GooglePaliGemma 2: Gelişmiş VLM Modellerine İlişkin İçgörüler

5 Aralık 2024'te Google , son teknoloji ürünü görme-dil modelinin (VLM) en son sürümü olan PaliGemma 2'yi tanıttı. PaliGemma 2, altyazı oluşturma, görsel soruları yanıtlama ve görsellerdeki nesneleri tespit etme gibi görüntü ve metni birleştiren görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. 

Çok dilli altyazı ve nesne tanıma için zaten güçlü bir araç olan orijinal PaliGemma'nın üzerine inşa edilen PaliGemma 2, birkaç önemli iyileştirme getiriyor. Bunlar arasında daha büyük model boyutları, daha yüksek çözünürlüklü görüntüler için destek ve karmaşık görsel görevlerde daha iyi performans yer alıyor. Bu güncellemeler, PaliGemma'yı çok çeşitli kullanımlar için daha esnek ve etkili hale getiriyor.

Bu makalede, PaliGemma 2'nin nasıl çalıştığı, temel özellikleri ve parladığı uygulamalar da dahil olmak üzere PaliGemma 2'ye daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım!

Gemma 2'den PaliGemma 2'ye

PaliGemma 2 iki temel teknoloji üzerine inşa edilmiştir: SigLIP görsel kodlayıcı ve Gemma 2 dil modeli. SigLIP kodlayıcı, görüntüler veya videolar gibi görsel verileri işler ve modelin analiz edebileceği özelliklere ayırır. Gemma 2 ise metni işleyerek modelin çok dilli dili anlamasını ve üretmesini sağlar. Birlikte, görsel ve metin bilgilerini sorunsuz bir şekilde yorumlamak ve bağlamak için tasarlanmış bir VLM oluştururlar.

PaliGemma 2'yi ileriye doğru büyük bir adım yapan şey ölçeklenebilirliği ve çok yönlülüğüdür. Orijinal versiyonun aksine, PaliGemma 2 üç boyutta gelir - 3 milyar (3B), 10 milyar (10B) ve 28 milyar (28B) parametre. Bu parametreler modelin iç ayarları gibidir ve verileri etkili bir şekilde öğrenmesine ve işlemesine yardımcı olur. Ayrıca farklı görüntü çözünürlüklerini (örneğin, hızlı görevler için 224 x 224 piksel ve ayrıntılı analiz için 896 x 896) destekleyerek çeşitli uygulamalar için uyarlanabilir hale getirir.

‍

Gemma 2'nin gelişmiş dil yeteneklerini SigLIP'in görüntü işleme özelliğiyle entegre etmek PaliGemma 2'yi önemli ölçüde daha akıllı hale getiriyor. Aşağıdaki gibi görevlerin üstesinden gelebilir:

• Resim veya videolara altyazı ekleme: Model, görsellerin ayrıntılı metinsel açıklamalarını oluşturabilir, bu da onu otomatik olarak altyazı oluşturmak için kullanışlı hale getirir.
• Görsel soru cevaplama: PaliGemma 2, bir sahnedeki nesneleri, insanları veya eylemleri tanımlamak gibi görüntülere dayalı soruları yanıtlayabilir.
• Nesne tanıma: Bir görüntüdeki nesneleri tanımlar ve etiketler, örneğin bir fotoğraftaki kedi, masa veya araba arasında ayrım yapar.

PaliGemma 2, görüntüleri ve metinleri ayrı ayrı işlemenin ötesine geçerek bunları anlamlı şekillerde bir araya getiriyor. Örneğin, "Kedi masanın üzerinde oturuyor" gibi bir sahnedeki ilişkileri anlayabilir veya ünlü bir dönüm noktasını tanımak gibi bağlam eklerken nesneleri tanımlayabilir. 

Google'un PaliGemma 2 VLM Modelleri Nasıl Çalışır?

Şimdi, PaliGemma 2'nin görsel ve metinsel verileri nasıl işlediğini daha iyi anlamak için aşağıdaki resimde gösterilen grafiği kullanarak bir örnek üzerinden gideceğiz. Diyelim ki bu grafiği yüklediniz ve modele "Bu grafik neyi temsil ediyor?" diye sordunuz.

‍

Süreç, görüntüleri analiz etmek ve temel özellikleri çıkarmak için PaliGemma 2'nin SigLIP görüntü kodlayıcısı ile başlar. Bir grafik için bu, eksenler, veri noktaları ve etiketler gibi öğelerin tanımlanmasını içerir. Kodlayıcı hem geniş desenleri hem de ince ayrıntıları yakalamak için eğitilmiştir. Ayrıca görüntüye gömülü herhangi bir metni tespit etmek ve işlemek için optik karakter tanıma (OCR) kullanır. Bu görsel özellikler, modelin işleyebileceği sayısal temsiller olan belirteçlere dönüştürülür. Bu belirteçler daha sonra, metinsel verilerle sorunsuz bir şekilde birleştirilebilmelerini sağlayan bir teknik olan doğrusal bir projeksiyon katmanı kullanılarak ayarlanır.

