Verständnis von Bildsprachmodellen und deren Anwendungen

Wie funktionieren visuelle Sprachmodelle?

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 Text verstehen und analysieren.

Hier sind die wichtigsten Funktionen von Vision Language Models:

• Bildbeschriftung: Generierung von beschreibendem Text auf der Grundlage des Bildinhalts.
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• Beantwortung visueller Fragen (VQA): Beantwortung von Fragen, die sich auf den Inhalt eines Bildes beziehen.
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• Text zuBild-Generierung: Erstellen von Bildern auf der Grundlage von Textbeschreibungen.
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• Bild-Text-Retrieval: Auffinden relevanter Bilder für eine gegebene Textanfrage und umgekehrt.
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• Multimodale Inhaltserstellung: Kombinieren Sie Bilder und Text, um neue Inhalte zu erstellen.
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• Szeneverständnis und Objekt-Erkennung: Identifizieren und Kategorisieren von Objekten und Details in einem Bild.

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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

Kontrastives Lernen ist eine Technik, die Modellen hilft, durch den Vergleich von Unterschieden zwischen Datenpunkten zu lernen. Es berechnet, wie ähnlich oder unterschiedlich die Instanzen sind, und zielt darauf ab, den kontrastiven Verlust zu minimieren, der diese Unterschiede misst. Es ist besonders nützlich beim halbüberwachten Lernen, bei dem eine kleine Menge von gekennzeichneten Beispielen das Modell bei der Kennzeichnung neuer, ungesehener Daten anleitet. 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 Lerntechniken zwischen einer Katze und einem Hund unterscheiden.

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CLIP ist ein Vision-Language Model, das kontrastives Lernen nutzt, um Textbeschreibungen mit Bildern abzugleichen. Es funktioniert in drei einfachen Schritten. Zunächst 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.

VorwahlLM

PrefixLM ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache (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 Textstücks vorherzusagen. Es verwendet einen Vision Transformer (ViT), der ein Bild in kleine Bereiche zerlegt, die jeweils einen Teil des Bildes darstellen, und diese nacheinander verarbeitet. 

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SimVLM ist ein VLM, das die PrefixLM-Lerntechnik verwendet. Es verwendet im Vergleich zu früheren Modellen eine einfachere Transformer-Architektur, erzielt aber in verschiedenen Tests bessere Ergebnisse. Die Architektur des Modells beinhaltet das Erlernen der Zuordnung von Bildern zu Textpräfixen mithilfe eines Transformer-Encoders und die anschließende Texterzeugung mithilfe eines Transformer-Decoders. 

Multimodale Fixierung mit Cross-Attention

Multimodales Fusing mit Cross-Attention ist eine Technik, die die Fähigkeit eines vortrainierten Vision Language Model verbessert, visuelle Daten zu verstehen und zu verarbeiten. Sie funktioniert durch das Hinzufügen von Cross-Attention-Ebenen zum Modell, die es ihm ermöglichen, sowohl visuelle als auch textuelle Informationen gleichzeitig zu berücksichtigen. 

Und so funktioniert es: 

• Wichtige Objekte in einem Bild werden identifiziert und hervorgehoben.
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• Hervorgehobene Objekte werden von einem visuellen Encoder verarbeitet, der die visuellen Informationen in ein Format übersetzt, das das Modell verstehen kann.
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• Die visuellen Informationen werden an einen Dekodierer weitergeleitet, der das Bild mit dem Wissen des vorab trainierten Sprachmodells interpretiert.

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. 

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Anwendungen von Vision-Sprachmodellen

Vision Language Models (VLM) wirken sich auf eine Vielzahl von Branchen aus. Von der Verbesserung von E-Commerce-Plattformen bis hin zur Verbesserung der Zugänglichkeit des Internets - die Einsatzmöglichkeiten von VLMs sind spannend. Lassen Sie uns einige dieser Anwendungen erkunden.

Generierung von Produktbeschreibungen

Wenn Sie online einkaufen, sehen Sie 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. 

Qualitativ hochwertige Produktbeschreibungen helfen Suchmaschinen, Produkte anhand bestimmter, in der Beschreibung genannter Attribute zu identifizieren. Eine Beschreibung, die z. B. "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.

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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 Kontext spezifischer Fragen oder Aufgaben. Schließlich erzeugt ein umfangreiches Sprachmodell detaillierte und genaue Produktbeschreibungen.

Das Internet besser zugänglich machen

Vision Language Models können das Internet durch Bildunterschriften zugänglicher machen, insbesondere für sehbehinderte Menschen. Traditionell müssen Nutzer Beschreibungen von visuellen Inhalten auf Websites und in sozialen Medien eingeben. Wenn Sie z. B. auf Instagram posten, können Sie alternativen Text für Bildschirmleser hinzufügen. VLMs können diesen Prozess jedoch automatisieren. 

Wenn ein VLM ein Bild einer Katze sieht, die auf einem Sofa sitzt, kann es die Bildunterschrift "Eine Katze sitzt auf einem Sofa" generieren, wodurch die Szene für sehbehinderte Nutzer klar wird. VLMs verwenden 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.

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Zu diesem Zweck generiert Googles Funktion"Bildbeschreibungen von Google abrufen" in Chrome automatisch Beschreibungen für Bilder ohne Alt-Text. Diese KI-generierten Beschreibungen sind zwar nicht so detailliert wie die von Menschen geschriebenen, aber sie liefern dennoch wertvolle Informationen.

Vorteile und Grenzen von Vision-Sprachmodellen

Vision Language Models (VLMs) bieten durch die Kombination von visuellen und textuellen Daten viele Vorteile. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Bessere Interaktion zwischen Mensch und Maschine: Ermöglicht es Systemen, sowohl visuelle als auch textuelle Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren, wodurch virtuelle Assistenten, Chatbots und Robotik verbessert werden.
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• Erweiterte Diagnostik und Analyse: Unterstützung im medizinischen Bereich durch Analyse von Bildern und Erstellung von Beschreibungen, Unterstützung von medizinischem Fachpersonal mit Zweitmeinungen und Erkennung von Anomalien.
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• Interaktives Geschichtenerzählen und Unterhaltung: Erzeugen Sie fesselnde Erzählungen durch die Kombination von visuellen und textlichen Eingaben, um das Nutzererlebnis in Spielen und virtueller Realität zu verbessern.

Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten sind Vision Language Models auch mit gewissen Einschränkungen verbunden. Hier sind einige Dinge, die bei VLMs beachtet werden sollten:

• Hohe rechnerische Anforderungen: Training und Einsatz von VLMs erfordern erhebliche Rechenressourcen, was sie kostspielig und weniger zugänglich macht.
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• Datenabhängigkeit und Voreingenommenheit: VLMs können voreingenommene Ergebnisse liefern, wenn sie auf nicht diversifizierten oder voreingenommenen Datensätzen trainiert werden, wodurch Stereotypen und Fehlinformationen aufrechterhalten werden können.
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• Begrenztes Verständnis des Kontextes: VLMs können Schwierigkeiten haben, das Gesamtbild oder den Kontext zu verstehen, und erzeugen zu vereinfachte oder falsche Ergebnisse.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Bildsprachmodelle haben ein unglaubliches Potenzial in vielen Bereichen, z. B. im elektronischen Handel und im Gesundheitswesen. Durch die Kombination von visuellen und textuellen Daten können sie Innovationen vorantreiben und Branchen verändern. Eine verantwortungsvolle und ethisch vertretbare Entwicklung dieser Technologien ist jedoch unerlässlich, um ihre faire Nutzung zu gewährleisten. Die Weiterentwicklung von VLMs wird Aufgaben wie die bildbasierte Suche und unterstützende Technologien verbessern. 

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