RLAIF-V 在可信性上达到了开源模型中的最先进性能,甚至超过了一些专有模型(如 GPT-4V)。 在Object HalBench 上,RLAIF-V 将 LLaVA 1.5 和 OmniLMM 的目标幻觉率分别降低了80.7%和76.8%。 在MHumanEval 上,RLAIF-V 12B 的整体幻觉率达到35.6%,大幅超过 GPT-4V。 幻觉率的降低在多个基准上(如 MMHal-Be...
https://github.com/RLHF-V/RLAIF-Vgithub.com/RLHF-V/RLAIF-V 一、背景 本文研究背景:本文旨在通过开源AI反馈来提高Super GPT-4V的可信度。 本文创新动机:本文的创新动机在于通过开源AI反馈来对齐多个MLLMs,从而提高Super GPT-4V的可信度。 二、方法 1.先让大模型生成N个不同回复, 2.把回复拆成多个...
RLAIF-V-Dataset是OpenBMB构建的一个大规模多模态偏好数据集。该数据集是由AI生成的偏好数据集,涵盖各种任务和领域,包含44,757组高质量对比对。RLAIF-V-数据集通过一个新颖的方法,采用开源大模型来对模型响应进行去混杂处理,并提供高质量的反馈。该数据集应用在了MiniCPM-Llama3-V 2.5模型的训练中,MiniCPM-Llam...
直接使用：https://go.hyper.ai/9CVao5. RLAIF-V-Dataset 大规模多模态偏好数据集RLAIF-V 数据集是一个由 AI 生成的多模态偏好数据集，它覆盖了各种任务和领域。该数据集包含超过 44,757 组高质量的对比对，用于训练和评估多模态大型语言模型。直接使用：https://go.hyper.ai/cG6fp6. FoodLogoDet-1500 ...
(b) The feedback data used during the first-iteration of RLAIF-V 12B **effectively reduce the hallucination of different MLLMs**. * 🤝 **High-quality Generalizable Feedback Data**. The feedback data used during the first-iteration of RLAIF-V 12B **effectively reduce the hallucination ...
In dataset code, replace 'openbmb/RLAIF-V-Dataset' here to your data path. In training script, replace --data_dir with a new directory, replace --model_name_or_path with the base model path, set --max_step to the number of steps for 4 epoch, set --save_steps to the number of...
立即预约苹果 WWDC24 直播;RLAIF-V 大规模多模态偏好数据集上线,有效减少不同 MLLMs 幻觉现象 上周,著名数学家陶哲轩在个人博客中发布了「AI for Math Resourses」的资源清单,旨在为那些有意进入人工智能数学领域的人提供帮助,这份清单由「人工智能辅助数学推理」研讨会整理。该研讨会由美国国家科学院、工程院和...
每天给大家分享精彩游戏视频 来自四川省 欧美时装秀_绝美颜值超模气质优雅!黑色设计神秘又美丽 欧美时装秀_绝美颜值超模气质优雅!黑色设计神秘又美丽 推荐视频 03:19 打开APP阅读 朝军重现库尔斯克战场,背后有美俄朝三方怎样的博弈? 00:34 打开APP阅读 台军要花百亿美元买美国武器?帅化民:台积电被挖走,还要买库存...
in RLAIF-V: Open-Source AI Feedback Leads to Super GPT-4V Trustworthiness Click to add a brief description of the dataset (Markdown and LaTeX enabled). Provide: a high-level explanation of the dataset characteristics explain motivations and summary of its content potential use cases of the ...
RLAIF-V 7B reduces object hallucination by 80.7\% and overall hallucination by 33.7\%. Remarkably, RLAIF-V 12B further reveals the self-alignment potential of open-source MLLMs, where the model can learn from feedback of itself to achieve super GPT-4V trustworthiness. ...