Vision Language Models und ihre Anwendungen verstehen

In einem vorherigen Artikel haben wir untersucht, wie GPT-4o Bilder mithilfe von Wörtern verstehen und beschreiben kann. Wir sehen diese Fähigkeit auch in anderen neuen Modellen wie Google Gemini und Claude 3. Heute tauchen wir tiefer in dieses Konzept ein, um zu erklären, wie Vision Language Models funktionieren und wie sie visuelle und textuelle Daten kombinieren. 

Diese Modelle können verwendet werden, um eine Reihe beeindruckender Aufgaben auszuführen, wie z. B. das Generieren detaillierter Bildunterschriften für Fotos, das Beantworten von Fragen zu Bildern und sogar das Erstellen neuer visueller Inhalte basierend auf textuellen Beschreibungen. 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.

Wie Vision Language Modelle funktionieren

Bevor wir uns ansehen, wo Vision Language Models (VLMs) eingesetzt werden können, wollen wir verstehen, was sie sind und wie sie funktionieren. VLMs sind fortschrittliche KI-Modelle, die die Fähigkeiten von Vision- 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 Vision-Teil des Modells erfasst Details aus den Bildern, während der Sprach-Teil den Text versteht. Diese Teamarbeit ermöglicht es VLMs, sowohl Bilder als auch Text zu verstehen und zu analysieren.

Hier sind die wichtigsten Fähigkeiten von Vision Language Models:

• Bildunterschrift: Generieren von beschreibendem Text basierend auf dem Inhalt von Bildern.
  ‍
• Visuelle Fragebeantwortung (VQA): Beantwortung von Fragen zum Inhalt eines Bildes.
  ‍
• Text-zu-Bild-Generierung: Erstellung von Bildern auf der Grundlage von Textbeschreibungen.
  ‍
• Bild-Text-Retrieval: Finden relevanter Bilder für eine gegebene Textabfrage und umgekehrt.
  ‍
• Multimodale Inhaltserstellung: Kombinieren von Bildern und Text zur Generierung neuer Inhalte.
  ‍
• Szenenverständnis und Objekterkennung: Identifizieren und Kategorisieren von Objekten und Details innerhalb eines Bildes.

‍

Als Nächstes wollen wir gängige VLM-Architekturen und Lerntechniken untersuchen, 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 Instanzen sind, und zielt darauf ab, den Contrastive Loss zu minimieren, der diese Unterschiede misst. Es ist besonders nützlich beim Semi-Supervised Learning, wo ein kleiner Satz von beschrifteten Beispielen das Modell anleitet, neue, ungesehene Daten zu beschriften. Um beispielsweise zu verstehen, wie eine Katze aussieht, vergleicht das Modell sie mit ähnlichen Katzenbildern und Hundeabbildungen. Durch die Identifizierung von Merkmalen wie Gesichtsstruktur, Körpergröße und Fell können kontrastive Lerntechniken zwischen einer Katze und einem Hund unterscheiden.

‍

CLIP ist ein Vision-Language-Modell, das durch kontrastives Lernen Textbeschreibungen mit Bildern abgleicht. 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 identifiziert es die am besten passende Beschreibung für ein gegebenes Bild. Dank dieser Methode kann das CLIP-Modell auch für Aufgaben, für die es nicht speziell trainiert wurde, genaue Vorhersagen treffen.

PrefixLM

PrefixLM ist eine Technik der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die für das Training 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 basierend auf einem Bild und einem gegebenen Text vorherzusagen. Es verwendet einen Vision Transformer (ViT), der ein Bild in kleine Patches zerlegt, die jeweils einen Teil des Bildes darstellen, und diese sequenziell verarbeitet. 

‍

SimVLM ist ein VLM, das die PrefixLM-Lerntechnik verwendet. Es verwendet eine einfachere Transformer-Architektur im Vergleich zu früheren Modellen, erzielt aber bessere Ergebnisse in verschiedenen Tests. Seine Modellarchitektur beinhaltet das Erlernen, Bilder mit Textpräfixen mithilfe eines Transformer-Encoders zu assoziieren und dann Text mithilfe eines Transformer-Decoders zu generieren. 

Multimodale Fusion mit Cross-Attention

Multimodale Fusion mit Cross-Attention ist eine Technik, die die Fähigkeit eines vortrainierten Vision Language Models verbessert, visuelle Daten zu verstehen und zu verarbeiten. Sie funktioniert, indem dem Modell Cross-Attention-Schichten hinzugefügt werden, die es ihm ermöglichen, gleichzeitig sowohl visuellen als auch textuellen Informationen Aufmerksamkeit zu schenken. 

So funktioniert es: 

• Schlüsselobjekte in einem Bild werden identifiziert und hervorgehoben. 
  ‍
• Hervorgehobene Objekte werden von einem visuellen Encoder verarbeitet, der die visuellen Informationen in ein Format übersetzt, das das Modell verstehen kann. 
  ‍
• Die visuellen Informationen werden an einen Decoder weitergeleitet, der das Bild anhand des Wissens des vortrainierten Sprachmodells interpretiert.

VisualGPT ist ein gutes Beispiel für ein Modell, das diese Technik verwendet. Es enthält eine spezielle Funktion, die als Self-Resurrecting Activation Unit (SRAU) bezeichnet wird, die dem Modell hilft, ein häufiges Problem namens Vanishing Gradients zu vermeiden. Vanishing Gradients können dazu führen, dass Modelle während des Trainings wichtige Informationen verlieren, aber SRAU sorgt dafür, dass die Leistung des Modells stark bleibt. 

