Core Concepts
Integration von Supervised Learning und Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback zur Verbesserung der Bildunterschriftengenerierung.
Abstract
I. Einführung
Automatische Generierung von Bildunterschriften
Herausforderungen und Fortschritte in der Bildunterschriftengenerierung
II. Literaturübersicht
Entwicklung von Deep Neural Networks für Bilderkennung
Fortschritte in der visuellen Verarbeitung und Verständnis
III. Vorgeschlagene Arbeit
Zwei-Stufen-Prozess zur Verbesserung der Bildunterschriftengenerierung
IV. Systemdesign
Basis- und Feinabstimmungsmodell
Datenverarbeitung und Tokenisierung
Modelldefinition und Training
V. Ergebnisse
Verbesserte Bildunterschriften durch menschliches Feedback
Bewertung der Modelle anhand des BLEU-Scores
VI. Fazit
Erfolge der vorgeschlagenen Methode
Zukunftsausblick für die Forschung in der Bildunterschriftengenerierung
Stats
Die Basislinie erreichte einen BLEU-Score von 9,19, während das verbesserte Modell einen Score von 13,5 erzielte.
Quotes
"Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz erfolgreich ist, um die Qualität der Bildunterschriften zu verbessern."
"Die Integration von Supervised Learning und RLHF zielt darauf ab, eine menschenorientierte Ausgabe zu erzielen."