بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
في 5 ديسمبر 2024، طرحت Google في 5 ديسمبر 2024، PaliGemma 2، وهو أحدث إصدار من نموذجها المتطور للغة الرؤية (VLM). صُمم PaliGemma 2 للتعامل مع المهام التي تجمع بين الصور والنصوص، مثل إنشاء التعليقات، والإجابة عن الأسئلة المرئية، واكتشاف الأجسام في المرئيات.
بالاعتماد على PaliGemma الأصلي، الذي كان بالفعل أداة قوية للتعليق متعدد اللغات والتعرف على الكائنات، يجلب PaliGemma 2 العديد من التحسينات الرئيسية. وتشمل هذه أحجام نماذج أكبر، ودعم للصور ذات الدقة العالية، و أداء أفضل في المهام المرئية المعقدة. هذه الترقيات تجعلها أكثر مرونة وفعالية لمجموعة واسعة من الاستخدامات.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على PaliGemma 2، بما في ذلك كيفية عمله وميزاته الرئيسية والتطبيقات التي يتألق فيها. هيا بنا نبدأ!
من Gemma 2 إلى PaliGemma 2
تم بناء PaliGemma 2 على تقنيتين رئيسيتين: مشفر رؤية SigLIP ونموذج لغة Gemma 2. يقوم مشفر SigLIP بمعالجة البيانات المرئية، مثل الصور أو مقاطع الفيديو، ويقسمها إلى ميزات يمكن للنموذج تحليلها. وفي الوقت نفسه، يتعامل Gemma 2 مع النص، مما يمكّن النموذج من فهم وإنشاء لغة متعددة اللغات. معًا، يشكلان VLM، مصممًا لتفسير وربط المعلومات المرئية والنصية بسلاسة.
ما يجعل PaliGemma 2 خطوة كبيرة إلى الأمام هو قابليته للتوسع وتنوعه. على عكس الإصدار الأصلي، يأتي PaliGemma 2 بثلاثة أحجام - 3 مليارات (3B) و 10 مليارات (10B) و 28 مليار (28B) معلمة. هذه المعلمات تشبه الإعدادات الداخلية للنموذج، مما يساعده على تعلم البيانات ومعالجتها بفعالية. كما أنه يدعم دقة صور مختلفة (على سبيل المثال، 224 × 224 بكسل للمهام السريعة و 896 × 896 للتحليل التفصيلي)، مما يجعله قابلاً للتكيف مع التطبيقات المختلفة.
إن دمج إمكانات اللغة المتقدمة لـ Gemma 2 مع معالجة الصور في SigLIP يجعل PaliGemma 2 أكثر ذكاءً بشكل ملحوظ. يمكنه التعامل مع مهام مثل:
تسمية الصور أو مقاطع الفيديو: يمكن للنموذج إنشاء أوصاف نصية تفصيلية للمرئيات، مما يجعله مفيدًا لإنشاء تسميات توضيحية تلقائيًا.
الإجابة على الأسئلة المرئية: يمكن لـ PaliGemma 2 الإجابة على الأسئلة بناءً على الصور، مثل تحديد الكائنات أو الأشخاص أو الإجراءات في مشهد ما.
التعرف على الكائنات: يحدد الكائنات ويضع عليها علامات داخل الصورة، مثل التمييز بين قطة أو طاولة أو سيارة في صورة.
يتجاوز PaliGemma 2 معالجة الصور والنصوص بشكل منفصل - فهو يجمعها بطرق ذات مغزى. على سبيل المثال، يمكنه فهم العلاقات في مشهد ما، مثل التعرف على أن "القطة تجلس على الطاولة"، أو تحديد الكائنات مع إضافة سياق، مثل التعرف على معلم مشهور.
كيفية عمل نماذج PaliGemma 2 VLM من Google
بعد ذلك، سنسير خلال مثال باستخدام الرسم البياني الموضح في الصورة أدناه للحصول على فهم أفضل لكيفية معالجة PaliGemma 2 للبيانات المرئية والنصية. لنفترض أنك قمت بتحميل هذا الرسم البياني وسألت النموذج، "ماذا يمثل هذا الرسم البياني؟
تبدأ العملية باستخدام برنامج تشفير الرؤية SigLIP من PaliGemma 2 لتحليل الصور واستخراج الميزات الرئيسية. بالنسبة للرسم البياني، يتضمن ذلك تحديد عناصر مثل المحاور ونقاط البيانات والتسميات. يتم تدريب أداة التشفير على التقاط كل من الأنماط العامة والتفاصيل الدقيقة. كما يستخدم أيضًا أداة التعرّف الضوئي على الحروف (OCR) detect ومعالجة أي نص مضمن في الصورة. يتم تحويل هذه الميزات المرئية إلى رموز، وهي تمثيلات رقمية يمكن للنموذج معالجتها. يتم بعد ذلك تعديل هذه الرموز باستخدام طبقة الإسقاط الخطي، وهي تقنية تضمن إمكانية دمجها بسلاسة مع البيانات النصية.
