Узнай о зрительно-языковых моделях, о том, как они работают, и об их различных применениях в ИИ. Узнай, как эти модели объединяют визуальные и языковые возможности.
В предыдущей статье мы исследовали, как GPT-4o может понимать и описывать изображения с помощью слов. Мы также наблюдаем эту способность в других новых моделях, таких как Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы погрузимся в эту концепцию глубже, чтобы объяснить, как работают Vision Language Models и как они объединяют визуальные и текстовые данные.
Эти модели можно использовать для выполнения целого ряда впечатляющих задач, таких как создание подробных подписей к фотографиям, ответы на вопросы об изображениях и даже создание нового визуального контента на основе текстовых описаний. Благодаря бесшовной интеграции визуальной и лингвистической информации Vision Language Models меняют то, как мы взаимодействуем с технологиями и понимаем окружающий нас мир.
Прежде чем мы рассмотрим, где можно использовать Vision Language Models (VLM), давай разберемся, что это такое и как они работают. VLM - это продвинутые модели искусственного интеллекта, которые сочетают в себе способности зрительных и языковых моделей для работы как с изображениями, так и с текстом. Эти модели воспринимают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся соединять эти два понятия. Зрительная часть модели улавливает детали с изображений, а языковая часть понимает текст. Такая командная работа позволяет VLM понимать и анализировать как изображения, так и текст.
Вот основные возможности Vision Language Models:
Далее рассмотрим общие VLM-архитектуры и методы обучения, используемые в таких известных моделях, как CLIP, SimVLM и VisualGPT.
Контрастное обучение - это техника, которая помогает моделям обучаться, сравнивая различия между точками данных. Она вычисляет, насколько похожи или различны экземпляры, и стремится минимизировать контрастный убыток, который измеряет эти различия. Она особенно полезна в полуподконтрольном обучении, когда небольшой набор меченых примеров помогает модели маркировать новые, невидимые данные. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает ее с похожими изображениями кошек и собак. Выявляя такие особенности, как строение лица, размер тела и шерсть, методы контрастного обучения позволяют отличить кошку от собаки.
CLIP - это модель языка зрения, которая использует контрастное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Она работает в три простых этапа. Во-первых, она обучает те части модели, которые понимают и текст, и изображения. Во-вторых, она преобразует категории в наборе данных в текстовые описания. В-третьих, она определяет лучшее подходящее описание для данного изображения. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные предсказания даже для задач, для которых она не была специально обучена.
PrefixLM - это техника обработки естественного языка (NLP), используемая для обучения моделей. Она начинает с части предложения (префикса) и учится предсказывать следующее слово. В Vision-Language Models префиксLM помогает модели предсказывать следующие слова на основе изображения и заданного фрагмента текста. В ней используется трансформатор зрения (ViT), который разбивает изображение на небольшие патчи, каждый из которых представляет собой часть изображения, и обрабатывает их последовательно.
SimVLM - это VLM, использующий технику обучения PrefixLM. Она использует более простую архитектуру трансформатора по сравнению с предыдущими моделями, но достигает лучших результатов в различных тестах. Архитектура модели предполагает обучение ассоциированию изображений с текстовыми префиксами с помощью кодера-трансформера, а затем генерацию текста с помощью декодера-трансформера.
Мультимодальное слияние с перекрестным вниманием - это техника, которая улучшает способность предварительно обученной модели языка зрения понимать и обрабатывать визуальные данные. Она работает за счет добавления в модель слоев перекрестного внимания, что позволяет ей одновременно обращать внимание и на визуальную, и на текстовую информацию.
Вот как это работает:
VisualGPT - хороший пример модели, в которой используется эта техника. Она включает в себя специальную функцию, называемую самовосстанавливающейся активационной единицей (SRAU), которая помогает модели избежать распространенной проблемы, называемой исчезающими градиентами. Исчезающие градиенты могут привести к тому, что модели теряют важную информацию во время обучения, но SRAU сохраняет производительность модели.
Языковые модели зрения оказывают влияние на самые разные отрасли. От усовершенствования платформ электронной коммерции до повышения доступности интернета - потенциальные возможности использования VLM просто захватывают. Давай рассмотрим некоторые из этих применений.
Когда ты делаешь покупки в интернете, ты видишь подробные описания каждого товара, но создание этих описаний может отнимать много времени. VLM упрощают этот процесс, автоматизируя создание таких описаний. Интернет-магазины могут напрямую генерировать подробные и точные описания из изображений товаров с помощью Vision Language Models.
Качественные описания товаров помогают поисковым системам идентифицировать продукцию по определенным атрибутам, упомянутым в описании. Например, описание, содержащее "длинный рукав" и "хлопковая горловина", помогает покупателям легче найти "хлопковую рубашку с длинным рукавом". Это также помогает покупателям быстро найти то, что им нужно, и, в свою очередь, повышает продажи и удовлетворенность клиентов.
Генеративные модели ИИ, такие как BLIP-2, являются примерами сложных VLM, которые могут предсказывать атрибуты продукта непосредственно по изображениям. BLIP-2 использует несколько компонентов для понимания и точного описания продуктов электронной коммерции. Он начинает с обработки и понимания визуальных аспектов продукта с помощью кодировщика изображений. Затем трансформатор запросов интерпретирует эту визуальную информацию в контексте конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель генерирует подробные и точные описания продуктов.
Языковые модели зрения могут сделать интернет более доступным благодаря подписям к изображениям, особенно для людей с ослабленным зрением. Традиционно пользователям приходится вводить описания визуального контента на сайтах и в социальных сетях. Например, когда ты публикуешь пост в Instagram, ты можешь добавить альтернативный текст для скринридеров. Однако VLM могут автоматизировать этот процесс.
Когда VLM видит изображение кошки, сидящей на диване, он может сгенерировать надпись "Кошка сидит на диване", сделав сцену понятной для слабовидящих пользователей. ВЛМ используют такие техники, как подсказка по нескольким кадрам, когда они учатся на нескольких примерах пар "изображение - подпись", и подсказка по цепочке мыслей, которая помогает им логически разложить сложные сцены. Эти техники делают генерируемые подписи более связными и подробными.
Для этого в Chrome есть функция Google"Get Image Descriptions from Google", которая автоматически генерирует описания для изображений без alt-текста. Хотя эти описания, созданные искусственным интеллектом, могут быть не такими подробными, как написанные человеком, они все равно предоставляют ценную информацию.
Vision Language Models (VLMs) дают множество преимуществ, объединяя визуальные и текстовые данные. Некоторые из ключевых преимуществ включают в себя:
Несмотря на свои впечатляющие возможности, Vision Language Models также имеют определенные ограничения. Вот некоторые вещи, которые нужно иметь в виду, когда речь идет о VLM:
Языковые модели зрения обладают невероятным потенциалом во многих областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут стимулировать инновации и трансформировать отрасли. Однако развитие этих технологий должно быть ответственным и этичным, чтобы обеспечить их справедливое использование. По мере того как VLM будут развиваться, они улучшат такие задачи, как поиск по изображениям и вспомогательные технологии.
Чтобы продолжать изучать ИИ, присоединяйся к нашему сообществу! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
