Kutatás · MarkTechPost ·
A Google Research bemutatta az Agile Deliberation keretrendszert képosztályozókhoz
A Google Research kiadta az Agile Deliberation nevű, emberi visszajelzésre épülő keretrendszert, amely szubjektív fogalmakra épülő képosztályozók építését segíti a Gemini 2.5 modellek API-n keresztüli használatával.
Az Agile Deliberation a Google Research emberi részvételre épülő keretrendszere, amely olyan szubjektív fogalmakhoz készít képosztályozót, mint az „egészséges étel” vagy a tartalommoderálásban a clickbait. A keretrendszer szöveges definíciót készít, amely emberi olvasható szabályként és a VLM-osztályozó promptjaként is szolgál.
A rendszer a Gemini 2.5 Pro és Flash modelleket API-n keresztül, finomhangolás nélkül használja, és Jupyter- vagy Colab-notebookban fut. CLIP-beágyazásokkal és FAISS-indexszel dolgozik, a demóindex nagyjából 260 MB. Két fogalmon, 18 élő munkamenetben átlagosan 10,5 F1-ponttal jobb eredményt adott, mint a nulla lövéses Gemini 2.5 Flash. A legjobb eredmény a fizetős játék (paid to play) fogalomnál volt: az F1 0,59 lett a 0,48 helyett, a precízió 0,35-ről 0,57-re nőtt, a visszahívás (recall) viszont 17 ponttal csökkent.
Az értékelésben 9, moderációs tapasztalat nélküli résztvevő vett részt, akik két, körülbelül 90 perces munkamenetet tartottak, az egyiket Agile Deliberationnel, a másikat kézi módszerrel.
Miért fontos neked?
Tartalommoderációval vagy képkategorizálással foglalkozóknak, akiknek szubjektív szabályokat kell pontosan megfogalmazniuk, a rendszer a határesetek keresésének lassú részét gyorsíthatja. A forrás nem említi az árat és a hozzáférés feltételeit, az eredmények pedig csak két fogalmon, kis mintán születtek.
Az eredeti megnyitása (MarkTechPost)
Eredeti cím: Google AI Research Releases Agile Deliberation Framework for Gray-Area Image Classifiers
Címkék: képosztályozás, tartalommoderálás, kutatás