» — склонности к генерации не соответствующих действительности описаний — остается актуальной. В данной работе, ‘Conscious Gaze: Adaptive Attention Mechanisms for Hallucination Mitigation in Vision-Language Models’, предложен фреймворк CG-VLM, позволяющий снизить вероятность галлюцинаций за счет адаптивного контроля механизмов внимания в процессе декодирования. Используя концепцию «Когнитивного Датчика Спроса», система выявляет моменты, когда необходимо усилить связь с визуальной информацией, и направляет внимание на соответствующие токены. Сможет ли подобный подход к внутреннему контролю внимания стать ключевым шагом на пути к созданию более надежных и достоверных мультимодальных систем?

Визуальное Заземление: Преодолевая Ограничения Мультимодальных Моделей

Современные мультимодальные модели, такие как VLMs, демонстрируют впечатляющую способность обрабатывать одновременно текстовую и визуальную информацию. Однако, несмотря на эту мощь, они часто сталкиваются с трудностями при точном сопоставлении текстовых упоминаний с конкретными элементами на изображении — проблеме, известной как “визуальное привязывание” или “grounding”. Модели могут понимать, что на картинке присутствует «собака» и «мяч», но испытывают затруднения с указанием, какой именно объект на изображении соответствует этим словам. Эта неспособность точно локализовать и связать текст с визуальными деталями ограничивает их эффективность в задачах, требующих детального анализа изображений, например, при ответе на вопросы по картинке или генерации подробных описаний.

Неспособность точного сопоставления текстовых запросов с конкретными визуальными элементами существенно ограничивает возможности больших мультимодальных моделей в задачах, требующих глубокого понимания изображений. В частности, это проявляется в снижении эффективности при ответах на вопросы по изображениям, где требуется не просто распознать объекты, но и установить связь между текстом вопроса и конкретной областью на картинке. Аналогично, при автоматическом создании подписей к изображениям, модели часто генерируют общие описания, не отражающие детали или взаимосвязи между элементами на изображении, что снижает информативность и полезность создаваемого контента. Таким образом, преодоление этой проблемы является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных систем, способных полноценно взаимодействовать с визуальным миром.

Существующие методы визуального связывания текста и изображения зачастую полагаются на перебор всех возможных вариантов, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Альтернативой является обучение моделей на огромных объемах размеченных данных, что сопряжено с трудностями сбора и аннотации, а также высокой стоимостью. В связи с этим, возникает потребность в разработке более эффективных и устойчивых методов, способных точно определять соответствие между текстовыми запросами и конкретными элементами на изображении, не требуя при этом чрезмерных вычислительных затрат или колоссальных объемов данных для обучения. Успешное решение этой задачи позволит значительно расширить возможности мультимодальных моделей в различных областях, таких как анализ изображений, робототехника и искусственный интеллект.

В отличие от базовых моделей, допускающих фактические ошибки или выдающих неестественную речь, разработанный нами CG-VLM точно определяет несколько объектов на изображении (людей, автобус, лыжи) и генерирует плавный и достоверный текст, что подтверждается оценками GPT-4o (9/10 за беглость и точность).

InstructBLIP: Надёжный Фундамент для Мультимодального Понимания

InstructBLIP представляет собой надежную базовую модель VLM (Vision-Language Model), способную к пониманию и обработке сложных инструкций, включающих как визуальные, так и текстовые данные. Данная модель демонстрирует высокую производительность в задачах, требующих сопоставления визуальной информации с текстовым запросом, и способна генерировать релевантные ответы на сложные вопросы, основанные на анализе изображений и текста. Архитектура InstructBLIP позволяет эффективно обрабатывать различные типы инструкций, включая описания, вопросы, и запросы на выполнение определенных действий, связанных с визуальным контентом. Это делает ее ценным инструментом для исследований в области мультимодального понимания и разработки приложений, требующих взаимодействия с визуальной информацией.

Ключевым компонентом InstructBLIP является Q-Former — архитектура, предназначенная для эффективной обработки визуальных признаков и их интеграции с текстовой информацией. Q-Former использует механизм запросов (queries) для извлечения релевантных признаков из визуального представления, поступающего от модели кодирования изображений. Полученные визуальные признаки затем преобразуются в векторное пространство, совместимое с текстовыми данными, что позволяет модели осуществлять последовательную обработку мультимодального ввода. Такой подход обеспечивает возможность связного мультимодального рассуждения, необходимого для точного выполнения сложных инструкций, содержащих как визуальные, так и текстовые компоненты.

