Scopri i modelli linguistici di visione, il loro funzionamento e le loro varie applicazioni nell'IA. Scopri come questi modelli combinano le capacità visive e linguistiche.
In un precedente articolo abbiamo analizzato come il GPT-4o sia in grado di comprendere e descrivere le immagini utilizzando le parole. Questa capacità è presente anche in altri nuovi modelli come Google Gemini e Claude 3. Oggi ci addentriamo in questo concetto per spiegare come funzionano i modelli di linguaggio visivo e come combinano dati visivi e testuali. Oggi approfondiamo questo concetto per spiegare come funzionano i Vision Language Models e come combinano i dati visivi e testuali.
Questi modelli possono essere utilizzati per eseguire una serie di compiti impressionanti, come generare didascalie dettagliate per le foto, rispondere a domande sulle immagini e persino creare nuovi contenuti visivi basati su descrizioni testuali. Integrando perfettamente informazioni visive e linguistiche, i Vision Language Models stanno cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e comprendiamo il mondo che ci circonda.
Prima di vedere dove possono essere utilizzati i Vision Language Models (VLM), cerchiamo di capire cosa sono e come funzionano. I VLM sono modelli avanzati di intelligenza artificiale che combinano le capacità della visione e dei modelli linguistici per gestire sia le immagini che il testo. Questi modelli ricevono le immagini e le loro descrizioni testuali e imparano a collegarle tra loro. La parte di visione del modello cattura i dettagli delle immagini, mentre la parte linguistica comprende il testo. Questo lavoro di squadra permette ai VLM di comprendere e analizzare sia le immagini che il testo.
Ecco le principali funzionalità dei modelli linguistici di visione:
Esploriamo poi le architetture VLM comuni e le tecniche di apprendimento utilizzate da modelli noti come CLIP, SimVLM e VisualGPT.
L'apprendimento contrastivo è una tecnica che aiuta i modelli ad apprendere confrontando le differenze tra i punti di dati. Calcola quanto sono simili o diverse le istanze e mira a minimizzare la perdita contrastiva, che misura queste differenze. È particolarmente utile nell'apprendimento semi-supervisionato, dove un piccolo insieme di esempi etichettati guida il modello nell'etichettatura di nuovi dati non visti. Ad esempio, per capire l'aspetto di un gatto, il modello lo confronta con immagini simili di gatti e di cani. Identificando caratteristiche come la struttura del viso, le dimensioni del corpo e la pelliccia, le tecniche di apprendimento contrastivo possono distinguere tra un gatto e un cane.
CLIP è un modello di linguaggio visuale che utilizza l'apprendimento contrastivo per abbinare le descrizioni testuali alle immagini. Funziona in tre semplici fasi. Innanzitutto, addestra le parti del modello che comprendono sia il testo che le immagini. In secondo luogo, converte le categorie di un set di dati in descrizioni testuali. In terzo luogo, identifica la migliore descrizione corrispondente a una determinata immagine. Grazie a questo metodo, il modello CLIP è in grado di fare previsioni accurate anche per compiti per i quali non è stato specificamente addestrato.
PrefixLM è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzata per l'addestramento di modelli. Parte da una parte della frase (un prefisso) e impara a prevedere la parola successiva. Nei modelli di visione-linguaggio, il PrefixLM aiuta il modello a prevedere le parole successive sulla base di un'immagine e di un dato testo. Utilizza un Vision Transformer (ViT), che suddivide un'immagine in piccoli patch, ognuno dei quali rappresenta una parte dell'immagine, e li elabora in sequenza.
SimVLM è un VLM che utilizza la tecnica di apprendimento PrefixLM. Utilizza un'architettura a trasformatori più semplice rispetto ai modelli precedenti, ma ottiene risultati migliori in vari test. L'architettura del modello prevede l'apprendimento dell'associazione di immagini e prefissi testuali tramite un codificatore a trasformatore e la successiva generazione di testo tramite un decodificatore a trasformatore.
La fusione multimodale con l'attenzione incrociata è una tecnica che migliora la capacità di un modello di linguaggio visivo pre-addestrato di comprendere ed elaborare i dati visivi. Funziona aggiungendo al modello livelli di attenzione incrociata, che gli permettono di prestare attenzione sia alle informazioni visive che a quelle testuali allo stesso tempo.