Aynı zamanda Gemma 2 dil modeli, anlamını ve amacını belirlemek için beraberindeki sorguyu işler. Sorgudan gelen metin belirteçlere dönüştürülür ve bunlar SigLIP'ten gelen görsel belirteçlerle birleştirilerek görsel ve metinsel verileri birbirine bağlayan birleşik bir format olan çok modlu bir temsil oluşturulur. 

PaliGemma 2, bu entegre temsili kullanarak, modelin halihazırda işlediği bağlama dayalı olarak her seferinde cevabın bir bölümünü tahmin ettiği bir yöntem olan otoregresif kod çözme yoluyla adım adım bir yanıt üretir. 

PaliGemma 2'nin Temel Özellikleri

Şimdi nasıl çalıştığını anladığımıza göre, PaliGemma 2'yi güvenilir bir görme-dili modeli yapan temel özellikleri inceleyelim:

• İnce ayar esnekliği: Belirli veri kümelerine ve görevlere kolayca uyum sağlayarak görüntü altyazısı oluşturma, uzamsal akıl yürütme ve tıbbi görüntüleme gibi uygulamalarda iyi performans gösterir.
• Çeşitli eğitim verileri: WebLI ve OpenImages gibi veri kümeleri üzerinde eğitilerek güçlü nesne tanıma yetenekleri ve çok dilli çıktı yetenekleri kazandırılmıştır.
• OCR entegrasyonu: Görüntülerden metin çıkarmak ve yorumlamak için optik karakter tanıma özelliğine sahiptir, bu da onu belge analizi ve diğer metin tabanlı görevler için ideal hale getirir.
• Çok dilli çıktılar: Küresel uygulamalar için ideal olan birden fazla dilde altyazılar ve yanıtlar oluşturur.
• Araçlarla entegrasyon: Hugging Face Transformers, PyTorch ve Keras gibi çerçevelerle uyumludur ve kolay dağıtım ve deneme olanağı sağlar.

PaliGemma 2 ve PaliGemma'nın Karşılaştırılması: Neler Geliştirildi?

PaliGemma'nın ilk sürümünün mimarisine bir göz atmak, PaliGemma 2'nin geliştirmelerini görmek için iyi bir yoldur. En dikkat çekici değişikliklerden biri, orijinal Gemma dil modelinin hem performans hem de verimlilik açısından önemli iyileştirmeler getiren Gemma 2 ile değiştirilmesidir. 

9B ve 27B parametre boyutlarında mevcut olan Gemma 2, dağıtım maliyetlerini azaltırken sınıfında lider doğruluk ve hız sunmak üzere tasarlanmıştır. Bunu, güçlü GPU 'lardan daha erişilebilir konfigürasyonlara kadar çeşitli donanım kurulumlarında çıkarım verimliliği için optimize edilmiş yeniden tasarlanmış bir mimari ile başarır.

‍

Sonuç olarak, PaliGemma 2 son derece doğru bir modeldir. PaliGemma 2'nin 10B versiyonu, orijinal modelin 34,3 olan Non-Entailment Sentence (NES) skoruna kıyasla 20,3'lük daha düşük bir skor elde eder, bu da çıktılarında daha az olgusal hata olduğu anlamına gelir. Bu gelişmeler PaliGemma 2'yi daha ölçeklenebilir, hassas ve ayrıntılı altyazıdan görsel soru yanıtlamaya kadar daha geniş bir uygulama yelpazesine uyarlanabilir hale getiriyor.

PaliGemma 2 Uygulamaları: VLM Modelleri için Gerçek Dünya Kullanımları

PaliGemma 2, görsel ve dil anlayışını sorunsuz bir şekilde birleştirerek endüstrileri yeniden tanımlama potansiyeline sahiptir. Örneğin, erişilebilirlikle ilgili olarak, nesnelerin, sahnelerin ve mekansal ilişkilerin ayrıntılı açıklamalarını oluşturabilir ve görme engelli bireylere çok önemli yardım sağlar. Bu özellik, kullanıcıların çevrelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olarak günlük görevler söz konusu olduğunda daha fazla bağımsızlık sunuyor. 

‍

Erişilebilirliğin yanı sıra PaliGemma 2, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde etki yaratıyor:

• E-ticaret: Model, görsellerdeki öğeleri analiz ederek ve tanımlayarak ürün kategorizasyonunu geliştirir, bu da envanter yönetimini basitleştirir ve kullanıcılar için arama deneyimini iyileştirir.
• Sağlık Hizmetleri: Daha doğru ve bilinçli teşhisler sağlamak için klinik notların yanı sıra röntgen ve MRI gibi tıbbi görüntülemeleri yorumlayarak tıp uzmanlarını destekler.
• Eğitim: PaliGemma 2, altyazılar oluşturarak ve görüntüler için bağlamsal bilgiler sağlayarak eğitimcilerin açıklayıcı ve erişilebilir öğrenme materyalleri oluşturmalarına yardımcı olur.
• İçerik Oluşturma: Model, multimedya içeriği için altyazı ve görsel açıklama oluşturma sürecini otomatikleştirerek içerik oluşturuculara zaman kazandırır.

