Tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ thị giác, cách chúng hoạt động và các ứng dụng khác nhau của chúng trong AI. Khám phá cách các mô hình này kết hợp khả năng thị giác và ngôn ngữ.
Trong một bài viết trước, chúng tôi đã khám phá cách GPT-4o có thể hiểu và mô tả hình ảnh bằng cách sử dụng từ ngữ. Chúng tôi cũng thấy khả năng này trong các mô hình mới khác như Google Song Tử và Claude 3. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào khái niệm này để giải thích cách Mô hình ngôn ngữ thị giác hoạt động và cách chúng kết hợp dữ liệu hình ảnh và văn bản.
Các mô hình này có thể được sử dụng để thực hiện một loạt các tác vụ ấn tượng, chẳng hạn như tạo chú thích chi tiết cho ảnh, trả lời các câu hỏi về hình ảnh và thậm chí tạo nội dung trực quan mới dựa trên mô tả văn bản. Bằng cách tích hợp liền mạch thông tin hình ảnh và ngôn ngữ, Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn đang thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và hiểu thế giới xung quanh.
Trước khi chúng ta xem xét nơi Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn (VLM) có thể được sử dụng, hãy hiểu chúng là gì và chúng hoạt động như thế nào. VLM là các mô hình AI tiên tiến kết hợp khả năng của các mô hình thị giác và ngôn ngữ để xử lý cả hình ảnh và văn bản. Những mô hình này chụp ảnh cùng với mô tả văn bản của họ và học cách kết nối cả hai. Phần tầm nhìn của mô hình chụp chi tiết từ hình ảnh, trong khi phần ngôn ngữ hiểu văn bản. Làm việc nhóm này cho phép VLM hiểu và phân tích cả hình ảnh và văn bản.
Dưới đây là các khả năng chính của Mô hình Ngôn ngữ Tầm nhìn:
Tiếp theo, hãy khám phá các kiến trúc VLM phổ biến và kỹ thuật học tập được sử dụng bởi các mô hình nổi tiếng như CLIP, SimVLM và VisualGPT.
Học tương phản là một kỹ thuật giúp các mô hình học bằng cách so sánh sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu. Nó tính toán các trường hợp tương tự hoặc khác nhau như thế nào và nhằm mục đích giảm thiểu tổn thất tương phản, đo lường những khác biệt này. Nó đặc biệt hữu ích trong học tập bán giám sát, trong đó một tập hợp nhỏ các ví dụ được gắn nhãn hướng dẫn mô hình gắn nhãn dữ liệu mới, không nhìn thấy. Ví dụ, để hiểu một con mèo trông như thế nào, mô hình so sánh nó với hình ảnh con mèo và hình ảnh tương tự. Bằng cách xác định các đặc điểm như cấu trúc khuôn mặt, kích thước cơ thể và lông, các kỹ thuật học tập tương phản có thể phân biệt giữa mèo và chó.
CLIP là một Mô hình Ngôn ngữ Tầm nhìn sử dụng cách học tương phản để khớp mô tả văn bản với hình ảnh. Nó hoạt động trong ba bước đơn giản. Đầu tiên, nó đào tạo các phần của mô hình hiểu cả văn bản và hình ảnh. Thứ hai, nó chuyển đổi các danh mục trong một tập dữ liệu thành mô tả văn bản. Thứ ba, nó xác định mô tả phù hợp nhất cho một hình ảnh nhất định. Nhờ phương pháp này, mô hình CLIP có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả đối với các nhiệm vụ mà nó chưa được đào tạo cụ thể.
Tiền tốLM là một kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng cho các mô hình đào tạo. Nó bắt đầu với một phần của câu (tiền tố) và học cách dự đoán từ tiếp theo. Trong Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn, Tiền tố LM giúp mô hình dự đoán các từ tiếp theo dựa trên hình ảnh và một đoạn văn bản nhất định. Nó sử dụng Vision Transformer (ViT), chia hình ảnh thành các mảng nhỏ, mỗi mảng đại diện cho một phần của hình ảnh và xử lý chúng theo trình tự.
SimVLM là một VLM sử dụng kỹ thuật học PrefixLM. Nó sử dụng kiến trúc Transformer đơn giản hơn so với các mô hình trước đó nhưng đạt được kết quả tốt hơn trong các thử nghiệm khác nhau. Kiến trúc mô hình của nó liên quan đến việc học cách liên kết hình ảnh với tiền tố văn bản bằng cách sử dụng bộ mã hóa biến áp và sau đó tạo văn bản bằng bộ giải mã máy biến áp.
Hợp nhất đa phương thức với sự chú ý chéo là một kỹ thuật cải thiện khả năng hiểu và xử lý dữ liệu hình ảnh của Mô hình ngôn ngữ thị giác được đào tạo trước. Nó hoạt động bằng cách thêm các lớp chú ý chéo vào mô hình, cho phép nó chú ý đến cả thông tin hình ảnh và văn bản cùng một lúc.
