5 de julio de 2024
Conozca los modelos lingüísticos de visión, cómo funcionan y sus diversas aplicaciones en la IA. Descubra cómo estos modelos combinan capacidades visuales y lingüísticas.
En un artículo anterior, exploramos cómo GPT-4o puede entender y describir imágenes utilizando palabras. También estamos viendo esta capacidad en otros modelos nuevos como Google Gemini y Claude 3. Hoy vamos a profundizar en este concepto para explicar cómo funcionan los modelos de lenguaje visual y cómo combinan datos visuales y textuales.
Estos modelos pueden utilizarse para realizar una serie de tareas impresionantes, como generar pies de foto detallados, responder a preguntas sobre imágenes e incluso crear nuevos contenidos visuales a partir de descripciones textuales. Al integrar a la perfección información visual y lingüística, los modelos de lenguaje visual están cambiando nuestra forma de interactuar con la tecnología y de entender el mundo que nos rodea.
Antes de ver dónde pueden utilizarse los modelos de visión y lenguaje (VLM), entendamos qué son y cómo funcionan. Los VLM son modelos avanzados de IA que combinan las capacidades de los modelos de visión y de lenguaje para manejar tanto imágenes como texto. Estos modelos toman imágenes junto con sus descripciones textuales y aprenden a conectarlas. La parte visual del modelo capta los detalles de las imágenes, mientras que la parte lingüística comprende el texto. Este trabajo en equipo permite a los VLM comprender y analizar tanto imágenes como texto.
Estas son las principales funciones de los modelos de lenguaje de visión:
A continuación, exploraremos las arquitecturas VLM más comunes y las técnicas de aprendizaje utilizadas por modelos tan conocidos como CLIP, SimVLM y VisualGPT.
El aprendizaje contrastivo es una técnica que ayuda a los modelos a aprender comparando diferencias entre puntos de datos. Calcula lo similares o diferentes que son las instancias y trata de minimizar la pérdida contrastiva, que mide estas diferencias. Resulta especialmente útil en el aprendizaje semisupervisado, en el que un pequeño conjunto de ejemplos etiquetados guía al modelo para etiquetar nuevos datos no vistos. Por ejemplo, para entender el aspecto de un gato, el modelo lo compara con imágenes similares de gatos y perros. Al identificar rasgos como la estructura facial, el tamaño corporal y el pelaje, las técnicas de aprendizaje contrastivo pueden diferenciar entre un gato y un perro.
CLIP es un modelo de visión y lenguaje que utiliza el aprendizaje contrastivo para emparejar descripciones de texto con imágenes. Funciona en tres sencillos pasos. En primer lugar, entrena las partes del modelo que comprenden tanto el texto como las imágenes. En segundo lugar, convierte las categorías de un conjunto de datos en descripciones de texto. En tercer lugar, identifica la mejor descripción para una imagen determinada. Gracias a este método, el modelo CLIP puede hacer predicciones precisas incluso en tareas para las que no se ha entrenado específicamente.
PrefixLM es una técnica de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) utilizada para entrenar modelos. Comienza con parte de una frase (un prefijo) y aprende a predecir la palabra siguiente. En los modelos de visión y lenguaje, PrefixLM ayuda al modelo a predecir las palabras siguientes a partir de una imagen y un texto determinado. Utiliza un Transformador de Visión (ViT), que divide una imagen en pequeños fragmentos, cada uno de los cuales representa una parte de la imagen, y los procesa en secuencia.
SimVLM es un VLM que utiliza la técnica de aprendizaje PrefixLM. Utiliza una arquitectura Transformer más sencilla que los modelos anteriores, pero obtiene mejores resultados en varias pruebas. La arquitectura de su modelo consiste en aprender a asociar imágenes con prefijos de texto mediante un codificador transformador y, a continuación, generar texto con un decodificador transformador.
La fusión multimodal con atención cruzada es una técnica que mejora la capacidad de un modelo de lenguaje visual preentrenado para comprender y procesar datos visuales. Funciona añadiendo capas de atención cruzada al modelo, lo que le permite prestar atención a la información visual y textual al mismo tiempo.
