ECCV 2024|是真看到了,还是以为自己看到了?多模态大模型对文本预...
a.弱化图像提示:我们给偏好数据集中的图片数据加上噪声,以此破坏图像特征,使多模态大模型在回答时更倾向原始的预训练分布,由此产生的错误响应会包含LLM模块的固有偏见。从图中可以看到,我们通过像图片中加入不同程度的噪声,正确答案出现的概率就越小,带有预训练偏见的答案出现的概率也就越大。b.错误注入:我...
AI机器人革命:Brett Adcock谈Figure 2与未来的100亿机器人世界(2...
是的,我认为这里的经验法则是,通常需要至少三个硬件版本才能达到相对商业化、可靠且无错误的程度。我们的目标是在极限情况下,让问题基本上成为软件限制的问题,这意味着我们需要真正可靠的硬件,它必须是安全的、质量稳定的,并且成本低廉,同时我们能够高效地制造它。这就像一盏灯,在第一个版本的硬件中有很多问题需要解...
数学悖论系列之四(概率悖论)|定理|伯特兰|贝叶斯|伯努利_网易订阅
在这种情况下,这是我们最初选择的门是后面有车的门的概率(停留是正确的),因为蒙蒂打开了一扇门——门后面有一只山羊:蒙蒂向我们展示了我们没有选择的一个选择是错误的。用贝叶斯定理计算出来的概率同上述枚举法计算出来的结果相一致(图40)。结果显示:汽车位于1号门后面的概率完全没有变化(1/3);然而,由于这辆...
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?
大语言模型的“错误”其实不是幻觉,大语言模型的输出某种意义上说并没错。经常有人提大语言模型的“幻觉(hallucination)”,依据是它“不经意”出现的各种错误。希望大模型不出现“幻觉”,其对应于三个可能的目标:1)在特定数据集上不犯错。神经网络在数据集上的准确率通常很难达到100%,但这仍是一个可追求的...
苹果Apple Intelligence 被挖出重大安全缺陷,几行代码即可攻破
用他的话来说,这是源于「没有将数据和控制路径分开」。提示词注入攻击会导致数据泄露、生成恶意内容和传播错误信息等后果。当攻击者巧妙地构造输入指令来操纵AI模型,从而诱导其泄露机密或敏感信息时,就会发生提示注入攻击。这种风险在利用包含专有或个人数据的数据集训练的模型中尤为突出。攻击者会利用模型的...
...AI语言模型改善自我纠错能力,谷歌推出BIG-Bench Mistake数据集
研究人员提到,由于“BIG-BenchMistake”数据集中的逻辑错误较为“简单明确”,因此可以作为一个良好的测试标准,可协助语言模型先从简单的逻辑错误开始练习,逐步提升辨识错误的能力(www.e993.com)2024年9月10日。研究人员利用该数据集对市面上模型进行测试,发现虽然绝大多数语言模型可以识别在推理过程中出现的逻辑错误并进行自我修正,但这个过程“并...
谷歌:LLM找不到推理错误,但能纠正它
研究者基于BIG-BenchMistake数据集实验了回溯方法能否帮助LLM校正逻辑错误。结果见表6。??accuracy??是指在原始答案是correct_ans时,在轨迹集合上的accuracy_ans之差。??accuracy??则是对于incorrect_ans轨迹的结果。这些分数结果表明:校正incorrect_ans轨迹的收益大于改变原本正确的答案...
“这就是OpenAI的故事” | 马斯克诉奥特曼之二
到2014年为止,与Google在其核心业务上竞争已经很困难。Google已经从我们的搜索、电子邮件和我们图书馆几乎每本书中收集了独有的庞大的数据集。尽管如此,到这一地步,每个人仍有可能通过卓越的人类智能和努力与Google竞争。但AGI将使这一竞争几乎不可能。
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究
近期,北京智源人工智能研究院发布基于FlagEval(天秤)大模型测试平台的第202406期测试结果,本次智源评测使用20余个数据集、超8万道考题,包括与合作单位共建和智源自建的多个评测数据集。其中,主观题4000余道,均来源于自建原创未公开并保持高频迭代的主观评测集,严格校准打分标准,采取多人独立匿名评分、严格质检与抽检相...
AI 胡说八道怎么办?牛津大学开发了一种“测谎”方法
如果训练数据被无意或刻意“污染”,语义熵也没办法很好识别如果用错误的数据,给大模型施加了“思想钢印”,模型对其生成的错误陈述非常“自信”(即错误陈述在模型的输出概率分布中占主导地位),那么这些陈述的熵值可能并不会很高。最后总结一下,从大模型的内容生成机制上看,“幻觉”问题没办法100%避免。当我们在...