"WoodPecker تقنية جديدة لمكافحة الهلوسة

 كيف تمكنت تقنية WoodPecker من تصحيح أوهام نماذج اللغات متعددة الوسائط؟

فريق من العلماء من جامعة العلوم والتكنولوجيا الصينية ومختبر  Tencent YouTu Lab قاموا بتطوير أداة جديدة تحمل اسم "WoodPecker"، وهذه الأداة مصممة لمكافحة مشكلة "الهلوسة" في نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط.

"WoodPecker  تقنية جديدة لمكافحة الهلوسة في نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط

و قام فريق USTC/Tencent بتطوير أداة تسمى “Woodpecker” حيث يزعمون أنها تمتلك القدرة على تصحيح الهلوسة في نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs).

الهلوسة هي مشكلة تواجه النماذج اللغوية والبصرية متعددة الوسائط، حيث تجعل هذه النماذج تولد مخرجات ذات ثقة عالية لا تعكس البيانات الموجودة في بيانات التدريب. 

هذه المشكلة تمثل تحديًا كبيرًا في عالم الذكاء الاصطناعي، وتؤثر على نماذج مثل ChatGPT وClaude.

ما يميز WoodPecker هو أنه يستخدم مجموعة متنوعة من النماذج الذكية لتصحيح الهلوسة في نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط. وهذا يشمل نماذج مثل GPT-4 وأنظمة أخرى تعتمد على الرؤية ومعالجة الصور مع نمذجة اللغة.

يتم تنفيذ WoodPecker عبر 5 خطوات مختلفة:

1. استخراج المفهوم الرئيسي.

2. صياغة السؤال.

3. التحقق من المعرفة البصرية.

4. إنشاء إشعار مرئي.

5. تصحيح الهلوسة.

 

يستخدم Woodpecker ثلاثة نماذج منفصلة للذكاء الاصطناعي تشمل GPT-3.5 توربو، وGrounding DINO، وBLIP-2-FlanT5. تعمل هذه النماذج معًا كمقيمين لتحديد الهلوسة وتوجيه النموذج الذي يتم تصحيحه لإعادة توليد مخرجاته وفقًا للبيانات.

تبدأ العملية بتحديد العناصر الرئيسية في النص وصياغة أسئلة حولها. ثم يتم تحويل الإطار إلى قاعدة معرفية تتضمن تأكيدات حول المعلومات البصرية. و في الخطوة الأخيرة، يقوم WoodPecker بتصحيح الهلوسة وإضافة الأدلة ذات الصلة.


وعلى الرغم من قدراته إلا أن الباحثون نبهوا إلى أن هذا التطور المبتكر  قد يواجه العديد من التحديات مثل الأوهام، وحتى وإن كان هذا النظام الجديد قادرا على تصحيح الأوهام دون الحاجة إلى إعادة التدريب فهز سيكون نقلة كبرى للذكاء الإصطناعي

و يتوفر الإصدار التقييمي من Woodpecker على Gradio Live حيث يمكن لأي شخص لديه فضول الاطلاع على الأداة أثناء قيامه بالعمل.

 هذا التطوير المبتكر سيشكل حتما خطوة هامة نحو تحسين دقة نماذج الذكاء الاصطناعي وتجاوز تحدي الهلوسة الذي طالما كان يؤثر على أداء هذه النماذج.

ويمكن أن يساهم WoodPecker في تطبيقات متعددة ويعزز من قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع البيانات والصور بشكل أكثر دقة وموثوقية.

تعليقات