Надежная базовая модель InstructBLIP позволяет исследователям целенаправленно изучать и оценивать влияние различных стратегий декодирования на повышение точности сопоставления (grounding performance). Изолируя влияние этих стратегий от общей сложности мультимодального понимания, возможно более детальное изучение эффективности каждого подхода в контексте визуально-текстовых инструкций. Это достигается за счет стабильной работы модели как основы для сравнения, что позволяет выявить наиболее эффективные методы для улучшения сопоставления визуальной информации с текстовыми запросами и, следовательно, повысить общую производительность визуально-языковой модели.

Вмешательство CG-VLM приводит к снижению расхождения между головами внимания и перераспределению фокуса на визуальные токены, демонстрируя эффект FCI, вызванного CDS.

Уточнение Стратегий Декодирования для Точного Заземления

Процесс декодирования, в ходе которого визуально-языковая модель (VLM) генерирует текст на основе своих внутренних представлений, оказывает существенное влияние на точность сопоставления (grounding). На этапе декодирования модель преобразует скрытые представления, полученные из визуального и текстового входов, в последовательность токенов, формирующих выходной текст. Неточности или ошибки, возникающие на этом этапе, напрямую влияют на способность модели генерировать текст, точно отражающий содержание визуального ввода и поддерживающий его. Таким образом, оптимизация процесса декодирования является критически важной для повышения качества и достоверности генерируемого текста и улучшения общей производительности VLM в задачах, требующих точного сопоставления визуальной информации с языковым описанием.

Для повышения точности привязки визуальной информации к тексту применяются методы штрафов при декодировании, такие как OPERA, INTER и VCD. Эти методы направлены на подавление генерации нерелевантных или неточных текстовых ссылок, модифицируя вероятности токенов в процессе декодирования. Суть подхода заключается в снижении вероятности генерации токенов, которые не соответствуют визуальному контексту, что способствует формированию более согласованных и обоснованных текстовых описаний. Таким образом, данные методы штрафования помогают модели фокусироваться на значимых визуальных элементах и избегать галлюцинаций или произвольных утверждений.

Методы штрафования декодирования, такие как OPERA, INTER и VCD, повышают точность привязки текста к визуальным данным путем изменения вероятностей токенов во время генерации текста. Данный подход направлен на подавление генерации нерелевантных или неточных текстовых ссылок, что приводит к более согласованным результатам. В рамках предложенного фреймворка Conscious Gaze (CG-VLM) была достигнута оценка POPE F1 в 83.7, что свидетельствует о значительном улучшении производительности по сравнению с существующими методами.

В рамках оценки на бенчмарке LLaVA-v1.5 предложенный фреймворк демонстрирует значительные улучшения в производительности, достигая показателя CHAIRI в 6.5 и CHAIRS в 19.6. Эти метрики, используемые для оценки точности и согласованности ответов визуальных языковых моделей, указывают на способность системы более корректно интерпретировать визуальную информацию и генерировать релевантные текстовые описания. Полученные значения свидетельствуют о превосходстве разработанной системы над существующими подходами в задачах, требующих точного сопоставления визуального контента и текстовых ответов.

В ходе оценки предложенного фреймворка Conscious Gaze (CG-VLM) было установлено повышение оценок точности и детализации генерируемого текста моделью GPT-4o. Показатель точности увеличился с 6.4 до 7.9, а оценка детализации — с 6.2 до 7.6. Данные результаты демонстрируют значительное улучшение качества генерируемого текста благодаря применению CG-VLM, указывая на более точное и информативное представление информации.

Комбинация CDS и FCI значительно улучшает точность и детализацию ответов модели (CG-VLM) на запросы COCO, сохраняя при этом высокую степень разнообразия и плавность генерации текста.

