5 de julio de 2024
Aprenda sobre los modelos de lenguaje visual, 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 usando 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 de visión y cómo combinan datos visuales y textuales.
Estos modelos se pueden utilizar para realizar una serie de tareas impresionantes, como generar subtítulos detallados para fotos, responder preguntas sobre imágenes e incluso crear nuevos contenidos visuales basados en descripciones textuales. Al integrar a la perfección la información visual y lingüística, los modelos de lenguaje visual están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología y entendemos el mundo que nos rodea.
Antes de ver dónde se pueden utilizar los modelos de lenguaje visual (VLM), comprendamos qué son y cómo funcionan. Los VLM son modelos avanzados de IA que combinan las capacidades de los modelos de visión y lenguaje para manejar tanto imágenes como texto. Estos modelos toman imágenes junto con sus descripciones de texto y aprenden a conectar los dos. La parte de visión del modelo captura detalles de las imágenes, mientras que la parte de lenguaje comprende el texto. Este trabajo en equipo permite a los VLM comprender y analizar tanto imágenes como texto.
Estas son las capacidades clave de los modelos de lenguaje visual:
A continuación, exploremos las arquitecturas de VLM y las técnicas de aprendizaje comunes utilizadas por modelos conocidos como CLIP, SimVLM y VisualGPT.
El aprendizaje contrastivo es una técnica que ayuda a los modelos a aprender comparando las diferencias entre los puntos de datos. Calcula cuán similares o diferentes son las instancias y tiene como objetivo minimizar la pérdida contrastiva, que mide estas diferencias. Es especialmente útil en el aprendizaje semisupervisado, donde un pequeño conjunto de ejemplos etiquetados guía al modelo para etiquetar datos nuevos y no vistos. Por ejemplo, para comprender cómo se ve un gato, el modelo lo compara con imágenes de gatos similares e imágenes de perros. Al identificar características como la estructura facial, el tamaño del cuerpo y el pelaje, las técnicas de aprendizaje contrastivo pueden diferenciar entre un gato y un perro.
CLIP es un modelo de visión-lenguaje que utiliza el aprendizaje contrastivo para hacer coincidir descripciones de texto con imágenes. Funciona en tres sencillos pasos. Primero, entrena las partes del modelo que entienden 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 descripción que mejor se adapta a una imagen dada. Gracias a este método, el modelo CLIP puede hacer predicciones precisas incluso para tareas para las que no ha sido entrenado específicamente.
PrefixLM es una técnica de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) utilizada para entrenar modelos. Comienza con una parte de una oración (un prefijo) y aprende a predecir la siguiente palabra. En los Modelos de Visión-Lenguaje, PrefixLM ayuda al modelo a predecir las siguientes palabras basándose en una imagen y un fragmento de texto dado. Utiliza un Vision Transformer (ViT), que divide una imagen en pequeños parches, cada uno representando 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 en comparación con los modelos anteriores, pero logra mejores resultados en varias pruebas. La arquitectura de su modelo implica aprender a asociar imágenes con prefijos de texto utilizando un codificador transformer y luego generar texto utilizando un decodificador transformer.
La fusión multimodal con atención cruzada es una técnica que mejora la capacidad de un modelo de lenguaje de visión pre-entrenado para comprender y procesar datos visuales. Funciona añadiendo capas de atención cruzada al modelo, lo que le permite prestar atención tanto a la información visual como a la textual al mismo tiempo.
Así es como funciona:
VisualGPT es un buen ejemplo de un modelo que utiliza esta técnica. Incluye una característica especial llamada unidad de activación auto-resucitante (SRAU), que ayuda al modelo a evitar un problema común llamado desvanecimiento de gradientes. El desvanecimiento de gradientes puede hacer que los modelos pierdan información importante durante el entrenamiento, pero SRAU mantiene el rendimiento del modelo fuerte.
Los Modelos de Lenguaje de Visión están teniendo un impacto en una variedad de industrias. Desde la mejora de las plataformas de comercio electrónico hasta hacer que Internet sea más accesible, los posibles usos de los VLM son emocionantes. Exploremos algunas de estas aplicaciones.
Cuando compra en línea, 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 imágenes de productos utilizando modelos de lenguaje de visión.
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 una "camisa de manga larga de algodón" más fácilmente. También ayuda a los clientes a encontrar lo que quieren rápidamente y, a su vez, aumenta las ventas y la satisfacción del cliente.
Los modelos de IA generativa, como BLIP-2, son ejemplos de VLM sofisticados que pueden predecir los atributos de un producto directamente a partir de imágenes. BLIP-2 utiliza varios componentes para comprender y describir los productos de comercio electrónico con precisión. Comienza procesando y comprendiendo los aspectos visuales del producto con un codificador de imágenes. A continuación, un transformador de consulta interpreta esta información visual en el contexto de preguntas o tareas específicas. Por último, un modelo de lenguaje grande genera descripciones de productos detalladas y precisas.
Los Modelos de Lenguaje de Visión pueden hacer que Internet sea más accesible a través del subtitulado de imágenes, especialmente para personas con discapacidad visual. Tradicionalmente, los usuarios necesitan introducir descripciones del contenido visual en sitios web y redes sociales. Por ejemplo, cuando publicas en Instagram, puedes añadir texto alternativo para los 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 la leyenda "Un gato sentado en un sofá", haciendo que la escena sea clara para los usuarios con discapacidad visual. Los VLM utilizan técnicas como el few-shot prompting, donde aprenden de algunos ejemplos de pares imagen-leyenda, y el chain-of-thought prompting, que les ayuda a descomponer escenas complejas de forma lógica. Estas técnicas hacen que las leyendas generadas sean más coherentes y detalladas.
En este sentido, la función de Google "Obtener descripciones de imágenes de Google" en Chrome genera automáticamente descripciones para las imágenes sin texto alternativo. Aunque estas descripciones generadas por IA pueden no ser tan detalladas como las escritas por humanos, siguen proporcionando información valiosa.
Los Modelos de Lenguaje de Visión (VLM) ofrecen muchas ventajas al combinar datos visuales y textuales. Algunos de los beneficios clave incluyen:
A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de lenguaje visual también tienen ciertas limitaciones. Aquí hay algunas cosas que debe tener en cuenta con respecto a los VLM:
Los Modelos de Lenguaje de Visión tienen un potencial increíble en muchos campos, como el comercio electrónico y la atención médica. Al combinar datos visuales y textuales, pueden impulsar la innovación y transformar las industrias. Sin embargo, es esencial desarrollar estas tecnologías de forma responsable y ética para garantizar que se utilicen de forma justa. A medida que los VLM sigan evolucionando, mejorarán tareas como la búsqueda basada en imágenes y las tecnologías de asistencia.
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