了解视觉语言模型及其应用

在上一篇文章中，我们探讨了GPT-4o如何使用文字来理解和描述图像。我们在Google Gemini 和 Claude 3 等其他新模型中也看到了这种功能。今天，我们将深入探讨这一概念，解释视觉语言模型是如何工作的，以及它们是如何结合视觉和文本数据的。 

这些模型可用于执行一系列令人印象深刻的任务，例如为照片生成详细说明、回答有关图像的问题，甚至根据文字描述创建新的视觉内容。通过无缝整合视觉和语言信息，视觉语言模型正在改变我们与技术互动和了解周围世界的方式。

视觉语言模型如何工作

在了解视觉语言模型（VLM）的应用领域之前，我们先来了解一下什么是视觉语言模型及其工作原理。VLM 是一种先进的人工智能模型，它结合了视觉模型和语言模型的能力，可以同时处理图像和文本。这些模型在接收图片的同时也接收文字描述，并学习如何将两者联系起来。模型的视觉部分从图像中捕捉细节，而语言部分则理解文本。这种团队合作使 VLM 能够同时理解和分析图像和文本。

以下是视觉语言模型的主要功能：

• 图像标题：根据图像内容生成描述性文本。
• 视觉问题解答 (VQA)：回答与图像内容相关的问题。
• 文本到文本图像生成: 根据文字描述创建图像。
• 图像-文本检索：为给定的文本查询查找相关图像，反之亦然。
• 多模式内容创建：结合图像和文本生成新内容。
• 场景理解和 物体检测:识别图像中的物体和细节并进行分类。

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接下来，让我们探讨一下常见的 VLM 架构以及 CLIP、SimVLM 和 VisualGPT 等著名模型所使用的学习技术。

对比学习

对比学习是一种通过比较数据点之间的差异来帮助模型学习的技术。它计算实例之间的相似或不同程度，并将衡量这些差异的对比损失降至最低。它在半监督学习中尤其有用，在半监督学习中，一小部分标注过的实例会指导模型标注新的、未见过的数据。例如，为了了解猫的长相，模型会将其与类似的猫图像和狗图像进行比较。通过识别面部结构、体型和毛发等特征，对比学习技术可以区分猫和狗。

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CLIP是一种视觉语言模型，它利用对比学习来匹配文本描述和图像。它的工作分为三个简单步骤。首先，它对模型中能理解文本和图像的部分进行训练。其次，它将数据集中的类别转换为文本描述。第三，为给定图像找出最佳匹配描述。由于采用了这种方法，CLIP 模型即使在没有经过专门训练的情况下也能做出准确的预测。

前缀LM

前缀 LM 是一种用于训练模型的自然语言处理（NLP）技术。它从句子的一部分（前缀）开始，学习预测下一个单词。在视觉语言模型中，PrefixLM 可帮助模型根据图像和给定文本预测下一个单词。它使用视觉变换器 (ViT)，将图像分割成小块，每块代表图像的一部分，并依次进行处理。 

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SimVLM是一种使用 PrefixLM 学习技术的 VLM。与早期的模型相比，它使用了更简单的变换器架构，但在各种测试中取得了更好的结果。它的模型架构包括使用变换器编码器学习将图像与文本前缀相关联，然后使用变换器解码器生成文本。 

多模态融合与交叉关注

多模态融合与交叉注意是一种技术，可提高预先训练的视觉语言模型理解和处理视觉数据的能力。它的工作原理是为模型添加交叉注意层，使其能够同时注意视觉和文本信息。 

具体操作如下 

• 识别并突出显示图像中的关键对象。 
• 突出显示的物体由视觉编码器处理，将视觉信息转换成模型可以理解的格式。 
• 视觉信息被传递给解码器，解码器利用预先训练好的语言模型知识来解释图像。