Влияние и Перспективы в Области Мультимодального ИИ

Совершенствование визуального связывания открывает широкие возможности для мультимодальных моделей (VLM), значительно улучшая их применимость в различных областях. Более точное определение соответствия между текстовым описанием и конкретными элементами изображения позволяет создавать системы, генерирующие более детальные и контекстуально релевантные подписи к изображениям. Помимо этого, улучшенное визуальное связывание обеспечивает существенный прогресс в области визуального вопросно-ответного анализа, позволяя моделям предоставлять более точные и информативные ответы на вопросы, касающиеся содержания изображения. Особое значение имеет потенциал этих разработок для создания вспомогательных технологий для людей с нарушениями зрения, предоставляя им возможность «видеть» мир посредством детальных словесных описаний изображений и сцен, что способствует большей независимости и вовлеченности в жизнь.

Современные достижения в области мультимодального искусственного интеллекта, позволяющие надёжно связывать текст с конкретными визуальными элементами изображения, открывают путь к созданию более надёжных и понятных систем. Способность визуальных языковых моделей (VLM) не просто понимать общее содержание изображения, а точно определять, к какой части картинки относится конкретное текстовое описание, принципиально важна для повышения доверия к их решениям. Это означает, что в случае необходимости система сможет объяснить, почему она пришла к тому или иному выводу, указав на конкретные визуальные признаки, которые повлияли на её ответ. Такая прозрачность критически важна для применения VLM в областях, требующих высокой степени ответственности, таких как медицина, автономное вождение и финансовый анализ, где понимание логики работы системы не менее важно, чем сама точность.

Дальнейшие исследования в области мультимодального искусственного интеллекта сосредоточены на разработке более сложных стратегий декодирования и изучении новых методов интеграции визуальной и текстовой информации. Особое внимание уделяется созданию алгоритмов, способных не просто сопоставлять изображение и текст, но и глубоко понимать взаимосвязи между ними, выделяя ключевые детали и контекст. Предполагается, что усовершенствованные стратегии декодирования позволят моделям генерировать более точные и содержательные описания изображений, отвечать на сложные вопросы, требующие визуального анализа, и даже предсказывать будущие события на основе визуальных данных. В перспективе, интеграция визуальной и текстовой информации может привести к созданию систем, способных к более эффективному обучению, более гибкой адаптации к новым задачам и более надежной интерпретации информации, что открывает широкие возможности для применения в различных областях, от робототехники и автономного вождения до медицины и образования.

Исследование, представленное в статье, пытается обуздать склонность языковых моделей к галлюцинациям, используя механизм, который можно назвать «сознательным взглядом». Авторы предлагают систему, способную отслеживать внутреннее «отклонение внимания», вызванное инерцией текста. Это напоминает попытку заставить сложный механизм работать стабильно, постоянно корректируя его траекторию. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Всякое представление о мире есть упрощение, и задача состоит в том, чтобы найти наилучшее упрощение для конкретной цели». Иными словами, задача не в том, чтобы создать идеальную модель, а в том, чтобы найти достаточно хорошее приближение, которое работает в конкретном контексте. Здесь же, похоже, ищут способ заставить систему хотя бы последовательно «галлюцинировать», если уж совсем не удается избежать этого.

Что дальше?

Предложенный подход, безусловно, демонстрирует способность смягчать галлюцинации в визуально-языковых моделях, но, как и любое элегантное решение, он лишь отодвигает проблему, а не решает её окончательно. Текст инерция — это симптом, а не первопричина. В конечном счёте, модель будет находить новые способы «видеть» то, чего нет, особенно под давлением растущих объёмов данных и усложняющихся запросов. Каждая «революционная» архитектура внимания — это лишь временное облегчение перед неизбежным падением.

Более глубокое исследование должно быть направлено на понимание когнитивных механизмов, лежащих в основе галлюцинаций. Датчик когнитивной нагрузки — интересный шаг, но он измеряет следствие, а не причину. Следующим этапом видится разработка методов, способных не просто корректировать внимание, но и формировать его изначально, обеспечивая большую «привязку» к реальности. Иначе говоря, нужно научить модель сомневаться.

Неизбежно возникнет вопрос о масштабируемости. Текущие решения прекрасно работают в лабораторных условиях, но как они будут вести себя в продакшене, под нагрузкой, с неструктурированными данными? Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт. Но даже в этом падении есть своя красота, если оно позволит нам построить что-то более устойчивое.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05546.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-08 18:22