Google'PaliGemma 2: Познакомься с продвинутыми моделями VLM

5 декабря 2024 года компания Google представила PaliGemma 2, последнюю версию своей передовой модели языка зрения (VLM). PaliGemma 2 предназначена для решения задач, объединяющих изображения и текст, таких как генерация подписей, ответы на визуальные вопросы и обнаружение объектов в визуальных изображениях. 

Опираясь на оригинальную PaliGemma, которая уже была сильным инструментом для создания многоязычных субтитров и распознавания объектов, PaliGemma 2 привносит несколько ключевых улучшений. Среди них - увеличенные размеры моделей, поддержка изображений с более высоким разрешением и более высокая производительность при решении сложных визуальных задач. Эти обновления делают его еще более гибким и эффективным для широкого спектра применений.

В этой статье мы подробно рассмотрим PaliGemma 2: как она работает, ее ключевые особенности и приложения, в которых она блистает. Давай приступим!

От Gemma 2 к PaliGemma 2

PaliGemma 2 построена на двух ключевых технологиях: кодировщике зрения SigLIP и языковой модели Gemma 2. Кодировщик SigLIP обрабатывает визуальные данные, например изображения или видео, и разбивает их на элементы, которые модель может анализировать. Тем временем Gemma 2 обрабатывает текст, позволяя модели понимать и генерировать многоязычный язык. Вместе они образуют VLM, предназначенную для интерпретации и беспрепятственного соединения визуальной и текстовой информации.

Что делает PaliGemma 2 большим шагом вперед, так это ее масштабируемость и универсальность. В отличие от оригинальной версии, PaliGemma 2 выпускается в трех размерах - 3 миллиарда (3B), 10 миллиардов (10B) и 28 миллиардов (28B) параметров. Эти параметры подобны внутренним настройкам модели, помогая ей обучаться и эффективно обрабатывать данные. Кроме того, он поддерживает различные разрешения изображений (например, 224 х 224 пикселя для быстрых задач и 896 х 896 для детального анализа), что делает его адаптируемым для различных приложений.

‍

Интеграция продвинутых языковых возможностей Gemma 2 с обработкой изображений SigLIP делает PaliGemma 2 значительно более интеллектуальной. Она может справиться с такими задачами, как:

• Создание надписей к изображениям или видео: Модель может генерировать подробные текстовые описания визуальных объектов, что делает ее полезной для автоматического создания подписей.
• Визуальные ответы на вопросы: PaliGemma 2 может отвечать на вопросы, основанные на изображениях, например, определять объекты, людей или действия в сцене.
• Распознавание предметов: Оно идентифицирует и маркирует объекты на изображении, например, различает кошку, стол или машину на фотографии.

PaliGemma 2 не просто обрабатывает изображения и текст по отдельности - она объединяет их в осмысленном виде. Например, она может понять взаимосвязи в сцене, например, распознать, что "Кошка сидит на столе", или идентифицировать объекты, добавляя контекст, например, распознать известную достопримечательность. 

Как работает Google'PaliGemma 2 VLM Models

Далее мы рассмотрим пример с графиком, изображенным на картинке ниже, чтобы лучше понять, как PaliGemma 2 обрабатывает визуальные и текстовые данные. Допустим, ты загрузил этот график и задал модели вопрос: "Что представляет собой этот график?".

‍

Процесс начинается с того, что кодировщик зрения SigLIP в PaliGemma 2 анализирует изображения и извлекает ключевые особенности. В случае с графиком это включает в себя определение таких элементов, как оси, точки данных и метки. Кодировщик обучен улавливать как широкие паттерны, так и мелкие детали. Он также использует оптическое распознавание символов (OCR) для обнаружения и обработки любого текста, встроенного в изображение. Эти визуальные признаки преобразуются в токены - числовые представления, которые может обрабатывать модель. Затем эти лексемы корректируются с помощью слоя линейной проекции - техники, которая обеспечивает их беспрепятственное сочетание с текстовыми данными.

