Когда мнения расходятся: как модели принимают решения при конфликте данных

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что при столкновении визуальной и текстовой информации, выбор модели определяется относительной неуверенностью в каждой из этих модальностей.

Для оценки надежности модели при столкновении с противоречивыми данными, разработан фреймворк, измеряющий степень неопределенности модели в визуальной и текстовой модальностях через энтропию, и использующий относительную неопределенность для анализа выбора модели в условиях конфликта.

Работа демонстрирует, что внутренние колебания и присущие предпочтения определяют динамику выбора в мультимодальных больших языковых моделях, когда возникает конфликт между различными типами данных.

В мультимодальных больших языковых моделях (MLLM) разрешение конфликтов между противоречивой визуальной и текстовой информацией остается сложной задачей. В своей работе ‘When Modalities Conflict: How Unimodal Reasoning Uncertainty Governs Preference Dynamics in MLLMs’ авторы исследуют, как неопределенность в рассуждениях каждой модальности определяет динамику выбора модели. Показано, что вероятность следования за определенной модальностью монотонно снижается с ростом ее относительной неопределенности, выявляя присущий модели приоритет. Может ли предложенный фреймворк, основанный на анализе относительной неопределенности и внутренней «колебательности» модели, стать основой для создания более надежных и предсказуемых мультимодальных систем?

Времени Не Устоять: Анализ Мультимодальных Рассуждений

Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) все чаще сталкиваются с противоречивой информацией из различных источников. Существующие методы оценки часто не учитывают нюансы взаимодействия модальностей, что затрудняет полное понимание их возможностей. Интеграция потенциально противоречивых сигналов из зрения и текста – сложная задача. Неспособность разрешить эти конфликты приводит к неверным выводам. Важно понимать, как модель справляется с неопределенностью, возникающей при расхождении данных. Каждая система стареет, и её зрелость определяется способностью достойно преодолевать противоречия и интегрировать различные перспективы.

Наблюдается последовательное увеличение энтропии для текста и зрения по мере увеличения сложности, что подтверждает ее использование в качестве прокси-показателя воспринимаемой неопределенности моделью и выявляет различия в ее возможностях.

Количественная Оценка Неопределенности и Модальных Предпочтений

Представлен метод, использующий «Контролируемый Набор Данных» для систематического изменения уровней неопределенности во входных данных. Это позволяет целенаправленно варьировать надежность информации, предоставляемой каждой модальностью. Измерение «Относительной Неопределенности Рассуждений» позволяет определить момент, когда модель переключает зависимость между модальностями. При увеличении неопределенности в одной модальности, модель может переключиться на другую, если она предоставляет более надежную информацию. Выявлено «Внутреннее Предпочтение Модальности» – тенденция модели отдавать предпочтение одной модальности даже при равных уровнях неопределенности. Данное предпочтение количественно оценивается с помощью «Точки Баланса», которая варьируется между различными моделями.

Относительная неопределенность (ΔHrel) обратно пропорциональна вероятности принятия решения (TRP), при этом уникальная точка баланса каждой модели, определяемая пересечением кривой с линией вероятности 0.5, количественно определяет ее предпочтения.

Разоблачая Процесс Принятия Решений: От Энтропии к Осцилляциям

Для оценки уверенности модели использовалась «Выходная Энтропия», служащая прокси-метрикой для внутренней неопределенности. Применен метод «LogitLens» для отслеживания наиболее вероятного предсказания токена на каждом слое модели. Выявлено явление «Внутренних Осцилляций» между модальностями, демонстрирующее поэтапное обдумывание и переключение между способами представления информации. Наблюдаемые осцилляции указывают на многослойный процесс принятия решений. В неоднозначных областях среднее количество осцилляций составило 1.43, в четких – 0.71 (для LLaVA-1.6-7B).

Анализ разницы в логарифмических значениях между слоями моделей и относительной неопределенностью демонстрирует зависимость между этими параметрами.

Послойный Взгляд: За Гранью Агрегированных Метрик

Традиционные статистические показатели, такие как «Соотношение следования за визуальной модальностью», предоставляют ограниченное понимание процесса принятия решений. Послойный анализ выявил, что «Точка Баланса» – уровень неопределенности, при котором модель переключается между модальностями – не является статичной, а варьируется в зависимости от слоя нейронной сети. Это указывает на различный вклад уровней обработки информации в разрешение конфликтов между модальностями. Такой гранулярный взгляд позволяет получить более точное представление о разрешении конфликтов и подчеркивает важность внутренних представлений, формируемых моделью.

У всех моделей количество осцилляций концепций значительно выше в неоднозначной области (шахматные полосы) по сравнению с четкой областью (сплошные полосы), что указывает на повышенную сложность обработки неоднозначной информации.

Каждая архитектура проживает свою жизнь.

Надежность Мультимодального Искусственного Интеллекта: Ключевые Аспекты

Понимание «унимодальных возможностей» имеет решающее значение: модель должна демонстрировать точные рассуждения в каждой модальности перед интеграцией. Неспособность к надежной обработке информации в отдельной модальности приводит к каскадным ошибкам. Разработанный метод позволяет выявить и смягчить предвзятость в отношении определенных модальностей. Анализ показывает, что многие модели демонстрируют склонность к чрезмерной зависимости от визуальной информации, игнорируя текстовые данные. Последующие исследования будут сосредоточены на разработке вмешательств для стимулирования более сбалансированного принятия решений.

Исследование демонстрирует, что многомодальные большие языковые модели (MLLM) не просто обрабатывают информацию, но и взвешивают её, руководствуясь относительной неопределенностью между визуальными и текстовыми данными. Этот процесс напоминает внутренние колебания системы, стремящейся к равновесию. Дональд Кнут однажды заметил: “Оптимизм – это вера, что все получится хорошо. Пессимизм – это уверенность, что все получится плохо. Реализм – это понимание, что все может пойти не так, как планировалось.” В контексте MLLM, эта фраза отражает их способность адаптироваться к конфликтующим модальностям, принимая решение на основе оценки неопределенности, а не слепого следования одной из них. Внутренние колебания, наблюдаемые в процессе принятия решений, – это проявление поиска оптимального баланса между различными источниками информации, что подчеркивает сложность и адаптивность этих систем.

Что впереди?

Представленная работа, демонстрируя зависимость выбора многомодальной языковой модели от относительной неопределенности в различных модальностях, лишь обнажает более глубокую проблему. Система не ошибается, выбирая один источник информации над другим; она проявляет свойство, присущее любому существующему в времени организму – склонность к наиболее вероятному пути, даже если этот путь не является истинным. Неопределенность, проявленная как внутренние «колебания», – это не баг, а признак работы системы, стремящейся к равновесию в постоянно меняющейся среде.

Будущие исследования должны сместить фокус с поиска «правильного» ответа на понимание природы этих колебаний. Какова динамика неопределенности внутри модели? Можно ли рассматривать эти колебания как форму внутреннего диалога, предшествующего принятию решения? Важно осознать, что стабильность, демонстрируемая моделью, может быть лишь временной задержкой неизбежной катастрофы – ситуацией, когда неопределенность достигнет критической точки и приведет к непредсказуемому поведению.

В конечном счете, задача заключается не в создании моделей, свободных от неопределенности, а в понимании того, как эта неопределенность формирует их поведение. Все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. И, возможно, именно эти внутренние колебания, эти проявления неопределенности, и есть признак их способности адаптироваться и выживать в постоянно меняющемся мире.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02243.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-06 01:10

🚀 Квантовые новости