في الوقت نفسه، يعالج نموذج اللغة Gemma 2 الاستعلام المصاحب لتحديد معناه والغرض منه. يتم تحويل النص من الاستعلام إلى رموز، ويتم دمجها مع الرموز المرئية من SigLIP لإنشاء تمثيل متعدد الوسائط، وهو تنسيق موحد يربط البيانات المرئية والنصية.
باستخدام هذا التمثيل المتكامل، يقوم PaliGemma 2 بإنشاء استجابة خطوة بخطوة من خلال فك التشفير التراجعي التلقائي، وهي طريقة يتنبأ فيها النموذج بجزء واحد من الإجابة في كل مرة بناءً على السياق الذي عالجه بالفعل.
القدرات الرئيسية لـ PaliGemma 2
الآن بعد أن فهمنا كيف يعمل، دعنا نستكشف الميزات الرئيسية التي تجعل PaliGemma 2 نموذجًا موثوقًا للغة المرئية:
مرونة الضبط الدقيق: يتكيف بسهولة مع مجموعات البيانات والمهام المحددة، ويؤدي أداءً جيدًا في تطبيقات مثل تسمية الصور والتفكير المكاني و التصوير الطبي.
بيانات تدريب متنوعة: تم تدريبه على مجموعات بيانات مثل WebLI و OpenImages، مما يمنحه قدرات قوية للتعرف على الكائنات وقدرات إخراج متعددة اللغات.
تكامل OCR: يتضمن التعرف الضوئي على الحروف لاستخراج وتفسير النص من الصور، مما يجعله مثاليًا لتحليل المستندات والمهام الأخرى المستندة إلى النص.
مخرجات متعددة اللغات: ينشئ تسميات توضيحية واستجابات بلغات متعددة، وهو مثالي للتطبيقات العالمية.
التكامل مع الأدوات: إنه متوافق مع أطر عمل مثل Hugging Face Transformers و PyTorch و Keras، مما يتيح سهولة النشر والتجريب.
مقارنة PaliGemma 2 و PaliGemma: ما الذي تم تحسينه؟
إلقاء نظرة على بنية الإصدار الأول من PaliGemma هو وسيلة جيدة لرؤية تحسينات PaliGemma 2. أحد أبرز التغييرات هو استبدال نموذج اللغة Gemma الأصلي بـ Gemma 2، مما يجلب تحسينات كبيرة في كل من الأداء والكفاءة.
تم تصميم Gemma 2، المتوفر بأحجام معلمات 9B و 27B، لتقديم دقة وسرعة رائدتين في فئته مع تقليل تكاليف النشر. وهو يحقق ذلك من خلال بنية معاد تصميمها ومحسّنة لكفاءة الاستدلال عبر إعدادات الأجهزة المختلفة، من وحدات معالجة الرسومات القوية إلى التكوينات الأكثر سهولة.
الشكل 3. نظرة إلى الوراء على الإصدار الأول من PaliGemma 2.
نتيجة لذلك، فإن PaliGemma 2 هو نموذج دقيق للغاية. يحقق الإصدار 10B من PaliGemma 2 درجة جملة عدم الاستلزام (NES) أقل تبلغ 20.3، مقارنة بـ 34.3 للنموذج الأصلي، مما يعني عددًا أقل من الأخطاء الواقعية في مخرجاته. تجعل هذه التطورات PaliGemma 2 أكثر قابلية للتطوير والدقة والتكيف مع مجموعة واسعة من التطبيقات، من التسمية التوضيحية التفصيلية إلى الإجابة على الأسئلة المرئية.
تطبيقات PaliGemma 2: استخدامات نماذج VLM في العالم الحقيقي
يمتلك PaliGemma 2 القدرة على إعادة تعريف الصناعات من خلال الدمج السلس بين الفهم المرئي واللغوي. على سبيل المثال، فيما يتعلق بـ إمكانية الوصول، يمكنه إنشاء أوصاف تفصيلية للكائنات والمشاهد والعلاقات المكانية، مما يوفر مساعدة حاسمة للأفراد ضعاف البصر. تساعد هذه الإمكانية المستخدمين على فهم بيئاتهم بشكل أفضل، مما يوفر استقلالية أكبر عندما يتعلق الأمر بالمهام اليومية.
الشكل 4. يمكن لـ PaliGemma 2 أن يجعل العالم مكانًا يسهل الوصول إليه.
بالإضافة إلى إمكانية الوصول، يُحدث PaliGemma 2 تأثيرًا في مختلف الصناعات، بما في ذلك:
التجارة الإلكترونية: يعزز النموذج تصنيف المنتجات من خلال تحليل ووصف العناصر الموجودة في الصور، مما يبسط إدارة المخزون ويحسن تجربة البحث للمستخدمين.
الرعاية الصحية: يدعم المتخصصين في المجال الطبي من خلال تفسير التصوير الطبي، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي، جنبًا إلى جنب مع الملاحظات السريرية لتقديم تشخيصات أكثر دقة واستنارة.