Kendiniz Deneyin: PaliGemma 2

PaliGemma 2'yi denemek için Hugging Faceadresindeki etkileşimli demo ile başlayabilirsiniz. Demo, resim altyazısı ekleme ve görsel soru yanıtlama gibi görevlerdeki yeteneklerini keşfetmenizi sağlar. Basitçe bir görüntü yükleyin ve modele bu görüntü hakkında sorular sorun ya da sahnenin açıklamasını isteyin. 

‍

Daha derine inmek isterseniz, işte nasıl uygulamalı eğitim alabileceğiniz:

• Önceden eğitilmiş modeller: Önceden eğitilmiş modellere ve koda Hugging Face ve Kaggle gibi platformlardan erişebilirsiniz. Bu kaynaklar, modelle çalışmaya başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi sağlar.
• Defterler: PaliGemma 2'yi tanımak için kapsamlı belgeler ve örnek not defterleri bulunmaktadır. Çıkarım örnekleriyle başlayabilir ve belirli görevler için kendi veri setinizde modele ince ayar yapmayı deneyebilirsiniz.
• Entegrasyonlar: PaliGemma 2, Hugging Face Transformers, Keras, PyTorch, JAX ve Gemma.cpp gibi yaygın olarak kullanılan çerçevelerle uyumludur ve mevcut iş akışlarınıza zahmetsizce entegre etmenizi sağlar.

Google'un PaliGemma 2'sinin Artıları ve Eksileri

PaliGemma 2'ye nasıl başlanacağını anladıktan sonra, bu modelleri kullanırken akılda tutulması gereken temel güçlü yönlerine ve dezavantajlarına daha yakından bakalım. 

İşte PaliGemma 2'yi bir vizyon-dil modeli olarak öne çıkaran şey:

• Verimlilik kazanımları: Gemma 2'nin optimize edilmiş mimarisinden yararlanan PaliGemma 2, dağıtım maliyetlerini en aza indirirken yüksek performans sunar.
• Geliştirilmiş güvenlik özellikleri: PaliGemma 2, eğitim sürecinde önyargıları azaltmak için eğitim öncesi verilerin sağlam bir şekilde filtrelenmesi ve güvenlik kriterlerine göre titiz değerlendirme gibi önemli güvenlik iyileştirmeleri içerir.
• Daha küçük konfigürasyonlar için düşük gecikme süresi: 3B modeli daha hızlı çıkarım süreleri sunarak e-ticaret ürün önerileri veya canlı destek sistemleri gibi hızın kritik olduğu kullanım durumları için uygun hale getirir.

Bu arada, PaliGemma 2'nin sınırlamalarla karşılaşabileceği bazı alanlar şunlardır:

• Gecikme süresi: Güçlü olmakla birlikte, daha büyük modeller, özellikle gerçek zamanlı etkileşimli yapay zeka sistemleri gibi anında yanıt gerektiren görevler için kullanıldığında gecikme sorunlarıyla karşılaşabilir.
• Büyük veri kümelerine bağımlılık: PaliGemma 2'nin performansı, eğitim veri kümelerinin kalitesi ve çeşitliliğine yakından bağlıdır; bu da eğitim verilerinde yer almayan yetersiz temsil edilen alanlarda veya dillerde etkinliğini sınırlayabilir.
• Yüksek kaynak gereksinimleri: Optimizasyonlara rağmen, 10B ve 28B parametre versiyonları önemli ölçüde hesaplama gücü gerektirir ve bu da onları sınırlı kaynaklara sahip daha küçük kuruluşlar için daha az erişilebilir hale getirir.

Önemli Çıkarımlar

PaliGemma 2, gelişmiş ölçeklenebilirlik, ince ayar esnekliği ve doğruluk sunarak görme-dili modellemesinde büyüleyici bir ilerlemedir. Erişilebilirlik çözümleri ve e-ticaretten sağlık teşhisi ve eğitime kadar çeşitli uygulamalar için değerli bir araç olarak hizmet edebilir. 

Hesaplama gereksinimleri ve yüksek kaliteli verilere bağımlılık gibi sınırlamaları olsa da, güçlü yönleri onu görsel ve metinsel verileri entegre eden karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için pratik bir seçim haline getirmektedir. PaliGemma 2, araştırmacıların ve geliştiricilerin multimodal uygulamalarda yapay zekanın potansiyelini keşfetmeleri ve genişletmeleri için sağlam bir temel sağlayabilir.

GitHub depomuzu ve topluluğumuzu kontrol ederek yapay zeka sohbetinin bir parçası olun. Yapay zekanın tarım ve sağlık alanında nasıl ilerleme kaydettiğini okuyun! 🚀