VisualGPT就是使用这种技术的模型的一个很好的例子。它包含一个名为 "自校正激活单元"（SRAU）的特殊功能，可帮助模型避免一个名为 "梯度消失 "的常见问题。梯度消失会导致模型在训练过程中丢失重要信息，但 SRAU 能使模型保持强劲的性能。 

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视觉语言模型的应用

视觉语言模型正在对各行各业产生影响。从增强电子商务平台到使互联网更易于访问，视觉语言模型的潜在用途令人振奋。让我们来探讨其中的一些应用。

生成产品说明

当您在网上购物时，您会看到每件产品的详细描述，但创建这些描述可能非常耗时。视觉语言模型可以自动生成这些描述，从而简化了这一过程。在线零售商可以使用视觉语言模型直接从产品图片生成详细准确的描述。 

高质量的产品描述有助于搜索引擎根据描述中提到的特定属性识别产品。例如，包含 "长袖 "和 "棉领 "的描述可以帮助客户更容易地找到 "长袖棉衬衫"。这也有助于客户快速找到他们想要的产品，进而提高销售额和客户满意度。

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生成式人工智能模型（如BLIP-2）是复杂的 VLM 的范例，它可以直接从图像中预测产品属性。BLIP-2 使用多个组件来准确理解和描述电子商务产品。它首先使用图像编码器处理和理解产品的视觉方面。然后，查询转换器根据具体问题或任务解释这些视觉信息。最后，大型语言模型 生成详细准确的产品描述。

让互联网更无障碍

视觉语言模型可以通过图像字幕使互联网更易于访问，尤其是对于视障人士而言。传统上，用户需要在网站和社交媒体上输入视觉内容的描述。例如，当您在 Instagram 上发布信息时，您可以为屏幕阅读器添加替代文本。然而，虚拟语言识别器可以自动完成这一过程。 

当 VLM 看到沙发上坐着一只猫的图像时，它可以生成标题 "沙发上坐着一只猫"，让视障用户清楚地看到场景。VLM 使用的技术包括 "少量提示 "和 "思维链提示"，"少量提示 "是指 VLM 从少量图像-字幕配对实例中学习，而 "思维链提示 "则帮助 VLM 从逻辑上分解复杂的场景。这些技术使生成的字幕更加连贯和详细。

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为此，Google ，Chrome 浏览器中的"从Google 获取图片说明"功能会自动生成没有 alt 文本的图片说明。虽然这些人工智能生成的描述可能不如人类撰写的描述详细，但仍能提供有价值的信息。

视觉语言模型的优势和局限性

视觉语言模型（VLM）结合了视觉和文本数据，具有许多优势。其中一些主要优势包括

• 更好的人机交互： 使系统能够理解并响应视觉和文字输入，从而改进虚拟助手、聊天机器人和机器人技术。
• 高级诊断和分析：通过分析图像和生成描述来协助医疗领域的工作，为医疗专业人员提供第二意见和异常检测方面的支持。
• 互动故事和娱乐：结合视觉和文字输入，生成引人入胜的叙事，改善用户在游戏和虚拟现实中的体验。

尽管视觉语言模型的功能令人印象深刻，但它也有一定的局限性。在使用视觉语言模型时，需要注意以下几点：

• 计算要求高：VLM 的训练和部署需要大量计算资源，因此成本高昂且不易使用。
• 数据依赖性和偏差：如果在非多样化或有偏差的数据集上进行训练，虚拟语言模型可能会产生有偏差的结果，这可能会使刻板印象和错误信息长期存在。
• 对背景的理解有限： 虚拟语言管理器可能难以理解大局或背景，从而产生过于简化或不正确的输出。

主要收获

视觉语言模型在电子商务和医疗保健等许多领域都具有惊人的潜力。通过结合视觉和文本数据，它们可以推动创新，改变行业。然而，以负责任和合乎道德的方式开发这些技术对于确保公平使用这些技术至关重要。随着视觉语言识别技术的不断发展，它们将改善基于图像的搜索和辅助技术等任务。 

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