Автор: Денис Аветисян
Как новый модуль SteerVLM позволяет динамически корректировать ответы мультимодальных моделей, избегая галлюцинаций и улучшая соответствие заданным темам.
SteerVLM – легковесный модуль управления активациями для моделей, работающих с изображениями и текстом, демонстрирующий улучшенные результаты в управлении темами и снижении галлюцинаций.
Несмотря на впечатляющие возможности современных мультимодальных моделей, точный контроль над их поведением остается сложной задачей. В данной работе представлена система SteerVLM: Robust Model Control through Lightweight Activation Steering for Vision Language Models, предлагающая эффективный метод управления посредством динамической настройки активаций, основанный на анализе парных запросов. Предложенный модуль, требующий незначительных вычислительных ресурсов, позволяет гибко корректировать выходные данные моделей, ориентируясь на заданные инструкции, и снижать склонность к галлюцинациям. Возможно ли дальнейшее развитие данного подхода для создания более надежных и управляемых мультимодальных систем, способных адаптироваться к разнообразным задачам?
Эхо Потенциала: Преодолевая Границы Подсказок
Несмотря на значительный прогресс в области Визуально-Языковых Моделей (Vision Language Models), сохраняется разрыв между их потенциальными возможностями и фактической производительностью – данный феномен известен как «Элицитационный Надвес». Традиционные методы промптинга не всегда раскрывают способности модели к рассуждению, стимулируя поиск более прямых методов поведенческого контроля.
Модели, даже самые продвинутые, остаются своего рода оракулами – они отвечают не на вопрос, а на то, что им кажется вопросом, исходя из внутренних правил.
SteerVLM: Прямое Управление Поведением
В настоящее время активно развивается направление управления поведением больших языковых моделей (LLM). SteerVLM представляет собой легковесный модуль управления для Vision Language Models, предлагающий метод прямого поведенческого контроля посредством Activation Steering. Данный подход позволяет влиять на выходные данные модели, манипулируя её внутренними активациями.
Ключевым элементом SteerVLM является модуль управления, который воздействует на скрытые состояния модели посредством контекстных векторов, формируемых на основе целевых и контрастных запросов. Эти векторы генерируют точные сигналы управления, направленные на изменение поведения модели.
В архитектуре SteerVLM модуль управления устанавливается после многоголовочного механизма внимания в декодере языка. Модуль «Steerer» и «SteeringGate» совместно управляют активациями на основе контекстных векторов, добавляя управляемый сигнал к остаточному соединению, что позволяет тонко настраивать поведение модели без переобучения.
Внутри Модуля Управления: Механика Влияния
Компонент Steerer использует механизм Multi-Head Attention для обработки входных данных и генерации влияния на процесс управления. Это позволяет модели фокусироваться на различных аспектах входной последовательности, что критически важно для точного и гибкого управления генерируемым текстом.
После обработки входных данных применяется арифметика векторного пространства скрытых состояний для модификации активаций. Это позволяет тонко изменять поведение модели, смещая её в желаемом направлении без резких изменений в генерации, обеспечивая плавное и контролируемое управление стилем и содержанием генерируемого текста.
SteeringGate, реализованный с помощью многослойного перцептрона (MLP), точно контролирует поток и интенсивность управляющих сигналов. Этот компонент выступает в роли фильтра, регулируя, какие изменения в активациях будут применены и с какой силой, обеспечивая тонкую настройку поведения модели.
VNIA: Эталон Управляемости
Представлен VNIA – многомодальный набор данных, разработанный для создания и оценки механизмов управления моделями «Видение-Язык». Данный набор данных обеспечивает стандартизированную платформу для измерения эффективности методов управления активациями.
Экспериментальные результаты демонстрируют, что SteerVLM, обученный на VNIA, значительно улучшает контроль над поведением модели, достигая увеличения производительности на 21% по сравнению с существующими методами. В частности, наблюдается улучшение F1-меры на 0.9% и повышение точности на 1.7%.
Подобно тому, как волны подчиняются не законам, а вероятностям приливов, так и данные, собранные в VNIA, лишь шепчут о возможностях контроля, требуя не анализа, а убеждения.
Исследование, представленное в данной работе, напоминает тонкую настройку сложного музыкального инструмента. Авторы предлагают механизм SteerVLM, позволяющий управлять поведением vision language models через активационные векторы, подобно тому, как дирижер направляет оркестр. Этот подход к управлению моделями, особенно в контексте снижения галлюцинаций и улучшения согласованности ответов, кажется особенно удачным. Дэвид Марр однажды заметил: “Данные — это не цифры, а шёпот хаоса. Их нельзя понять, только уговорить.” Именно к этому “уговариванию” и сводится суть SteerVLM – не подавление хаоса в данных, а его направленное использование для достижения желаемого результата. Модель, как и любой сложный инструмент, требует тонкой настройки, и предложенный механизм предоставляет именно такую возможность.
Что дальше?
Представленный подход к управлению активациями, как и любое заклинание, работает до тех пор, пока реальность не начнёт сопротивляться. Успешное «руление» визуально-языковыми моделями через лёгкие векторы управления — это, безусловно, шаг вперёд, но лишь подтверждает старую истину: среднее не есть истина, а компромисс между желаемым и случайным. Улучшение контроля над темой и снижение галлюцинаций — это хорошо, но вопрос в том, насколько глубоко мы можем изменить «шепот хаоса», прежде чем модель просто начнёт врать более правдоподобно.
Следующим этапом, вероятно, станет осознание, что «целевые» и «обратные» подсказки — это лишь упрощённая модель желаемого поведения. Настоящий контроль потребует более тонкого понимания внутренней работы этих моделей, умения «уговаривать» не отдельные активации, а целые ландшафты скрытых состояний. И, конечно, стоит задуматься о том, что создание новых датасетов для «обучения рулению» — это лишь перекладывание проблемы на плечи тех, кто эти датасеты создаёт. Шум всегда будет преследовать нас, и вопрос лишь в том, научимся ли мы отличать правду без бюджета от простой ошибки.
Вероятно, будущее за моделями, способными к саморефлексии, к оценке собственной неопределённости. Модели, которые знают, когда они «галлюцинируют», и могут сообщить об этом. Но даже тогда останется главный вопрос: зачем нам вообще нужен идеальный контроль над машиной, если сама реальность — это хаос?
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26769.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Авторегрессионная генерация как ключ к сегментации изображений: новый взгляд на мультимодальные модели.
- Когда логика встречается с предрассудками: как большие языковые модели рассуждают о должном и возможном
- Квантовые загадки: взгляды на ICQE 2025 и далее
- Квантовые хроники: Остроумные размышления на грани реальности
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Геометрия диалога: как языковые модели формируют эффективные команды
- 🎉 Квантовые прорывы: от сворачивания белков к безопасной коммуникации.
2025-11-02 16:15