В то же время языковая модель Gemma 2 обрабатывает сопроводительный запрос, чтобы определить его смысл и намерение. Текст запроса преобразуется в лексемы, которые объединяются с визуальными лексемами из SigLIP и создают мультимодальное представление- единый формат, связывающий визуальные и текстовые данные. 

Используя это интегрированное представление, PaliGemma 2 генерирует ответ шаг за шагом с помощью авторегрессионного декодирования - метода, при котором модель предсказывает одну часть ответа за раз, основываясь на уже обработанном ею контексте. 

Основные возможности PaliGemma 2

Теперь, когда мы поняли, как это работает, давай изучим ключевые особенности, которые делают PaliGemma 2 надежной моделью языка зрения:

• Тонкая настройка гибкости: Легко адаптируется к конкретным наборам данных и задачам, демонстрируя отличные результаты в таких приложениях, как создание подписей к изображениям, пространственные рассуждения и медицинская визуализация.
• Разнообразные тренировочные данные: Обучался на таких наборах данных, как WebLI и OpenImages, что дает ему сильные способности к распознаванию объектов и возможность многоязычного вывода.
• Интеграция OCR: Включает оптическое распознавание символов для извлечения и интерпретации текста из изображений, что делает его идеальным для анализа документов и других текстовых задач.
• Многоязычные выходы: Генерирует надписи и ответы на нескольких языках, что идеально подходит для глобальных приложений.
• Интеграция с инструментами: Он совместим с такими фреймворками, как Hugging Face Transformers, PyTorch, и Keras, что позволяет легко развертывать и проводить эксперименты.

Сравнение PaliGemma 2 и PaliGemma: что улучшилось?

Взглянув на архитектуру первой версии PaliGemma, ты сможешь увидеть усовершенствования PaliGemma 2. Одно из самых заметных изменений - замена оригинальной языковой модели Gemma на Gemma 2, что дает существенные улучшения как в производительности, так и в эффективности. 

Gemma 2, доступная с параметрами 9B и 27B, была разработана, чтобы обеспечить лучшую в своем классе точность и скорость при одновременном снижении затрат на развертывание. Этого удалось достичь благодаря переработанной архитектуре, оптимизированной для эффективности вычислений на различных аппаратных установках, от мощных GPU до более доступных конфигураций.

‍

В результате PaliGemma 2 - это очень точная модель. Версия 10B PaliGemma 2 достигает более низкого показателя Non-Entailment Sentence (NES) - 20,3 балла, по сравнению с 34,3 баллами оригинальной модели, что означает меньшее количество фактических ошибок в ее выводах. Эти усовершенствования делают PaliGemma 2 более масштабируемой, точной и адаптируемой к более широкому спектру приложений, от подробных субтитров до визуальных ответов на вопросы.

Применение PaliGemma 2: реальное использование VLM-моделей в реальном мире

PaliGemma 2 способна переосмыслить отрасли, органично сочетая визуальное и языковое понимание. Например, в том, что касается доступности, она может генерировать подробные описания объектов, сцен и пространственных отношений, оказывая важнейшую помощь людям с ослабленным зрением. Эта возможность помогает пользователям лучше понимать окружающую обстановку, обеспечивая большую независимость при решении повседневных задач. 

‍

Помимо доступности, PaliGemma 2 оказывает влияние на различные отрасли, включая:

• Электронная коммерция: Модель улучшает категоризацию товаров, анализируя и описывая предметы на изображениях, что упрощает управление запасами и улучшает поисковый опыт для пользователей.
• Здравоохранение: Он помогает медицинским работникам, интерпретируя медицинские изображения, такие как рентгеновские и магнитно-резонансные снимки, наряду с клиническими записями, чтобы поставить более точный и обоснованный диагноз.
• Образование: PaliGemma 2 помогает педагогам создавать описательные и доступные учебные материалы, генерируя подписи и предоставляя контекстную информацию для изображений.
• Создание контента: Модель автоматизирует процесс создания титров и визуальных описаний для мультимедийного контента, экономя время создателей.

