Faire le lien entre le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur

Compréhension du langage naturel (NLU)

La compréhension du langage naturel est un sous-ensemble spécial du NLP qui se concentre sur l'interprétation et l'extraction du sens d'un texte en analysant son intention, son contexte, sa sémantique, son ton et sa structure. Alors que le NLP traite le texte brut, le NLU permet aux machines de comprendre le langage humain plus efficacement. Par exemple, l'analyse syntaxique est une technique de NLU qui convertit le texte écrit en un format structuré que les machines peuvent comprendre. 

‍

NLU travaille avec la vision informatique lorsque les données visuelles contiennent du texte qui doit être compris. La vision par ordinateur, à l'aide de technologies telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR), extrait du texte à partir d'images, de documents ou de vidéos. Il peut s'agir de tâches telles que la numérisation d'un reçu, la lecture du texte sur un panneau ou la numérisation de notes manuscrites. 

Le NLU traite ensuite le texte extrait pour en comprendre le sens, le contexte et l'intention. Cette combinaison permet aux systèmes de faire plus que reconnaître du texte. Ils peuvent catégoriser les dépenses à partir des reçus ou analyser le ton et le sentiment. Ensemble, la vision par ordinateur et le NLU transforment le texte visuel en informations significatives et exploitables.

Ingénierie rapide

L'ingénierie des messages-guides est le processus de conception de messages-guides clairs, précis et détaillés pour guider les systèmes d'IA génératifs, tels que les grands modèles de langage (LLM) et les modèles vision-langage (VLM), dans la production des résultats souhaités. Ces invites agissent comme des instructions qui aident le modèle d'IA à comprendre l'intention de l'utilisateur.

Pour que l'ingénierie d'invite soit efficace, il faut comprendre les capacités du modèle et élaborer des entrées qui maximisent sa capacité à générer des réponses précises, créatives ou perspicaces. Cela est particulièrement important lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui travaillent à la fois avec du texte et des images.

Prends le modèle DALL-E d'OpenAI, par exemple. Si tu lui demandes de créer "une image photoréaliste d'un astronaute chevauchant un cheval", il peut générer exactement cela en se basant sur ta description. Cette compétence est super pratique dans des domaines comme la conception graphique, où les professionnels peuvent rapidement transformer des idées de texte en maquettes visuelles, ce qui permet de gagner du temps et d'augmenter la productivité.

‍

Tu te demandes peut-être quel est le lien avec la vision par ordinateur - ne s'agit-il pas simplement d'une IA générative? Les deux sont en fait étroitement liés. L'IA générative s'appuie sur les fondements de la vision par ordinateur pour créer des résultats visuels entièrement nouveaux.

Les modèles d'IA générative qui créent des images à partir d'invites textuelles sont formés sur de grands ensembles de données d'images associées à des descriptions textuelles. Cela leur permet d'apprendre les relations entre le langage et les concepts visuels tels que les objets, les textures et les relations spatiales. 

Ces modèles n'interprètent pas les données visuelles de la même manière que les systèmes traditionnels de vision par ordinateur, par exemple en reconnaissant des objets dans des images du monde réel. Au lieu de cela, ils utilisent leur compréhension apprise de ces concepts pour générer de nouveaux visuels basés sur des messages-guides. En combinant ces connaissances avec des invites bien conçues, l'IA générative peut produire des images réalistes et détaillées qui correspondent à la saisie de l'utilisateur. 

Réponse aux questions (QA)

Les systèmes de réponse aux questions sont conçus pour comprendre les questions en langage naturel et fournir des réponses précises et pertinentes. Ils utilisent des techniques telles que la recherche d'informations, la compréhension sémantique et l'apprentissage profond pour interpréter les requêtes et y répondre. 

Les modèles avancés tels que GPT-4o d'OpenAI peuvent gérer les réponses aux questions visuelles (VQA), ce qui signifie qu'ils peuvent analyser et répondre à des questions sur des images. Cependant, GPT-4o n'effectue pas directement des tâches de vision par ordinateur. Il utilise plutôt un encodeur d'images spécialisé pour traiter les images, extraire les caractéristiques et les combiner avec sa compréhension du langage pour fournir des réponses.

‍

D'autres systèmes peuvent aller plus loin en intégrant complètement les capacités de vision par ordinateur. Ces systèmes peuvent analyser directement des images ou des vidéos pour identifier des objets, des scènes ou du texte. Lorsqu'ils sont associés au traitement du langage naturel, ils peuvent traiter des questions plus complexes sur le contenu visuel. Par exemple, ils peuvent répondre à la question "Quels objets se trouvent sur cette image ?" ou "Qui se trouve dans cette séquence ?" en détectant et en interprétant les éléments visuels. 

Zero-Shot Learning (ZSL)

L'apprentissage à partir de zéro (ZSL) est une méthode d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'intelligence artificielle de traiter de nouvelles tâches inédites sans avoir été spécifiquement formés à ces tâches. Pour ce faire, elle utilise des informations supplémentaires, comme des descriptions ou des relations sémantiques, pour relier ce que le modèle connaît déjà (les classes vues) à de nouvelles catégories inédites. 

Dans le traitement du langage naturel, ZSL aide les modèles à comprendre et à travailler sur des sujets sur lesquels ils n'ont pas été formés en s'appuyant sur les relations entre les mots et les concepts. De même, dans le domaine de la vision par ordinateur, ZSL permet aux modèles de reconnaître des objets ou des scènes qu'ils n'ont jamais rencontrés auparavant en reliant des caractéristiques visuelles, comme les ailes ou les plumes, à des concepts connus, tels que les oiseaux.

ZSL fait le lien entre NLP et CV en combinant la compréhension du langage et la reconnaissance visuelle, ce qui le rend particulièrement utile pour les tâches qui impliquent les deux. Par exemple, dans la réponse aux questions visuelles, un modèle peut analyser une image tout en comprenant une question connexe afin de fournir une réponse précise. C'est également utile pour des tâches telles que le sous-titrage d'images.