التعليم: يساعد PaliGemma 2 المعلمين على إنشاء مواد تعليمية وصفية ويمكن الوصول إليها من خلال إنشاء تسميات توضيحية وتوفير معلومات سياقية للصور.
إنشاء المحتوى: يعمل النموذج على أتمتة عملية إنشاء التسميات التوضيحية والأوصاف المرئية لمحتوى الوسائط المتعددة، مما يوفر الوقت للمبدعين.
جربه بنفسك: PaliGemma 2
لتجربة PaliGemma 2، يمكنك البدء بالعرض التوضيحي التفاعلي لـ Hugging Face. فهو يتيح لك استكشاف قدراته في مهام مثل شرح الصور والإجابة عن الأسئلة المرئية. ما عليك سوى تحميل صورة وطرح أسئلة على النموذج بشأنها أو طلب وصف للمشهد.
الشكل 5. عرض توضيحي لـ PaliGemma 2 (المصدر: huggingface).
إذا كنت ترغب في التعمق أكثر، فإليك كيفية الحصول على خبرة عملية:
النماذج المدربة مسبقاً: يمكنك الوصول إلى النماذج المدربة مسبقًا والرموز من منصات مثل Hugging Face و Kaggle. توفر هذه الموارد كل ما تحتاجه لبدء العمل مع النموذج.
دفاتر: هناك وثائق شاملة ودفاتر أمثلة لتعريفك بـ PaliGemma 2. يمكنك البدء بأمثلة الاستدلال وتجربة الضبط الدقيق للنموذج على مجموعة البيانات الخاصة بك لمهام محددة.
عمليات التكامل: يتوافق PaliGemma 2 مع أطر العمل المستخدمة على نطاق واسع مثل Hugging Face Transformers و Keras و PyTorch و JAX و Gemma.cpp، مما يتيح لك دمجه في مهام سير العمل الحالية دون عناء.
إيجابيات وسلبيات جهاز PaliGemma 2 من Google
بعد فهم كيفية البدء في استخدام PaliGemma 2، دعنا نلقي نظرة فاحصة على نقاط القوة والضعف الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند استخدام هذه النماذج.
إليك ما يجعل PaliGemma 2 متميزًا كنموذج للرؤية واللغة:
مكاسب الكفاءة: من خلال الاستفادة من البنية المحسّنة لـ Gemma 2، يقدم PaliGemma 2 أداءً عاليًا مع تقليل تكاليف النشر.
ميزات السلامة المحسنة: يتضمن PaliGemma 2 تحسينات كبيرة في السلامة في عملية التدريب الخاصة به، مثل التصفية القوية لبيانات ما قبل التدريب لتقليل التحيزات والتقييم الصارم وفقًا لمعايير السلامة.
زمن انتقال منخفض للتكوينات الأصغر: يوفر نموذج 3B أوقات استدلال أسرع، مما يجعله مناسبًا لحالات الاستخدام التي تكون فيها السرعة بالغة الأهمية، مثل توصيات منتجات التجارة الإلكترونية أو أنظمة الدعم المباشر.
وفي الوقت نفسه، إليك بعض المجالات التي قد يواجه فيها PaliGemma 2 قيودًا:
زمن الوصول (Latency): على الرغم من قوة النماذج الأكبر، إلا أنها قد تواجه مشكلات في زمن الوصول، خاصةً عند نشرها للمهام التي تتطلب استجابات فورية، مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية في الوقت الفعلي.
الاعتماد على مجموعات البيانات الكبيرة: يرتبط أداء PaliGemma 2 ارتباطًا وثيقًا بجودة وتنوع مجموعات بيانات التدريب الخاصة به، مما قد يحد من فعاليته في المجالات الممثلة تمثيلاً ناقصًا أو اللغات غير المدرجة في بيانات التدريب.
متطلبات موارد عالية: على الرغم من التحسينات، تتطلب إصدارات المعلمات 10B و 28B قوة حسابية كبيرة، مما يجعلها أقل سهولة في الوصول إليها للمؤسسات الصغيرة ذات الموارد المحدودة.
النقاط الرئيسية
يعد PaliGemma 2 تطورًا رائعًا في نمذجة الرؤية واللغة، حيث يقدم قابلية تطوير محسّنة ومرونة في الضبط الدقيق ودقة. يمكن أن يكون بمثابة أداة قيمة للتطبيقات التي تتراوح من حلول إمكانية الوصول والتجارة الإلكترونية إلى تشخيصات الرعاية الصحية والتعليم.
على الرغم من وجود بعض القيود، مثل المتطلبات الحسابية والاعتماد على البيانات عالية الجودة، إلا أن نقاط قوته تجعله خيارًا عمليًا لمعالجة المهام المعقدة التي تدمج البيانات المرئية والنصية. يمكن أن يوفر PaliGemma 2 أساسًا قويًا للباحثين والمطورين لاستكشاف وتوسيع إمكانات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات متعددة الوسائط.
كن جزءًا من حوار الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا و مجتمعنا. اقرأ عن الكيفية التي يحقق بها الذكاء الاصطناعي خطوات واسعة في الزراعة و الرعاية الصحية! 🚀
