Googleの新しいビジョン言語モデルを詳しく見ていきましょう：PaliGemma 2です。これらのモデルは、画像とテキストの両方の理解と分析に役立ちます。
2024年12月5日、Google 、最先端の視覚言語モデル（VLM）の最新バージョンであるPaliGemma 2を発表した。PaliGemma 2は、キャプションの生成、視覚的な質問への回答、視覚内のオブジェクトの検出など、画像とテキストを組み合わせたタスクを処理するように設計されている。
PaliGemma 2は、多言語キャプションとオブジェクト認識のための強力なツールであったオリジナルのPaliGemmaをベースに、いくつかの重要な改良が加えられています。より大きなモデルサイズ、より高解像度の画像のサポート、複雑な視覚タスクのパフォーマンス向上などです。これらのアップグレードにより、PaliGemmaはさらに柔軟性を増し、幅広い用途に効果的に使用できるようになりました。
この記事では、PaliGemma 2の仕組み、主な機能、そしてPaliGemma 2が輝くアプリケーションについて詳しくご紹介します。さっそく始めよう！
PaliGemma 2は、SigLIPビジョンエンコーダとGemma 2言語モデルという2つのキーテクノロジーの上に構築されています。SigLIPエンコーダーは、画像や動画のような視覚データを処理し、モデルが分析できる特徴量に分割します。一方、Gemma 2はテキストを処理し、多言語言語の理解と生成を可能にする。この2つが組み合わさってVLMを形成し、視覚情報とテキスト情報をシームレスに解釈・接続するように設計されている。
PaliGemma 2が大きく進化したのは、そのスケーラビリティと汎用性だ。オリジナル版とは異なり、PaliGemma 2には30億（3B）、100億（100B）、280億（280B）の3種類のパラメータが用意されている。これらのパラメータはモデルの内部設定のようなもので、学習とデータ処理を効率的に行うのに役立つ。また、さまざまな画像解像度（例えば、迅速な作業には224×224ピクセル、詳細な分析には896×896ピクセル）をサポートしており、さまざまな用途に適応できる。
Gemma 2の高度な言語機能とSigLIPの画像処理を統合することで、PaliGemma 2は格段にインテリジェントになりました。以下のようなタスクを処理できる：
PaliGemma 2は、画像とテキストを別々に処理するだけでなく、それらを意味のある方法で統合します。例えば、"猫がテーブルの上に座っている "と認識したり、"有名なランドマークを認識する "といったように、文脈を追加しながらオブジェクトを識別したりといったように、シーンの関係性を理解することができる。
次に、PaliGemma 2がビジュアルデータとテキストデータをどのように処理するかを理解するために、下の画像のグラフを使った例を説明します。このグラフをアップロードし、モデルに「このグラフは何を表していますか？
このプロセスは、PaliGemma 2のSigLIPビジョンエンコーダで画像を解析し、主要な特徴を抽出することから始まります。グラフの場合、軸、データ点、ラベルなどの要素を識別します。このエンコーダーは、大まかなパターンと細かいディテールの両方を捉えるように訓練されています。また、光学式文字認識（OCR）を使用して、画像に埋め込まれたテキストを検出して処理する。これらの視覚的特徴は、モデルが処理できる数値表現であるトークンに変換される。これらのトークンは、線形投影レイヤーを使用して調整されます。これは、テキストデータとシームレスに結合できるようにする技術です。
同時に、Gemma 2言語モデルは、付随するクエリを処理して、その意味と意図を決定する。クエリのテキストはトークンに変換され、SigLIPのビジュアルトークンと組み合わされ、ビジュアルデータとテキストデータをリンクする統一フォーマットであるマルチモーダル表現が作成される。
この統合された表現を使って、PaliGemma 2は自己回帰的デコーディング（モデルがすでに処理した文脈に基づいて一度に答えの一部分を予測する方法）によって段階的に回答を生成する。
さて、PaliGemma 2がどのように機能するのかを理解したところで、PaliGemma 2を信頼性の高い視覚言語モデルとしている主な特徴を探ってみよう：
PaliGemmaの最初のバージョンのアーキテクチャを見ることは、PaliGemma 2の機能拡張を見る良い方法です。最も注目すべき変更点の一つは、オリジナルのGemma言語モデルをGemma 2に置き換えたことで、パフォーマンスと効率の両面で大幅な改善がもたらされました。
Gemma 2は、9Bと27Bのパラメータサイズで提供され、導入コストを削減しながら、クラスをリードする精度とスピードを実現するように設計されている。これは、強力なGPUからより利用しやすい構成まで、様々なハードウェア・セットアップにおける推論効率のために最適化された再設計されたアーキテクチャによって達成されている。
その結果、PaliGemma 2は非常に正確なモデルとなりました。10BバージョンのPaliGemma 2は、オリジナルモデルのNES（Non-Entailment Sentence）スコアが34.3であったのに対し、20.3という低いスコアを達成しました。これらの進化により、PaliGemma 2はよりスケーラブルで高精度になり、詳細なキャプションから視覚的な質問回答まで、より幅広いアプリケーションに適応できるようになりました。
PaliGemma 2は、視覚と言語理解をシームレスに組み合わせることで、産業を再定義する可能性を秘めている。例えば、アクセシビリティに関しては、オブジェクト、シーン、空間関係の詳細な説明を生成し、視覚障害者に重要な支援を提供することができる。この機能により、ユーザーは自分の環境をよりよく理解することができ、日常的な作業においてより大きな自立性を得ることができる。
アクセシビリティに加え、PaliGemma 2は以下のような様々な業界にインパクトを与えている：
PaliGemma 2を試すには、Hugging Faceのインタラクティブデモから始めることができます。このデモでは、画像のキャプション付けや視覚的な質問に対する回答などのタスクでその機能を試すことができます。画像をアップロードし、それについてモデルに質問したり、シーンの説明を要求するだけです。
もっと深く知りたい方は、こちらをご覧ください：
PaliGemma 2を使い始める方法を理解したところで、これらのモデルを使用する際に留意すべき主な長所と短所を詳しく見てみよう。
PaliGemma2がビジョン言語モデルとして際立っているのは、ここにある：
一方、PaliGemma 2が制限を受ける可能性のある分野をいくつか挙げてみよう：
PaliGemma 2は、拡張性、微調整の柔軟性、精度を向上させた、視覚言語モデリングにおける魅力的な進歩です。アクセシビリティ・ソリューションや電子商取引から、ヘルスケア診断や教育まで、幅広い用途で価値あるツールとなり得る。
PaliGemma2には、計算上の要件や高品質なデータへの依存などの制限がありますが、その長所により、視覚データとテキストデータを統合する複雑なタスクに取り組むための実用的な選択肢となっています。PaliGemma 2は、研究者や開発者がマルチモーダルアプリケーションにおけるAIの可能性を探求し、拡大するための強固な基盤を提供することができる。
私たちのGitHubリポジトリと コミュニティをチェックして、AIの会話に参加しましょう。AIが農業や 医療でどのように進歩を遂げているか、読んでみてください！🚀
JA
EN
ZH
KO
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI