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Conflições de LLM multimodais de confronto: lacunas de raciocínio e compensações de segurança na Phi-3-Vision

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Resumo e 1 Introdução

2 especificações técnicas

3 benchmarks acadêmicos

4 Segurança

5 fraqueza

6 Phi-3-Vision

6.1 Especificações técnicas

6.2 Benchmarks acadêmicos

6.3 Segurança

6.4 Fraqueza

Referências

Um exemplo de prompt para benchmarks

B Autores (alfabéticos)

C Agradecimentos

6.4 Fraqueza

Em relação aos recursos de LLM multimodal de nossa visão PHI-3, ele tem um desempenho admiravelmente em vários campos. No entanto, identificamos certas limitações, principalmente com perguntas que exigem habilidades de raciocínio de alto nível. Além disso, observou -se que o modelo gerou saídas não fundamentadas ocasionalmente, tornando -o potencialmente não confiável em áreas sensíveis, como as finanças. Para mitigar esses problemas, incorporaremos mais dados de DPO focados em raciocínio e relacionados à alucinação no pós-treinamento no futuro.

Do ponto de vista responsável da IA, enquanto o pós-treinamento de segurança fez avanços significativos, nossa visão phi3 ocasionalmente falha em se abster de responder a perguntas prejudiciais ou sensíveis. Exemplos de tais ocasiões incluem decifrar tipos específicos de captcha e descrever imagens de fraude contendo desinformação ou alucinação. Descobrimos que esse problema surge em parte dos recursos, como o OCR, adquirido durante o processo de treinamento com conjuntos de dados de ajuste de instrução normais, que podem ser considerados o trade-off entre utilidade e inovação. Avançando, precisamos explorar ainda mais essa área para alcançar um melhor equilíbrio.

” alt=”” aria-hidden=”true” />Tabela 3: Resultados de comparação em benchmarks RAI multimodais públicos e privados. Observe que todas as métricas da tabela são [0,10] e um valor mais alto indica um melhor desempenho.Tabela 3: Resultados de comparação em benchmarks RAI multimodais públicos e privados. Observe que todas as métricas da tabela são [0,10] e um valor mais alto indica um melhor desempenho.

Figura 7: Comparação do desempenho da RAI categorizado de Phi-3-Vision com e sem a segurança pós-treinamento no VLGUARD (esquerda) e referência interna (direita), respectivamente. Indica claramente que o pós-treinamento de segurança pode melhorar o desempenho da RAI em quase todas as categorias RAI.Figura 7: Comparação do desempenho da RAI categorizado de Phi-3-Vision com e sem a segurança pós-treinamento no VLGUARD (esquerda) e referência interna (direita), respectivamente. Indica claramente que o pós-treinamento de segurança pode melhorar o desempenho da RAI em quase todas as categorias RAI.

Autores:

(1) Marah Abdin;

(2) Sam Ade Jacobs;

(3) Ammar Ahmad Awan;

(4) Jyoti Aneja;

(5) Ahmed Awadallah;

(6) Hany Awadalla;

(7) Nguyen Bach;

(8) Amit Bahree;

(9) Arash Bakhtiari;

(10) Jianmin Bao;

(11) Harkirat Behl;

(12) Alon Benhaim;

(13) Misha Bilenko;

(14) Johan Bjorck;

(15) Sébastien Bubeck;

(16) Qin Cai;

(17) Martin Cai;

(18) Caio César Teodoro Mendes;

(19) Weizhu Chen;

(20) Vishrav Chaudhary;

(21) Dong Chen;

(22) Dongdong Chen;

(23) Yen-Chun Chen;

(24) Yi-Ling Chen;

(25) Parul Chopra;

(26) Xiyang Dai;

(27) Allie del Giorno;

(28) Gustavo de Rosa;

(29) Matthew Dixon;

(30) Ronen Eldan;

(31) Victor Fragoso;

(32) Dan Iter;

(33) Mei Gao;

(34) Min Gao;

(35) Jianfeng Gao;

(36) Amit Garg;

(37) Abhishek Goswami;

(38) Suriya Gunasekar;

(39) Emman Haider;

(40) Junheng Hao;

(41) Russell J. Hewett;

(42) Jamie Huynh;

(43) Mojan Javaheripi;

(44) Xin Jin;

(45) Piero Kauffmann;

(46) Nikos Karampatziakis;

(47) Dongwoo Kim;

(48) Mahoud Khademi;

(49) Lev Kurilenko;

(50) James R. Lee;

(51) Yin Tat Lee;

(52) Yuanzhi Li;

(53) Yunsheng Li;

(54) Chen Liang;

(55) Lars Liden;

(56) CE Liu;

(57) Mengchen Liu;

(58) Weishung Liu;

(59) Eric Lin;

(60) zeqi lin;

(61) Chong Luo;

(62) Piyush Madan;

(63) Matt Mazzola;

(64) Arindam Mitra;

(65) Hardik Modi;

(66) Anh Nguyen;

(67) Brandon Norick;

(68) Barun Patra;

(69) Daniel Perez-Becker;

(70) Thomas Portet;

(71) Reid Pryzant;

(72) Heyang Qin;

(73) Marko Radmilac;

(74) Corby Rosset;

(75) Sambudha Roy;

(76) Olatunji Ruwase;

(77) Olli Saarikivi;

(78) Amin Saied;

(79) Adil Salim;

(80) Michael Santacroce;

(81) Shital Shah;

(82) Ning Shang;

(83) Hiteshi Sharma;

(84) Swadheen Shukla;

(85) Song Xia;

(86) Masahiro Tanaka;

(87) Andrea Tupini;

(88) Xin Wang;

(89) Lijuan Wang;

(90) Chunyu Wang;

(91) Yu Wang;

(92) Rachel Ward;

(93) Guanhua Wang;

(94) Philipp Witte;

(95) Haiping Wu;

(96) Michael Wyatt;

(97) bin xiao;

(98) pode xu;

(99) Jiahang Xu;

(100) Weijian Xu;

(101) Sonali Yadav;

(102) fã Yang;

(103) Jianwei Yang;

(104) Ziyi Yang;

(105) Yifan Yang;

(106) Donghan Yu;

(107) Lu Yuan;

(108) Chengruidong Zhang;

(109) Cyril Zhang;

(110) Jianwen Zhang;

(111) Ly Lyna Zhang;

(112) Yi Zhang;

(113) Yue Zhang;

(114) Yunan Zhang;

(115) Xiren Zhou.


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