Funciona así:
VisualGPT es un buen ejemplo de modelo que utiliza esta técnica. Incluye una función especial llamada unidad de activación autorresolutiva (SRAU), que ayuda al modelo a evitar un problema común llamado gradientes de fuga. Los gradientes de fuga pueden hacer que los modelos pierdan información importante durante el entrenamiento, pero la SRAU mantiene el rendimiento del modelo.
Los modelos de lenguaje visual están teniendo un gran impacto en diversos sectores. Desde mejorar las plataformas de comercio electrónico hasta hacer Internet más accesible, los usos potenciales de los VLM son apasionantes. Exploremos algunas de estas aplicaciones.
Cuando compra en Internet, ve descripciones detalladas de cada producto, pero crear esas descripciones puede llevar mucho tiempo. Los VLM agilizan este proceso automatizando la generación de estas descripciones. Los minoristas en línea pueden generar directamente descripciones detalladas y precisas a partir de las imágenes de los productos utilizando Vision Language Models.
Las descripciones de productos de alta calidad ayudan a los motores de búsqueda a identificar los productos basándose en atributos específicos mencionados en la descripción. Por ejemplo, una descripción que contenga "manga larga" y "cuello de algodón" ayuda a los clientes a encontrar más fácilmente una "camisa de algodón de manga larga". También ayuda a los clientes a encontrar rápidamente lo que buscan y, a su vez, aumenta las ventas y la satisfacción de los clientes.
Los modelos generativos de IA, como BLIP-2, son ejemplos de VLM sofisticados que pueden predecir atributos de productos directamente a partir de imágenes. BLIP-2 utiliza varios componentes para comprender y describir con precisión los productos del comercio electrónico. Comienza procesando y comprendiendo los aspectos visuales del producto con un codificador de imágenes. A continuación, un transformador de consultas interpreta esta información visual en el contexto de preguntas o tareas específicas. Por último, un amplio modelo lingüístico genera descripciones detalladas y precisas de los productos.
Los modelos de lenguaje visual pueden hacer que Internet sea más accesible mediante el subtitulado de imágenes, especialmente para las personas con discapacidad visual. Tradicionalmente, los usuarios tienen que introducir descripciones de contenidos visuales en sitios web y redes sociales. Por ejemplo, al publicar en Instagram, se puede añadir texto alternativo para lectores de pantalla. Sin embargo, los VLM pueden automatizar este proceso.
Cuando un VLM ve una imagen de un gato sentado en un sofá, puede generar el subtítulo "Un gato sentado en un sofá", con lo que la escena queda clara para los usuarios con discapacidad visual. Los VLM emplean técnicas como el aprendizaje a partir de unos pocos ejemplos de pares de imágenes y subtítulos, y el aprendizaje por cadena de pensamiento, que les ayuda a descomponer lógicamente escenas complejas. Estas técnicas hacen que los subtítulos generados sean más coherentes y detallados.
A tal efecto, la función de Google"Obtener descripciones de imágenes de Google" en Chrome genera automáticamente descripciones para imágenes sin texto alternativo. Aunque estas descripciones generadas por la IA pueden no ser tan detalladas como las escritas por humanos, siguen proporcionando información valiosa.
Los modelos de lenguaje visual (VLM) ofrecen muchas ventajas al combinar datos visuales y textuales. Algunas de las principales ventajas son:
A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de lenguaje visual también tienen ciertas limitaciones. Estos son algunos aspectos que hay que tener en cuenta cuando se trata de VLM:
Los modelos de lenguaje visual tienen un potencial increíble en muchos campos, como el comercio electrónico y la sanidad. Al combinar datos visuales y textuales, pueden impulsar la innovación y transformar sectores. Sin embargo, el desarrollo responsable y ético de estas tecnologías es esencial para garantizar su uso justo. A medida que sigan evolucionando, mejorarán tareas como la búsqueda basada en imágenes y las tecnologías de asistencia.
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