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27. September 2024
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Erfahre mehr über visuelle Sprachmodelle, wie sie funktionieren und ihre verschiedenen Anwendungen in der KI. Entdecke, wie diese Modelle visuelle und sprachliche Fähigkeiten kombinieren.
In einem früheren Artikel haben wir untersucht, wie der GPT-4o Bilder mit Worten verstehen und beschreiben kann. Diese Fähigkeit ist auch in anderen neuen Modellen wie Google Gemini und Claude 3 zu finden. Heute tauchen wir tiefer in dieses Konzept ein und erklären, wie Vision Language Models funktionieren und wie sie visuelle und textuelle Daten kombinieren.
Diese Modelle können für eine Reihe beeindruckender Aufgaben eingesetzt werden, wie z. B. die Erstellung detaillierter Bildunterschriften für Fotos, die Beantwortung von Fragen zu Bildern und sogar die Erstellung neuer visueller Inhalte auf der Grundlage von Textbeschreibungen. Durch die nahtlose Integration von visuellen und sprachlichen Informationen verändern Vision Language Models die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und die Welt um uns herum verstehen.
Bevor wir uns ansehen, wo Vision Language Models (VLMs) eingesetzt werden können, sollten wir verstehen, was sie sind und wie sie funktionieren. VLMs sind fortschrittliche KI-Modelle, die die Fähigkeiten von Seh- und Sprachmodellen kombinieren, um sowohl Bilder als auch Text zu verarbeiten. Diese Modelle nehmen Bilder zusammen mit ihren Textbeschreibungen auf und lernen, die beiden zu verbinden. Der visuelle Teil des Modells erfasst die Details der Bilder, während der sprachliche Teil den Text versteht. Durch diese Teamarbeit können VLMs sowohl Bilder als auch Texte verstehen und analysieren.
Hier sind die wichtigsten Funktionen von Vision Language Models:
Als Nächstes wollen wir uns die gängigen VLM-Architekturen und Lerntechniken ansehen, die von bekannten Modellen wie CLIP, SimVLM und VisualGPT verwendet werden.
Kontrastives Lernen ist eine Technik, die Modellen hilft, durch den Vergleich von Unterschieden zwischen Datenpunkten zu lernen. Es berechnet, wie ähnlich oder unterschiedlich Instanzen sind, und zielt darauf ab, den kontrastiven Verlust zu minimieren, der diese Unterschiede misst. Es ist besonders nützlich beim semi-überwachten Lernen, bei dem ein kleiner Satz von markierten Beispielen das Modell dazu anleitet, neue, ungesehene Daten zu markieren. Um zum Beispiel zu verstehen, wie eine Katze aussieht, vergleicht das Modell sie mit ähnlichen Katzen- und Hundebildern. Durch die Identifizierung von Merkmalen wie Gesichtsstruktur, Körpergröße und Fell können kontrastive Lernverfahren zwischen einer Katze und einem Hund unterscheiden.
CLIP ist ein Vision-Language Model, das kontrastives Lernen nutzt, um Textbeschreibungen mit Bildern abzugleichen. Es funktioniert in drei einfachen Schritten. Zuerst werden die Teile des Modells trainiert, die sowohl Text als auch Bilder verstehen. Zweitens wandelt es die Kategorien in einem Datensatz in Textbeschreibungen um. Drittens wird die am besten passende Beschreibung für ein bestimmtes Bild ermittelt. Dank dieser Methode kann das CLIP-Modell auch für Aufgaben, für die es nicht speziell trainiert wurde, genaue Vorhersagen machen.
PrefixLM ist eine Technik der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die zum Trainieren von Modellen verwendet wird. Sie beginnt mit einem Teil eines Satzes (einem Präfix) und lernt, das nächste Wort vorherzusagen. In Vision-Language-Modellen hilft PrefixLM dem Modell, die nächsten Wörter auf der Grundlage eines Bildes und eines gegebenen Textes vorherzusagen. Es verwendet einen Vision Transformer (ViT), der ein Bild in kleine Teile zerlegt, die jeweils einen Teil des Bildes darstellen, und diese nacheinander verarbeitet.
SimVLM ist ein VLM, das die PrefixLM-Lerntechnik verwendet. Im Vergleich zu früheren Modellen verwendet es eine einfachere Transformer-Architektur, erzielt aber in verschiedenen Tests bessere Ergebnisse. Die Modellarchitektur sieht vor, dass Bilder mit Hilfe eines Transformer-Encoders mit Textpräfixen verknüpft werden und der Text dann mit Hilfe eines Transformer-Decoders erzeugt wird.
Multimodales Fusing mit Cross-Attention ist eine Technik, die die Fähigkeit eines trainierten Vision Language Model verbessert, visuelle Daten zu verstehen und zu verarbeiten. Sie funktioniert, indem sie dem Modell Cross-Attention-Ebenen hinzufügt, die es ihm ermöglichen, sowohl visuelle als auch textuelle Informationen gleichzeitig zu berücksichtigen.
