當模型獲得視覺理解能力后,真正的挑戰(zhàn)在于如何定義‘正確’的標準——那些看似合理的答案背后,可能隱藏著致命的認知偏差。本文將深入拆解多模態(tài)理解階段的人機協(xié)作本質,揭示從‘語法正確’到‘現(xiàn)實對齊’的認知鴻溝跨越之道。
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在多模態(tài)理解任務中,最常見的一種數(shù)據(jù)形式是:
圖片 / 視頻 + 問題 + 模型回答
表面上看,這很像傳統(tǒng)的問答任務。
但真正難的地方在于:判斷模型“是否正確”,遠比判斷文本對錯復雜得多。
因為這里的“對”,不只是語言層面的,而是對現(xiàn)實的理解是否成立。
為什么多模態(tài)理解的判斷,比你想象得難?
舉個很常見的例子。
模型看了一張圖片,回答了一個看起來“語法正確、語義通順”的答案,但問題在于——它描述的內容,和畫面并不完全一致。
可能是:
忽略了畫面中的關鍵人物
把背景當成了主體
推斷了畫面里根本不存在的信息
情緒判斷過度或不足
這些問題,在文本任務中往往很容易被發(fā)現(xiàn);但在多模態(tài)場景中,“像對但不完全對”反而是最危險的狀態(tài)。
因為它會給模型一個錯誤信號:
這種理解方式,是可以被接受的。
在多模態(tài)理解里,人并不是在“挑錯”,而是在“定邊界”
很多新人在做多模態(tài)理解評估時,會不自覺地陷入一種心態(tài):只要大概說對了,就算過。
但成熟的項目往往會非常克制,因為這里真正要做的,不是“寬容”,而是立邊界。
這條邊界在問的是:
模型是否基于畫面本身回答
是否引入了多余的臆測
是否遺漏了問題真正關心的信息
換句話說,人在這一階段做的,不是潤色語言,而是判斷:
這種理解方式,能不能被當成“正確范式”留下來訓練模型。
為什么“改到正確即可”,反而是最難把握的尺度?
在多模態(tài)理解項目中,有一句看起來很簡單,但極其重要的原則:修改到正確且相對完善即可。
這句話背后,其實隱含了三個克制:
第一,不追求文學表達。
第二,不補模型沒被要求的信息。
第三,不替模型做“過度聰明”的推理。
很多人第一次做改寫,會忍不住把答案寫得“更完整、更高級、更像人”。但問題是——模型并不需要一個“更聰明的答案”,它需要的是一個“更對的答案”。
多模態(tài)理解的改寫,本質上是在“矯正認知路徑”
如果你從訓練的角度去看這一階段,會發(fā)現(xiàn)一個很關鍵的事實:
改寫,并不是在糾錯結果,而是在糾錯模型的理解路徑。
當模型把注意力放錯地方,人通過改寫,等于是在告訴它:“你應該看的是這里,而不是那里。”
當模型忽略了關鍵視覺信息,人通過補充描述,等于是在強化:“這個信息,在回答中是重要的。”
這也是為什么,多模態(tài)理解階段的人類參與,具有極強的不可替代性。
為什么說這是“人最接近模型思維”的地方?
在這一階段,你會非常頻繁地做一件事:站在模型視角,反推它為什么會這么答。
你不再只是看答案對不對,而是在思考:
模型是看錯了?
看漏了?
還是被問題引導歪了?
這種反向思考,會讓你逐漸理解模型的“感知盲區(qū)”和“偏好路徑”。
而一旦你能穩(wěn)定判斷這些問題,你在多模態(tài)項目中的角色,就已經不再是執(zhí)行者,而是理解模型的人。
多模態(tài)理解階段,決定了模型“敢不敢被用在真實場景”
從產品角度看,這一階段其實非常關鍵。
因為真實用戶,并不會給模型打分,而是直接相信或放棄它。
如果模型在看圖、看視頻、聽語音時:
經常答非所問
偶爾自信地胡說
情緒判斷不穩(wěn)定
那產品層面,幾乎不可能承受這種不確定性。
而多模態(tài)理解階段的改寫與判斷,本質上是在提前替用戶篩選風險。
這一階段不是“修答案”,而是在“教理解”
如果說前面的工作是在教模型“看”和“聽”,那么多模態(tài)理解階段,就是在教它:什么時候,你真的懂了。
你給它通過什么答案,它就會認為這種理解方式是對的。你放過什么偏差,它就會反復復制這種偏差。
這也是為什么,這一階段的人,承擔的并不是“標注工作”,而是認知裁判的角色。
本文來自作者:青藍色的海
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