
院士领衔万字长文,全面系统梳理多模态LLM对齐算法
院士领衔万字长文,全面系统梳理多模态LLM对齐算法万字长文,对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾!
万字长文,对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾!
近年来,深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而,在现实场景中,传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时,逐渐暴露出其方法论的局限性。
在大模型逐步接近AGI之时,"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。
跨模态因果对齐,让机器更懂视觉证据!
今年,CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程,其中2878篇被录用,最终录用率为22.1%。
尽管多模态大语言模型(MLLMs)取得了显著的进展,但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域(例如减少幻觉问题),是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
OpenAI 在 “双十二” 发布会的最后一天公开了 o 系列背后的对齐方法 - deliberative alignment,展示了通过系统 2 的慢思考能力提升模型安全性的可行性。
在当今AI技术迅猛发展的背景下,大语言模型(LLM)的评估问题已成为一个不可忽视的挑战。传统的做法是直接采用最强大的模型(如GPT-4)进行评估,这就像让最高法院的大法官直接处理所有交通违章案件一样,既不经济也不一定总能保证公正。
模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时,多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。
最近,我们团队的一位工程师在研究类 ColPali 模型时,受到启发,用新近发布的 jina-clip-v2 模型做了个颇具洞察力的可视化实验。