視覚言語モデル、その仕組み、AIにおける様々な応用について学ぶ。これらのモデルが視覚と言語の能力をどのように組み合わせているかを発見してください。
前回の記事では、GPT-4oがどのように言葉を用いて画像を理解し、説明できるかを探った。この機能は、Google GeminiやClaude 3のような他の新しいモデルにも見られます。今日は、このコンセプトをより深く掘り下げ、視覚言語モデルがどのように機能し、視覚データとテキストデータをどのように組み合わせるのかを説明します。
これらのモデルは、写真の詳細なキャプションを生成したり、画像に関する質問に答えたり、さらにはテキストの説明に基づいて新しいビジュアル・コンテンツを作成するなど、さまざまな印象的なタスクを実行するために使用することができます。視覚情報と言語情報をシームレスに統合することで、視覚言語モデルは、私たちがテクノロジーと対話し、私たちを取り巻く世界を理解する方法を変えつつある。
視覚言語モデル（VLM）がどのような場面で利用できるかを見る前に、VLMとは何か、どのように機能するのかを理解しよう。VLMは、画像とテキストの両方を扱うために、視覚と言語モデルの能力を組み合わせた高度なAIモデルである。これらのモデルは、画像とテキストの説明を取り込み、その2つを結びつけて学習する。モデルの視覚部分は画像から詳細を捉え、言語部分はテキストを理解する。このチームワークにより、VLMは画像とテキストの両方を理解し、分析することができる。
ビジョン言語モデルの主な機能は以下の通りです：
次に、CLIP、SimVLM、VisualGPTのような有名なモデルで使用されている、一般的なVLMアーキテクチャと学習技術を探ってみよう。
対比学習は、データポイント間の差異を比較することでモデルの学習を助けるテクニックである。この手法では、どの程度類似しているか、あるいは異なっているかを計算し、これらの違いを測定する対比損失を最小化することを目指す。これは特に半教師あり学習で有用であり、ラベル付けされた少数の例セットが、新しい未見のデータにラベル付けするようモデルを導く。例えば、猫がどのように見えるかを理解するために、モデルは似たような猫の画像や犬の画像と比較する。顔の構造、体の大きさ、毛並みなどの特徴を識別することで、対比学習技術は猫と犬を区別することができる。
CLIPは視覚言語モデルであり、対照学習を使ってテキスト説明と画像をマッチングさせる。CLIPは3つの簡単なステップで動作する。まず、テキストと画像の両方を理解するモデルの部分を学習する。第二に、データセットのカテゴリーをテキスト記述に変換する。第三に、与えられた画像に最もマッチする説明を特定する。この方法のおかげで、CLIPモデルは特別に訓練されていないタスクでも正確な予測を行うことができる。
PrefixLMは自然言語処理（NLP）の手法の一つで、モデルの学習に使われる。文の一部（接頭辞）から始まり、次の単語を予測するように学習する。視覚言語モデルでは、PrefixLMは画像と与えられたテキストに基づいて次の単語を予測するのに役立ちます。これはVision Transformer（ViT）を使用し、画像を小さなパッチに分割し、それぞれが画像の一部を表し、それらを順番に処理する。
SimVLMは、PrefixLM学習技術を用いたVLMである。以前のモデルに比べて単純なトランスフォーマ・アーキテクチャを使用しているが、様々なテストにおいてより良い結果を達成している。このモデルのアーキテクチャは、トランスフォーマ・エンコーダを使って画像とテキスト接頭辞の関連付けを学習し、トランスフォーマ・デコーダを使ってテキストを生成するというものである。
クロスアテンションによるマルチモーダル融合は、事前に訓練された視覚言語モデルの視覚データ理解・処理能力を向上させる技術である。クロスアテンションレイヤーをモデルに追加することで、視覚情報とテキスト情報の両方に同時に注意を払うことができるようになる。
仕組みはこうだ：
VisualGPTはこのテクニックを使ったモデルの良い例である。このモデルには自己修復活性化ユニット（SRAU）と呼ばれる特別な機能があり、モデルが消失勾配と呼ばれる一般的な問題を回避するのに役立っている。消失勾配はトレーニング中にモデルが重要な情報を失う原因となりますが、SRAUはモデルの性能を強力に保ちます。
ビジョン・ランゲージ・モデル（VLM）は、さまざまな業界にインパクトを与えている。eコマース・プラットフォームの強化からインターネットへのアクセス向上まで、VLMの潜在的な用途はエキサイティングだ。これらのアプリケーションのいくつかを見てみよう。
オンラインショッピングでは、各商品の詳細な説明が表示されますが、説明文の作成には時間がかかります。VLMは、これらの説明文の生成を自動化することで、このプロセスを合理化します。オンライン小売業者は、ビジョン言語モデルを使用して、商品画像から詳細かつ正確な説明を直接生成することができます。
質の高い商品説明文は、説明文に記載されている特定の属性に基づいて検索エンジンが商品を特定するのに役立ちます。例えば、「長袖」と「コットンネック」を含む説明文は、顧客が「長袖コットンシャツ」をより簡単に見つけるのに役立ちます。また、顧客が欲しいものを素早く見つけることができ、ひいては売上と顧客満足度の向上につながります。
BLIP-2のような生成AIモデルは、画像から直接商品属性を予測できる洗練されたVLMの一例である。BLIP-2は、eコマース商品を正確に理解し、説明するために、いくつかのコンポーネントを使用します。まず、画像エンコーダーで商品の視覚的側面を処理し理解することから始まる。次に、クエリー変換器がこの視覚情報を特定の質問やタスクの文脈で解釈します。最後に、大規模な言語 モデルが詳細で正確な商品説明を生成します。
視覚言語モデルは、特に視覚障害者にとって、画像キャプションによってインターネットをより利用しやすくすることができる。従来、ウェブサイトやソーシャルメディアでは、ユーザーは視覚コンテンツの説明を入力する必要がありました。例えば、インスタグラムに投稿する場合、スクリーン・リーダーのために代替テキストを追加することができます。しかし、VLMはこのプロセスを自動化することができます。
VLMは、猫がソファに座っている画像を見ると、「ソファに座っている猫」というキャプションを生成し、視覚障害者にとってわかりやすいシーンを作ることができる。VLMは、画像とキャプションのペアのいくつかの例から学習する数ショットプロンプトや、複雑なシーンを論理的に分解するのに役立つ思考連鎖プロンプトなどのテクニックを使用する。これらの技術により、生成されるキャプションはより首尾一貫した詳細なものになる。
そのため、Google の"Get Image Descriptions fromGoogle"機能では、altテキストがない画像の説明文を自動的に生成している。AIが生成した説明文は、人間が書いたものほど詳細ではないかもしれないが、それでも貴重な情報を提供してくれる。
視覚言語モデル（VLM）は、視覚データとテキストデータを組み合わせることで、多くの利点を提供する。主な利点には次のようなものがある：
ビジョン言語モデルには、その素晴らしい能力にもかかわらず、一定の制限もあります。以下は、VLMに関して留意すべき点です：
視覚言語モデルは、電子商取引やヘルスケアなど、多くの分野で素晴らしい可能性を秘めています。視覚データとテキストデータを組み合わせることで、イノベーションを促進し、産業を変革することができる。しかし、これらの技術が公正に使用されるためには、責任を持って倫理的に開発することが不可欠です。VLMが進化し続けるにつれて、画像ベースの検索や支援技術のようなタスクが改善されるでしょう。
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