Нейтральность зрения: Как победить предвзятость в моделях «зрение-язык»

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как небольшие изменения в данных и методах обучения могут сделать модели, работающие с изображениями и текстом, менее подверженными искажениям, связанным с ориентацией объектов.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Исследователи продемонстрировали эффективный метод смягчения предвзятости и повышения устойчивости моделей «зрение-язык» и генеративных моделей изображений с использованием LoRA и ротационно-аугментированных данных.

Несмотря на впечатляющие успехи моделей «зрение-язык» и генеративных моделей изображений, их устойчивость к изменениям входных данных и справедливость остаются недостаточно изученными. Данная работа, посвященная ‘Bias Detection and Rotation-Robustness Mitigation in Vision-Language Models and Generative Image Models’, исследует распространение смещений и снижение устойчивости моделей при повороте изображений. Показано, что комбинирование аугментации данных, выравнивания представлений и регуляризации на уровне модели позволяет эффективно устранить ориентационно-зависимые смещения и повысить общую надежность систем. Какие еще преобразования входных данных могут выявить скрытые уязвимости и смещения в современных мультимодальных моделях искусственного интеллекта?

Вызовы предвзятости и устойчивости в анализе лиц

Глубокое обучение, в особенности сверточные нейронные сети, такие как ResNet-50, сегодня занимают центральное место в задачах анализа лиц. Эти модели продемонстрировали впечатляющую способность к автоматическому извлечению признаков из изображений, что позволило достичь значительных успехов в распознавании лиц, определении возраста и пола, а также в анализе выражений лица. Их архитектура, основанная на многослойных свертках, эффективно обрабатывает сложные визуальные данные, превосходя традиционные методы компьютерного зрения по точности и скорости. Широкое распространение ResNet-50 и других подобных сетей обусловлено их доступностью, относительной простотой реализации и возможностью обучения на больших объемах данных, что делает их ключевым инструментом в различных приложениях — от систем безопасности и контроля доступа до развлечений и медицинских исследований.

Современные модели глубокого обучения, применяемые для анализа лиц, такие как сверточные нейронные сети, демонстрируют высокую эффективность, однако их работа тесно связана с качеством и репрезентативностью обучающих данных. Исследования показывают, что предвзятости, присутствующие в наборах данных, используемых для обучения, например, в UTKFace Dataset, могут приводить к несправедливым или неточным результатам при анализе лиц различных демографических групп. Это негативно сказывается не только на справедливости алгоритмов, но и на их способности к обобщению — то есть, к корректной работе с изображениями, отличными от тех, на которых они обучались. В результате, модели могут демонстрировать существенно сниженную производительность при работе с данными, не представленными в обучающем наборе, что ограничивает область их практического применения и требует разработки методов смягчения влияния предвзятостей.

Современные системы распознавания лиц, основанные на глубоком обучении, демонстрируют уязвимость к так называемым “состязательным атакам”. Даже незначительные, едва заметные для человеческого глаза изменения в изображении, созданные алгоритмами, такими как FGSM (Fast Gradient Sign Method) и PGD (Projected Gradient Descent), способны привести к ошибочной идентификации или классификации. Это означает, что злоумышленник, обладая знаниями о принципах работы модели, может намеренно модифицировать изображение лица, чтобы обмануть систему безопасности или скрыть свою личность. Подобная восприимчивость к манипуляциям ставит под сомнение надежность и безопасность этих технологий, особенно в критически важных приложениях, таких как системы контроля доступа, видеонаблюдение и правоохранительные органы. Исследования в области устойчивости к состязательным атакам являются ключевым направлением для обеспечения надежной и безопасной работы систем анализа лиц.

Расширение возможностей мультимодального понимания с Gemma-3

Многомодальные большие языковые модели, такие как Gemma-3, предоставляют расширенные возможности для анализа данных за счет интеграции визуальной и текстовой информации. Традиционные модели, работающие только с текстом, ограничены в понимании контекста, который часто передается визуальными элементами. Объединение этих модальностей позволяет модели учитывать более широкий спектр входных данных, что приводит к более точным и надежным результатам. Например, при анализе изображений с текстом, модель может сопоставить визуальные объекты с соответствующими текстовыми описаниями, выявляя взаимосвязи, которые были бы невозможны при анализе только одного типа данных. Это особенно важно в таких областях, как анализ социальных сетей, медицинская диагностика по изображениям и автоматическое понимание контента.

Развертывание модели Gemma-3 на локальном оборудовании упрощается благодаря таким фреймворкам, как Ollama. Это позволяет пользователям сохранять контроль над данными и процессом обработки, обеспечивая повышенную конфиденциальность, поскольку данные не передаются сторонним сервисам. Локальное развертывание также предоставляет возможности для кастомизации модели и адаптации ее к специфическим требованиям и задачам, включая тонкую настройку и интеграцию с другими локальными инструментами и системами. Ollama предоставляет удобный интерфейс для загрузки, запуска и управления моделью Gemma-3, минимизируя сложность процесса и делая его доступным для широкого круга пользователей.

Ключевым преимуществом Gemma-3 является возможность обнаружения предвзятости (bias detection), что позволяет выявлять и смягчать несправедливость в различных приложениях. Модель способна анализировать как текстовые, так и визуальные данные для определения потенциальных источников предвзятости, связанных с гендером, расой, возрастом и другими чувствительными признаками. Этот процесс включает в себя оценку вероятности предвзятых результатов и предоставление информации, необходимой для корректировки данных или алгоритмов, что способствует созданию более справедливых и надежных систем искусственного интеллекта. Обнаружение предвзятости на ранних стадиях разработки позволяет предотвратить распространение несправедливых решений и обеспечить более этичное использование технологий машинного обучения.

Визуально-языковые модели и аугментация синтетических данных

Визуально-языковые модели, такие как Llava-1.5-7b, демонстрируют значительные возможности в понимании и генерации изображений. Эти модели способны анализировать визуальный контент и связывать его с текстовыми описаниями, позволяя решать широкий спектр задач, включая визуальное вопросно-ответное взаимодействие, генерацию подписей к изображениям и понимание сложных визуальных сцен. Llava-1.5-7b, в частности, использует архитектуру, сочетающую в себе возможности предварительно обученных моделей обработки изображений и больших языковых моделей, что обеспечивает эффективное извлечение признаков из изображений и генерацию связных и релевантных текстовых описаний. Высокая производительность этих моделей обусловлена использованием масштабных наборов данных для обучения и применением современных методов глубокого обучения.

Метод аугментации данных посредством вращения изображений позволяет значительно повысить устойчивость моделей компьютерного зрения к изменениям ориентации. Применение вращения в качестве метода аугментации создает дополнительные обучающие примеры, полученные из существующих изображений путем их поворота на различные углы (например, 0°, 90°, 180°, 270°). Это позволяет модели обучиться распознавать объекты и сцены независимо от их ориентации в изображении, что критически важно для повышения обобщающей способности модели и снижения предвзятости, вызванной ориентацией объектов на обучающем наборе данных. В частности, увеличение данных за счет вращения позволяет модели лучше справляться с изображениями, содержащими объекты, повернутые под разными углами, что часто встречается в реальных условиях.

Методы параметрически-эффективной тонкой настройки, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), позволяют адаптировать большие языковые модели, работающие с изображениями, например Llava-1.5-7b, к конкретным задачам без значительных вычислительных затрат. В отличие от полной перенастройки всех параметров модели, LoRA замораживает предобученные веса и вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга. Это существенно снижает потребность в вычислительных ресурсах и объеме памяти, необходимых для обучения, что делает возможной адаптацию модели даже на ограниченном оборудовании и с небольшими объемами данных. Эффективность LoRA заключается в обучении только этих дополнительных параметров, сохраняя при этом большую часть знаний, полученных моделью в процессе предварительного обучения.

Генерация синтетических изображений с использованием моделей, таких как Stable Diffusion v1-4 и v1-5, представляет собой эффективный метод расширения обучающих данных и повышения способности модели к обобщению. Данный подход позволяет создавать разнообразные изображения, которые могут быть использованы для дополнения существующих наборов данных, особенно в случаях, когда получение реальных изображений затруднено или требует значительных затрат. Использование синтетических данных позволяет увеличить объем и разнообразие обучающих примеров, что способствует улучшению производительности и устойчивости модели к различным вариациям входных данных, а также снижает зависимость от конкретных характеристик исходного набора данных.

Исследование показало, что использование легковесного подхода LoRA для адаптации модели Llava-1.5-7b, обученного всего на 24 изображениях, подвергнутых аугментации поворотом, эффективно устраняет предвзятость, вызванную ориентацией изображения. Данный метод обеспечивает полную инвариантность модели к поворотам на 0°, 90°, 180° и 270°, гарантируя согласованное описание демографических характеристик на изображениях с различной ориентацией. При этом полностью устраняется ранее наблюдаемый демографический дрифт, что подтверждает высокую эффективность LoRA даже при использовании минимального набора данных.

Применение метода LoRA позволило добиться 100% инвариантности модели Llava-1.5-7b к поворотам изображения. Это означает, что модель обеспечивает согласованные описания демографических характеристик объектов на изображениях, повернутых на 0°, 90°, 180° и 270°. Кроме того, LoRA полностью устранил существующий ранее демографический смещение, обеспечив стабильность и предсказуемость результатов при обработке изображений с различной ориентацией.

