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显著超越SFT,o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能用于多模态大模型了
o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了! 举个例子,提问多模态大模型:“什么宝可梦可以释放技能十万伏特”时,模型通过推理过程准确找出皮卡丘对应的坐标框,展示出模型的泛化能力。 这是来自上海交大、上海AI Lab、港中文大学的研究人员推出的视觉强化微调开源项目——Visual-RFT (Visual Reinforcement Fine-Tuning), 只需10~1000条数据,就能通过思考过程和基于规则的监督提升多模态大模型的性能。
15 个 AI 模型只有 3 个得分超 50%,SIUO 跑分被提出:评估多模态 AI 模型的安全性
最新发表在 arXiv 的研究论文指出,包括 GPT-4V、GPT-4o 和 Gemini 1.5 在内的大部分主流多模态 AI 模型,处理用户的多模态输入(例如一起输入图片和文本内容)之后,输出结果并不安全。这项研究标题为《跨模态安全调整》(Cross-Modality Safety Alignment),提出了一个全新的“安全输入但不安全输出”(SIUO),涉及道德、危险行为、自残、侵犯隐私、信息误读、宗教信仰、歧视和刻板印象、争议性话题以及非法活动和犯罪等 9 个安全领域。研究人员说,大型视觉语言模型(LVL
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