‍

Anwendungen von Vision-Language-Modellen

Vision Language Models haben einen Einfluss auf eine Vielzahl von Branchen. Von der Verbesserung von E-Commerce-Plattformen bis hin zur Verbesserung der Zugänglichkeit des Internets sind die potenziellen Anwendungen von VLMs aufregend. Lassen Sie uns einige dieser Anwendungen untersuchen.

Produktbeschreibungen generieren

Wenn Sie online einkaufen, sehen Sie detaillierte Beschreibungen jedes Produkts, aber die Erstellung dieser Beschreibungen kann zeitaufwendig sein. VLMs rationalisieren diesen Prozess, indem sie die Erstellung dieser Beschreibungen automatisieren. Online-Händler können mithilfe von Vision Language Models direkt detaillierte und genaue Beschreibungen aus Produktbildern generieren. 

Hochwertige Produktbeschreibungen helfen Suchmaschinen, Produkte anhand spezifischer Attribute in der Beschreibung zu identifizieren. Zum Beispiel hilft eine Beschreibung mit "langen Ärmeln" und "Baumwollkragen" Kunden, ein "langärmliges Baumwollhemd" leichter zu finden. Es hilft Kunden auch, schnell zu finden, was sie wollen, und steigert so den Umsatz und die Kundenzufriedenheit.

‍

Generative KI-Modelle, wie BLIP-2, sind Beispiele für hochentwickelte VLMs, die Produktattribute direkt aus Bildern vorhersagen können. BLIP-2 verwendet mehrere Komponenten, um E-Commerce-Produkte präzise zu verstehen und zu beschreiben. Es beginnt mit der Verarbeitung und dem Verständnis der visuellen Aspekte des Produkts mit einem Bild-Encoder. Dann interpretiert ein Querying-Transformer diese visuellen Informationen im Kontext spezifischer Fragen oder Aufgaben. Schließlich generiert ein großes Sprachmodell detaillierte und genaue Produktbeschreibungen.

Das Internet zugänglicher machen

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

Wenn ein VLM ein Bild einer Katze auf einem Sofa sieht, kann es die Bildunterschrift "Eine Katze sitzt auf einem Sofa" generieren, wodurch die Szene für sehbehinderte Benutzer klarer wird. VLMs verwenden Techniken wie Few-Shot-Prompting, bei denen sie aus wenigen Beispielen von Bild-Beschriftungs-Paaren lernen, und Chain-of-Thought-Prompting, das ihnen hilft, komplexe Szenen logisch aufzuschlüsseln. Diese Techniken machen die generierten Bildunterschriften kohärenter und detaillierter.

‍

In diesem Zusammenhang generiert die Funktion "Get Image Descriptions from Google" von Google in Chrome automatisch Beschreibungen für Bilder ohne Alt-Text. Auch wenn diese KI-generierten Beschreibungen möglicherweise nicht so detailliert sind wie die von Menschen verfassten, liefern sie dennoch wertvolle Informationen.

Vorteile und Einschränkungen von Vision Language Modellen

Vision Language Models (VLMs) bieten viele Vorteile, indem sie visuelle und textuelle Daten kombinieren. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Bessere Mensch-Maschine-Interaktion: Ermöglicht es Systemen, sowohl visuelle als auch textuelle Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren, wodurch virtuelle Assistenten, Chatbots und Robotik verbessert werden.
  ‍
• Fortschrittliche Diagnostik und Analyse: Unterstützung im medizinischen Bereich durch die Analyse von Bildern und die Generierung von Beschreibungen, Unterstützung von Fachkräften im Gesundheitswesen mit Zweitmeinungen und Anomalieerkennung.
  ‍
• Interaktives Geschichtenerzählen und Unterhaltung: Generieren Sie fesselnde Erzählungen, indem Sie visuelle und textuelle Eingaben kombinieren, um die Benutzererfahrung 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 Sie bei VLMs beachten sollten:

• Hohe Rechenanforderungen: Das Trainieren und Bereitstellen von VLMs erfordert erhebliche Rechenressourcen, was sie kostspielig und weniger zugänglich macht.
  ‍
• Datenabhängigkeit und -verzerrung: VLMs können verzerrte Ergebnisse liefern, wenn sie mit nicht diversen oder verzerrten Datensätzen trainiert werden, was Stereotypen und Fehlinformationen verewigen kann.
  ‍
• Begrenztes Kontextverständnis: VLMs können Schwierigkeiten haben, das Gesamtbild oder den Kontext zu verstehen und übervereinfachte oder falsche Ausgaben zu generieren.

Wesentliche Erkenntnisse

Vision Language Models haben ein unglaubliches Potenzial in vielen Bereichen, wie z. B. im E-Commerce und im Gesundheitswesen. Durch die Kombination von visuellen und textuellen Daten können sie Innovationen vorantreiben und Branchen verändern. Es ist jedoch wichtig, diese Technologien verantwortungsvoll und ethisch zu entwickeln, um sicherzustellen, dass sie fair eingesetzt werden. Im Zuge der Weiterentwicklung von VLMs werden sie Aufgaben wie die bildbasierte Suche und unterstützende Technologien verbessern. 

Um mehr über KI zu erfahren, vernetzen Sie sich mit unserer Community! Erkunden Sie unser GitHub-Repository, um zu sehen, wie wir KI nutzen, um innovative Lösungen in Branchen wie Fertigung und Gesundheitswesen zu schaffen. 🚀