预览结束
填写信息下载完整版手册
-
官方小程序
-
官方公众号
-
官方微博
-
百家号
在线时间：7*24小时
在线客服
- 400-980-5599
- 联系电话
- 关注我们：
-
-
-
-
官方小程序
官方公众号
官方微博
百家号
在线时间：7*24小时
随着多模态大模型能力的急剧膨胀，一个至关重要但常被忽视的研究方向浮出水面：如何确保这些模型的发展是安全、公正且符合人类价值观的？ 作为一名博士生，我坚信技术的终,极目标是为人类福祉服务，因此，模型的对齐（Alignment）、评估（Evaluation）和负责任发展（Responsible Development）必须成为核心研究方向，而非事后的补充。
多模态的复杂性将伦理和安全挑战提升到了新的维度。偏见与公平问题在视觉领域尤为突出。模型可能从训练数据中学习到有害的社会刻板印象（例如，将护士与女性关联，将CEO与男性关联），并在图像生成或描述中强化这些偏见。相比纯文本，视觉偏见的传播更具冲击力和隐蔽性。
安全与滥用风险也急剧放大。生成高度逼真的虚假信息（Deepfake）、有害内容变得更加容易。同时，模型的世界知识可能不足，产生错误的医疗建议或危险的操作步骤，若配上看似权,威的图表，其误导性更强。
因此，我的博士研究将聚焦于多模态对齐。这远不止于让模型“说好话”（遵循文本指令），更要确保其“看对事”和“做对事”。这需要：
构建多模态的“红队”测试集：系统性地构建包含各种边缘案例、对抗性样本和敏感场景的图文数据，用于压力测试模型的安全边界。
研发多模态的价值观学习算法：如何将人类对于公平、安全的复杂评判标准，同时从图文反馈中教给模型？现有的RLHF（人类反馈强化学习）主要基于文本，亟需扩展到多模态领域，形成MRLHF（多模态人类反馈强化学习）。
设计可解释性工具：当模型犯错时，我们需要知道是视觉编码器、融合模块还是语言模型的责任。开发针对多模态模型的可解释性工具，对于追溯错误根源、针对性修复至关重要。
这项研究或许不如让模型生成一段炫酷视频那样吸引眼球，但它决定了这项技术发展的底线和上限。我致力于在博士期间，为构建更安全、更公平、更负责任的多模态人工智能贡献一份力量，确保这项强大技术能够真正地造福于全人类社会。
通过以上重庆前途出国留学老师的介绍，如果您想要了解更多出国留学的相关资讯信息可以点击登录重庆新东方前途出国官网了解。如果您对于留学还有任何相关疑问，可以直接点击进行留学在线咨询，我们会有专业留学老师为您免费评估。
稍后会有顾问老师反馈评估结果