Уроци в компютърното зрение: Балансиране на прецизността с гъвкавостта

Проектите в областта на компютърното зрение, подобно на останалата част от технологичния пейзаж, са изпълнени с неочаквани предизвикателства и възможности. Подробно проучване, публикувано от VentureBeat под заглавие От халюцинации до хардуер: Уроци от реален проект за компютърно зрение, който се отклони от пътя, предлага ценни прозрения за сложната динамика на внедряването на изкуствен интелект (ИИ) за реални приложения. За компании за интеграция на ИИ като Encorp.ai, това проучване е съкровищница от уроци и стратегии.

Генезисът на проекта: Прост случай на употреба

Проектът имаше за цел да разработи модел, способен да анализира изображения на лаптопи, за да идентифицира физически повреди като напукани екрани или липсващи клавиши. Задачата изглеждаше проста и подходяща за комбиниране на модели за обработка на изображения с големи езикови модели (LLMs). Въпреки това, както разработчиците скоро откриха, реалността може да бъде по-сложна от теорията.

Разбиране на първоначалните предизвикателства

Първият подход включваше използването на монолитно подсказване в мултимодален модел — комбиниране на обработка на изображения с LLMs за откриване на повреди. Основните проблеми бяха:

1. Халюцинации: Измислени дефекти и повреди, които моделът погрешно идентифицира.
2. Откриване на безполезни изображения: Пропускане на изображения, които не са на лаптопи, като бюра или случайни обекти, което води до нерелевантни доклади за повреди.
3. Непостоянна точност: Резултат от проблемите с погрешна идентификация и халюцинации, което прави модела ненадежден за оперативно внедряване.

Източник 1: Изследване на влиянието на резолюцията на изображението върху моделите (arXiv).

Стратегии за преодоляване на препятствията по проекта

Смесване на резолюции на изображенията

Подобряването на устойчивостта на модела включваше обучение с комбинация от изображения с висока и ниска резолюция. Въпреки че това подобри последователността, не реши напълно проблемите с халюцинациите или обработката на безполезни изображения.

Мултимодален обход

Вдъхновен от методи, при които се синтезират и интерпретират надписи на изображения от LLMs, екипът опита да генерира надписи за подобряване на разбирането. Ето процесът, който се оказа неуспешен:

• Генериране на множество надписи.
• Използване на мултимодални вграждания за оценка на релевантността на надписите.
• Итериране на надписите, докато не се постигнат оптимални надписи.

Този метод, макар и иновативен, добави сложност, без да реши фундаменталните недоразумения.

Източник 2: Експерименти с комбинирани LLMs и стратегии за изображения (The Batch).

Въвеждане на агентски рамки за прецизност

Агентските рамки, традиционно използвани за автоматизация на задачи, бяха пренасочени за специализация на процеса на анализ на изображения:

1. Оркестраторски агент: Идентифицира видимите компоненти на лаптопа.
2. Компонентни агенти: Проверяват конкретни части на лаптопа за определени видове повреди.
3. Агент за откриване на безполезни изображения: Гарантира, че изображението действително е на лаптоп.

Този нюансиран, насочен към задачи подход значително намали грешките и подобри интерпретируемостта.

Източник 3: Развитие на агент-базираните изчисления (Agent-Based Computing Is Evolving Beyond Traditional Web Models).

Оценка на компромисите

Въпреки успеха, ограничения като увеличена латентност и пропуски в покритието демонстрираха необходимостта от иновативен подход, комбиниращ агентската прецизност с по-широките възможности на монолитните модели.

Хибридният подход: Балансирана стратегия

За оптимизация беше внедрена двойна система:

1. Използване на агентски рамки за прецизно откриване на повреди и безполезни изображения.
2. Включване на монолитен LLM за допълнително покритие.
3. Фина настройка на модела с приоритетни сценарии за повишаване на надеждността.

Този метод осигури комбинация от прецизност, покритие и надеждност.

Източник 4: Прозрения за фина настройка на ИИ модели (AI Trends).

Заключение и препоръки за Encorp.ai

1. Приемане на модулни решения: Внедряване на агентски рамки по креативен начин за повишаване на прецизността на ИИ решенията.
2. Комбиниране на методологии: Комбинация от подходи, като интегрираните системи на Encorp.ai, може да се справи с сложни ИИ задачи по-ефективно.
3. Управление на очакванията: Бъдете подготвени за халюцинации на ИИ и осигурете стабилни проверки и баланси на модела.
4. Фокус върху качеството на изображението: Осигурете гъвкав подход към включването на данни, отчитайки вариациите в качеството на входните данни.
5. Имайте протокол за откриване на безполезни данни: Внедрете прост механизъм, за да избегнете замърсяването на резултатите от нерелевантни данни.

В крайна сметка, интегрирането на традиционни методологии с най-съвременни стратегии помага на технологични фирми като Encorp.ai не само да решават реални предизвикателства, но и да иновират по значим и мащабируем начин.