Достижение полной инвариантности модели Llava-1.5-7b к поворотам изображения и устранение демографического смещения было осуществлено с использованием всего 24 размеченных образцов. Это подчеркивает высокую эффективность подхода LoRA (Low-Rank Adaptation) в контексте адаптации больших языковых моделей к конкретным задачам. Использование минимального набора данных значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и объему размеченных данных, необходимых для обучения, делая адаптацию модели более доступной и быстрой.

Оптимизация рабочего процесса и перспективы на будущее

Инструменты, такие как ComfyUI, предоставляют пользователям визуальный, основанный на узлах интерфейс для создания и выполнения рабочих процессов Stable Diffusion. Вместо традиционного кодирования, этот подход позволяет конструировать сложные процессы генерации изображений путем соединения функциональных блоков — узлов, каждый из которых выполняет определенную задачу, например, загрузку изображения, применение фильтров или изменение параметров генерации. Такая модульная структура значительно упрощает эксперименты с различными настройками и алгоритмами, позволяя исследователям и художникам быстро прототипировать новые идеи и адаптировать рабочие процессы под конкретные задачи. Гибкость ComfyUI особенно ценна при создании кастомизированных конвейеров обработки данных и генерации синтетических изображений, что открывает широкие возможности для применения в различных областях, от искусства и дизайна до научных исследований.

Возможность создания индивидуально настроенных конвейеров увеличения данных и генерации синтетических данных открывает новые горизонты в обучении моделей искусственного интеллекта. Вместо использования стандартных наборов данных, исследователи и разработчики теперь могут целенаправленно создавать вариации существующих данных или генерировать совершенно новые образцы, имитирующие реальные условия. Этот подход позволяет значительно повысить устойчивость и точность моделей, особенно в тех областях, где доступ к большим объемам размеченных данных ограничен. Благодаря этому, модели могут обучаться на более разнообразных и репрезентативных данных, что приводит к улучшению их обобщающей способности и производительности в различных сценариях, от распознавания изображений до обработки естественного языка.

Интеграция разработанных методов с многомодальными моделями, такими как Gemma-3 и Llava-1.5-7b, открывает перспективы для значительных прорывов в различных областях. В частности, в персонализированной медицине это позволит создавать индивидуальные планы лечения, основанные на комплексном анализе медицинских изображений и текстовых данных о пациенте. В сфере автономного вождения подобные системы смогут более эффективно интерпретировать окружающую среду, объединяя визуальную информацию с данными лидаров и других сенсоров, повышая безопасность и надежность беспилотных транспортных средств. Кроме того, сочетание этих технологий стимулирует развитие креативной индустрии, предоставляя инструменты для генерации уникального контента, сочетающего в себе изображения и текст, и открывая новые горизонты для художников, дизайнеров и контент-мейкеров.

Исследование демонстрирует изящное решение проблемы предвзятости в мультимодальных моделях. Авторы показывают, что даже небольшое добавление данных, полученных путем поворота изображений, в сочетании с тонкой настройкой LoRA, позволяет добиться устойчивости к изменениям ориентации и, как следствие, повысить справедливость модели. Это подтверждает, что истинная элегантность заключается в простоте и эффективности решения. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые не просто работают, но и понятны». Данная работа — яркий пример такого подхода: несложным образом устраняется систематическая ошибка, что говорит о глубоком понимании принципов работы моделей и гармоничном сочетании формы и функции.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно точно настроенному инструменту, демонстрирует, что даже небольшое вмешательство — в данном случае, вращение данных и применение LoRA — способно приглушить дисгармонию предвзятости в мультимодальных системах. Однако, эхо этой дисгармонии не исчезает полностью. Проблема не в угле поворота, а в самой структуре восприятия, в той скрытой симфонии, что формирует «понимание» машины. Более глубокое исследование должно быть направлено не только на устранение симптомов, но и на выявление первопричин этой предвзятости — в исходных данных, в архитектуре моделей, в самом процессе обучения.

Вследствие, вопрос устойчивости к вращению — лишь частный случай более общей задачи: обеспечения робастности к любым «помехам» в восприятии. Подобно тому, как опытный музыкант может импровизировать, несмотря на фальшивые ноты, так и система искусственного интеллекта должна научиться адаптироваться к неполноте и искажению информации. Истинная элегантность — не в идеальном устранении шума, а в способности извлекать гармонию даже из хаоса.

В конечном счете, необходимо перейти от простого исправления ошибок к проектированию моделей, которые изначально учитывают неопределенность и неполноту реального мира. Это требует не только технических усовершенствований, но и фундаментального переосмысления принципов обучения и представления знаний. Задача сложна, но, подобно прекрасному музыкальному произведению, достойна усилий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.08860.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 00:14