So funktioniert es:
VisualGPT ist ein gutes Beispiel für ein Modell, das diese Technik verwendet. Es enthält eine spezielle Funktion, die sich selbst wiederherstellende Aktivierungseinheit (SRAU), die dem Modell hilft, ein häufiges Problem zu vermeiden, das als verschwindende Gradienten bezeichnet wird. Verschwindende Gradienten können dazu führen, dass Modelle während des Trainings wichtige Informationen verlieren, aber SRAU hält die Leistung des Modells aufrecht.
Vision Language Models (VLM) wirken sich auf eine Vielzahl von Branchen aus. Ob es darum geht, E-Commerce-Plattformen zu verbessern oder das Internet zugänglicher zu machen - die Einsatzmöglichkeiten von VLMs sind spannend. Sehen wir uns einige dieser Anwendungen an.
Wenn du online einkaufst, siehst du detaillierte Beschreibungen zu jedem Produkt, aber die Erstellung dieser Beschreibungen kann zeitaufwändig sein. VLMs rationalisieren diesen Prozess, indem sie die Erstellung dieser Beschreibungen automatisieren. Online-Händler können mithilfe von Vision Language Models detaillierte und genaue Beschreibungen direkt aus Produktbildern erstellen.
Hochwertige Produktbeschreibungen helfen Suchmaschinen dabei, Produkte anhand bestimmter, in der Beschreibung genannter Attribute zu identifizieren. Eine Beschreibung, die zum Beispiel "Langarm" und "Baumwollkragen" enthält, hilft den Kunden, ein "Langarm-Baumwollhemd" leichter zu finden. Außerdem hilft sie den Kunden, das Gewünschte schnell zu finden, was wiederum den Umsatz und die Kundenzufriedenheit erhöht.
Generative KI-Modelle wie BLIP-2 sind Beispiele für anspruchsvolle VLMs, die Produktattribute direkt aus Bildern vorhersagen können. BLIP-2 verwendet mehrere Komponenten, um E-Commerce-Produkte genau zu verstehen und zu beschreiben. Es beginnt mit der Verarbeitung und dem Verständnis der visuellen Aspekte des Produkts mit einem Bildkodierer. Dann interpretiert ein Abfragetransformator diese visuellen Informationen im Zusammenhang mit bestimmten Fragen oder Aufgaben. Schließlich erstellt ein umfangreiches Sprachmodell detaillierte und genaue Produktbeschreibungen.
Vision Language Models können das Internet durch Bildunterschriften zugänglicher machen, insbesondere für sehbehinderte Menschen. Traditionell müssen Nutzer/innen Beschreibungen von visuellen Inhalten auf Websites und in sozialen Medien eingeben. Wenn du zum Beispiel auf Instagram postest, kannst du alternativen Text für Bildschirmleser hinzufügen. VLMs können diesen Prozess jedoch automatisieren.
Wenn ein VLM ein Bild mit einer Katze auf einem Sofa sieht, kann es die Bildunterschrift "Eine Katze sitzt auf einem Sofa" generieren und so die Szene für sehbehinderte Nutzer/innen verständlich machen. VLMs nutzen Techniken wie das "few-shot prompting", bei dem sie aus wenigen Beispielen von Bild-Beschriftungs-Paaren lernen, und das "chain-of-thought prompting", das ihnen hilft, komplexe Szenen logisch zu zerlegen. Diese Techniken machen die generierten Bildunterschriften kohärenter und detaillierter.
Die Funktion"Bildbeschreibungen von Google abrufen" von Google in Chrome generiert automatisch Beschreibungen für Bilder ohne Alt-Text. Auch wenn diese KI-generierten Beschreibungen nicht so detailliert sind wie die von Menschen geschriebenen, liefern sie dennoch wertvolle Informationen.
Vision Language Models (VLMs) bieten viele Vorteile, indem sie visuelle und textuelle Daten kombinieren. Einige der wichtigsten Vorteile sind:
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben die Vision Language Models auch ihre Grenzen. Hier sind einige Dinge, die du beachten solltest, wenn es um VLMs geht:
Vision Language Models haben ein unglaubliches Potenzial in vielen Bereichen, z. B. im E-Commerce und im Gesundheitswesen. Indem sie visuelle und textuelle Daten kombinieren, können sie Innovationen vorantreiben und Branchen verändern. Eine verantwortungsvolle und ethisch vertretbare Entwicklung dieser Technologien ist jedoch unerlässlich, um ihre faire Nutzung sicherzustellen. Mit der Weiterentwicklung von VLMs werden Aufgaben wie die bildbasierte Suche und assistive Technologien verbessert.
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