Ecco come funziona:
VisualGPT è un buon esempio di modello che utilizza questa tecnica. Include una funzione speciale chiamata unità di attivazione auto-ripristinante (SRAU), che aiuta il modello a evitare un problema comune chiamato gradienti che svaniscono. I gradienti svanenti possono far perdere ai modelli informazioni importanti durante l'addestramento, ma l'unità di attivazione auto-ripristinante (SRAU) mantiene alte le prestazioni del modello.
I modelli linguistici di visione stanno avendo un impatto su diversi settori. Dal miglioramento delle piattaforme di e-commerce all'accessibilità di Internet, i potenziali utilizzi dei VLM sono entusiasmanti. Esploriamo alcune di queste applicazioni.
Quando fai acquisti online, vedi descrizioni dettagliate di ogni prodotto, ma la creazione di queste descrizioni può richiedere molto tempo. I VLM semplificano questo processo automatizzando la generazione di queste descrizioni. I rivenditori online possono generare direttamente descrizioni dettagliate e accurate dalle immagini dei prodotti utilizzando i Vision Language Models.
Le descrizioni dei prodotti di alta qualità aiutano i motori di ricerca a identificare i prodotti in base agli attributi specifici citati nella descrizione. Ad esempio, una descrizione contenente "manica lunga" e "collo in cotone" aiuta i clienti a trovare più facilmente una "camicia in cotone a manica lunga". Inoltre, aiuta i clienti a trovare rapidamente ciò che desiderano e, di conseguenza, aumenta le vendite e la soddisfazione dei clienti.
I modelli AI generativi, come BLIP-2, sono esempi di VLM sofisticati in grado di prevedere gli attributi dei prodotti direttamente dalle immagini. BLIP-2 utilizza diversi componenti per comprendere e descrivere accuratamente i prodotti di e-commerce. Inizia elaborando e comprendendo gli aspetti visivi del prodotto con un codificatore di immagini. Poi, un trasformatore di query interpreta queste informazioni visive nel contesto di domande o compiti specifici. Infine, un modello linguistico di grandi dimensioni genera descrizioni dettagliate e accurate dei prodotti.
I modelli linguistici di visione possono rendere internet più accessibile attraverso la didascalia delle immagini, soprattutto per le persone ipovedenti. Tradizionalmente, gli utenti devono inserire le descrizioni dei contenuti visivi sui siti web e sui social media. Ad esempio, quando pubblichi un post su Instagram, puoi aggiungere un testo alternativo per gli screen reader. I VLM, tuttavia, possono automatizzare questo processo.
Quando un VLM vede l'immagine di un gatto seduto su un divano, può generare la didascalia "Un gatto seduto su un divano", rendendo la scena chiara per gli utenti ipovedenti. I VLM utilizzano tecniche come il few-shot prompting, in cui imparano da pochi esempi di coppie immagine-didascalia, e il chain-of-thought prompting, che li aiuta a scomporre logicamente scene complesse. Queste tecniche rendono le didascalie generate più coerenti e dettagliate.
A questo proposito, la funzione"Get Image Descriptions from Google" di Google in Chrome genera automaticamente descrizioni per le immagini senza testo alt. Sebbene queste descrizioni generate dall'intelligenza artificiale non siano così dettagliate come quelle scritte dagli esseri umani, forniscono comunque informazioni preziose.
I modelli linguistici di visione (VLM) offrono molti vantaggi grazie alla combinazione di dati visivi e testuali. Alcuni dei vantaggi principali sono:
Nonostante le loro impressionanti capacità, i Vision Language Models presentano anche alcune limitazioni. Ecco alcune cose da tenere a mente quando si parla di VLM:
I modelli linguistici di visione hanno un potenziale incredibile in molti campi, come l'e-commerce e la sanità. Combinando dati visivi e testuali, possono guidare l'innovazione e trasformare le industrie. Tuttavia, lo sviluppo di queste tecnologie in modo responsabile ed etico è essenziale per garantirne un uso corretto. Con la loro continua evoluzione, le VLM miglioreranno compiti come la ricerca basata sulle immagini e le tecnologie di assistenza.
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