Испытай это сам: PaliGemma 2

Чтобы опробовать PaliGemma 2, ты можешь начать с интерактивной демонстрации Hugging Face. Она позволит тебе изучить ее возможности в таких задачах, как создание подписей к изображениям и визуальные ответы на вопросы. Просто загрузи изображение и задай модели вопросы о нем или попроси описать сцену. 

‍

Если ты хочешь погрузиться глубже, вот как ты можешь приступить к практическим занятиям:

• Предварительно обученные модели: Ты можешь получить доступ к предварительно обученным моделям и коду с таких платформ, как Hugging Face и Kaggle. Эти ресурсы предоставляют все необходимое для начала работы с моделью.
• Блокноты: Для ознакомления с PaliGemma 2 есть исчерпывающая документация и блокноты с примерами. Ты можешь начать с примеров вывода и поэкспериментировать с тонкой настройкой модели на собственном наборе данных для конкретных задач.
• Интеграции: PaliGemma 2 совместима с такими широко используемыми фреймворками, как Hugging Face Transformers, Keras, PyTorch, JAX и Gemma.cpp, что позволяет тебе без особых усилий интегрировать ее в существующие рабочие процессы.

Плюсы и минусы Google'PaliGemma 2

Разобравшись, как начать работать с PaliGemma 2, давай подробнее рассмотрим ее ключевые достоинства и недостатки, которые нужно иметь в виду при использовании этих моделей. 

Вот что отличает PaliGemma 2 как модель языка видения:

• Повышение эффективности: Используя оптимизированную архитектуру Gemma 2, PaliGemma 2 обеспечивает высокую производительность при минимизации затрат на развертывание.
• Улучшенные характеристики безопасности: PaliGemma 2 включает в себя значительные улучшения безопасности в процессе обучения, такие как надежная фильтрация данных перед обучением для уменьшения предвзятости и строгая оценка по эталонам безопасности.
• Низкая латентность для небольших конфигураций: Модель 3B предлагает более быстрое время вывода, что делает ее подходящей для случаев использования, когда скорость критически важна, например, для рекомендаций товаров электронной коммерции или систем живой поддержки.

Между тем, вот некоторые области, в которых PaliGemma 2 может столкнуться с ограничениями:

• Латентность: Несмотря на свою мощь, большие модели могут столкнуться с проблемами задержки, особенно при развертывании для задач, требующих немедленной реакции, таких как интерактивные системы ИИ в реальном времени.
• Зависимость от больших наборов данных: Производительность PaliGemma 2 тесно связана с качеством и разнообразием ее обучающих наборов данных, что может ограничить ее эффективность в недостаточно представленных доменах или языках, не включенных в обучающие данные.
• Высокие требования к ресурсам: Несмотря на оптимизацию, версии с параметрами 10B и 28B требуют значительных вычислительных мощностей, что делает их менее доступными для небольших организаций с ограниченными ресурсами.

Основные выводы

PaliGemma 2 - это потрясающее достижение в моделировании языка зрения, предлагающее улучшенную масштабируемость, гибкость тонкой настройки и точность. Он может послужить ценным инструментом для самых разных приложений - от решений для обеспечения доступности и электронной коммерции до диагностики в здравоохранении и образовании. 

Хотя у него есть ограничения, такие как вычислительные требования и зависимость от высококачественных данных, его сильные стороны делают его практичным выбором для решения сложных задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. PaliGemma 2 может стать надежной основой для исследователей и разработчиков, чтобы изучить и расширить потенциал ИИ в мультимодальных приложениях.

Стань частью разговора об искусственном интеллекте, заглянув в наш репозиторий на GitHub и в наше сообщество. Читай о том, как ИИ добивается успехов в сельском хозяйстве и здравоохранении! 🚀