Đây là cách nó hoạt động:
VisualGPT là một ví dụ điển hình về một mô hình sử dụng kỹ thuật này. Nó bao gồm một tính năng đặc biệt được gọi là đơn vị kích hoạt tự phục hồi (SRAU), giúp mô hình tránh được một vấn đề phổ biến được gọi là gradient biến mất. Độ dốc biến mất có thể khiến người mẫu mất thông tin quan trọng trong quá trình đào tạo, nhưng SRAU giữ cho hiệu suất của mô hình mạnh mẽ.
Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn đang tạo ra tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc tăng cường các nền tảng thương mại điện tử đến làm cho internet dễ tiếp cận hơn, việc sử dụng tiềm năng của VLM rất thú vị. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng này.
Khi bạn mua sắm trực tuyến, bạn sẽ thấy mô tả chi tiết của từng sản phẩm, nhưng việc tạo các mô tả đó có thể tốn thời gian. VLM hợp lý hóa quá trình này bằng cách tự động hóa việc tạo ra các mô tả này. Các nhà bán lẻ trực tuyến có thể trực tiếp tạo mô tả chi tiết và chính xác từ hình ảnh sản phẩm bằng Mô hình ngôn ngữ thị giác.
Mô tả sản phẩm chất lượng cao giúp công cụ tìm kiếm xác định sản phẩm dựa trên các thuộc tính cụ thể được đề cập trong mô tả. Ví dụ: mô tả chứa "áo dài tay" và "cổ cotton" giúp khách hàng tìm thấy "áo bông dài tay" dễ dàng hơn. Nó cũng giúp khách hàng tìm thấy những gì họ muốn một cách nhanh chóng và lần lượt, tăng doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng.
Các mô hình AI tạo ra, như BLIP-2, là ví dụ về các VLM tinh vi có thể dự đoán các thuộc tính sản phẩm trực tiếp từ hình ảnh. BLIP-2 sử dụng một số thành phần để hiểu và mô tả chính xác các sản phẩm thương mại điện tử. Nó bắt đầu bằng cách xử lý và hiểu các khía cạnh trực quan của sản phẩm bằng bộ mã hóa hình ảnh. Sau đó, một biến áp truy vấn diễn giải thông tin trực quan này trong bối cảnh của các câu hỏi hoặc nhiệm vụ cụ thể. Cuối cùng, một mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra các mô tả sản phẩm chi tiết và chính xác.
Mô hình ngôn ngữ thị giác có thể làm cho internet dễ tiếp cận hơn thông qua chú thích hình ảnh, đặc biệt là đối với những người khiếm thị. Theo truyền thống, người dùng cần nhập mô tả nội dung trực quan trên các trang web và phương tiện truyền thông xã hội. Ví dụ: khi bạn đăng lên Instagram, bạn có thể thêm văn bản thay thế cho trình đọc màn hình. Tuy nhiên, VLM có thể tự động hóa quá trình này.
Khi VLM nhìn thấy hình ảnh một con mèo ngồi trên ghế sofa, nó có thể tạo ra chú thích "Một con mèo ngồi trên ghế sofa", làm cho cảnh rõ ràng cho người dùng khiếm thị. VLM sử dụng các kỹ thuật như nhắc nhở ít cảnh quay, nơi họ học hỏi từ một vài ví dụ về các cặp chú thích hình ảnh và nhắc nhở chuỗi suy nghĩ, giúp họ chia nhỏ các cảnh phức tạp một cách hợp lý. Những kỹ thuật này làm cho phụ đề được tạo ra mạch lạc và chi tiết hơn.
Để đạt được hiệu quả này, Googlecủa "Nhận mô tả hình ảnh từ GoogleTính năng " trong Chrome tự động tạo mô tả cho hình ảnh không có văn bản thay thế. Mặc dù những mô tả do AI tạo ra này có thể không chi tiết như những mô tả do con người viết, nhưng chúng vẫn cung cấp thông tin có giá trị.
Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn (VLM) cung cấp nhiều lợi thế bằng cách kết hợp dữ liệu hình ảnh và văn bản. Một số lợi ích chính bao gồm:
Mặc dù có khả năng ấn tượng, Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn cũng đi kèm với những hạn chế nhất định. Dưới đây là một số điều cần lưu ý khi nói đến VLM:
Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn có tiềm năng đáng kinh ngạc trên nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe. Bằng cách kết hợp dữ liệu trực quan và văn bản, họ có thể thúc đẩy sự đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, phát triển các công nghệ này một cách có trách nhiệm và đạo đức là điều cần thiết để đảm bảo chúng được sử dụng công bằng. Khi VLM tiếp tục phát triển, chúng sẽ cải thiện các nhiệm vụ như tìm kiếm dựa trên hình ảnh và công nghệ hỗ trợ.
Để tiếp tục tìm hiểu về AI, hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
