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Comprendre les modèles de langage de la vision et leurs applications

Apprends à connaître les modèles de langage de vision, leur fonctionnement et leurs diverses applications en IA. Découvre comment ces modèles combinent les capacités visuelles et linguistiques.

Dans un article précédent, nous avons exploré comment le GPT-4o peut comprendre et décrire des images à l'aide de mots. Nous observons également cette capacité dans d'autres nouveaux modèles comme Google Gemini et Claude 3. Aujourd'hui, nous approfondissons ce concept pour expliquer comment fonctionnent les modèles de langage de vision et comment ils combinent les données visuelles et textuelles. 

Ces modèles peuvent être utilisés pour effectuer toute une série de tâches impressionnantes, comme générer des légendes détaillées pour des photos, répondre à des questions sur des images, et même créer de nouveaux contenus visuels à partir de descriptions textuelles. En intégrant de façon transparente les informations visuelles et linguistiques, les modèles de langage de vision changent la façon dont nous interagissons avec la technologie et comprenons le monde qui nous entoure.

Comment fonctionnent les modèles de langage de vision

Avant de voir où les modèles de vision et de langage (VLM) peuvent être utilisés, il faut comprendre ce qu'ils sont et comment ils fonctionnent. Les VLM sont des modèles d'IA avancés qui combinent les capacités de la vision et des modèles de langage pour traiter à la fois les images et le texte. Ces modèles prennent en compte les images ainsi que leurs descriptions textuelles et apprennent à relier les deux. La partie vision du modèle saisit les détails des images, tandis que la partie langage comprend le texte. Ce travail d'équipe permet aux VLM de comprendre et d'analyser à la fois les images et le texte.

Voici les principales capacités des modèles de langage de vision :

  • Légende d'image : Générer un texte descriptif basé sur le contenu des images.
  • Réponse aux questions visuelles (VQA) : Réponse à des questions liées au contenu d'une image.
  • Texte àGénération d'images: Création d'images à partir de descriptions textuelles.
  • Recherche image-texte : Trouver des images pertinentes pour une requête textuelle donnée et vice versa.
  • Création de contenu multimodal : Combinaison d'images et de textes pour générer de nouveaux contenus.
  • Compréhension de la scène et Détection d'objets: Identification et catégorisation des objets et des détails dans une image.
Fig 1. Un exemple des capacités d'un modèle de langage de vision.

Ensuite, nous allons explorer les architectures VLM courantes et les techniques d'apprentissage utilisées par des modèles bien connus comme CLIP, SimVLM et VisualGPT.

Apprentissage contrastif

L'apprentissage contrastif est une technique qui aide les modèles à apprendre en comparant les différences entre les points de données. Il calcule le degré de similitude ou de différence des instances et vise à minimiser la perte contrastive, qui mesure ces différences. Il est particulièrement utile dans l'apprentissage semi-supervisé, où un petit ensemble d'exemples étiquetés guide le modèle pour étiqueter de nouvelles données inédites. Par exemple, pour comprendre à quoi ressemble un chat, le modèle le compare à des images de chats et de chiens similaires. En identifiant des caractéristiques telles que la structure du visage, la taille du corps et la fourrure, les techniques d'apprentissage contrastif peuvent différencier un chat d'un chien.

Fig 2. Comment fonctionne l'apprentissage contrastif.

CLIP est un modèle vision-langage qui utilise l'apprentissage contrastif pour faire correspondre des descriptions de texte à des images. Il fonctionne en trois étapes simples. Premièrement, il entraîne les parties du modèle qui comprennent à la fois le texte et les images. Deuxièmement, il convertit les catégories d'un ensemble de données en descriptions textuelles. Troisièmement, il identifie la meilleure description pour une image donnée. Grâce à cette méthode, le modèle CLIP peut faire des prédictions précises même pour des tâches pour lesquelles il n'a pas été spécifiquement formé.

PréfixeLM

PrefixLM est une technique de traitement du langage naturel (NLP) utilisée pour former des modèles. Elle part d'une partie de la phrase (un préfixe) et apprend à prédire le mot suivant. Dans les modèles vision-langage, PrefixLM aide le modèle à prédire les mots suivants à partir d'une image et d'un texte donné. Il utilise un transformateur de vision (ViT), qui décompose une image en petites parcelles, chacune représentant une partie de l'image, et les traite en séquence. 

Fig 3. Exemple de formation d'un VLM utilisant la technique PrefixLM.

SimVLM est un VLM qui utilise la technique d'apprentissage PrefixLM. Il utilise une architecture de transformateur plus simple que les modèles précédents mais obtient de meilleurs résultats dans divers tests. L'architecture de son modèle consiste à apprendre à associer des images à des préfixes de texte à l'aide d'un encodeur transformateur, puis à générer du texte à l'aide d'un décodeur transformateur. 

Fusion multimodale avec attention croisée

La fusion multimodale avec attention croisée est une technique qui améliore la capacité d'un modèle de langage de vision pré-entraîné à comprendre et à traiter les données visuelles. Elle fonctionne en ajoutant des couches d'attention croisée au modèle, ce qui lui permet de prêter attention aux informations visuelles et textuelles en même temps. 

Voici comment cela fonctionne : 

  • Les objets clés d'une image sont identifiés et mis en évidence. 
  • Les objets mis en évidence sont traités par un encodeur visuel, qui traduit les informations visuelles dans un format que le modèle peut comprendre. 
  • Les informations visuelles sont transmises à un décodeur, qui interprète l'image à l'aide des connaissances du modèle linguistique pré-entraîné.

VisualGPT est un bon exemple de modèle qui utilise cette technique. Il comprend une fonction spéciale appelée unité d'activation auto-restaurante (SRAU), qui aide le modèle à éviter un problème courant appelé gradients de disparition. Les gradients de fuite peuvent faire perdre aux modèles des informations importantes au cours de la formation, mais l'unité d'activation auto-redressante permet de maintenir les performances du modèle à un niveau élevé. 

Fig 4. Architecture du modèle VisualGPT.

Applications des modèles de langage de vision

Les modèles de langage de vision ont un impact sur une variété d'industries. Qu'il s'agisse d'améliorer les plateformes de commerce électronique ou de rendre l'Internet plus accessible, les utilisations potentielles des MVL sont passionnantes. Explorons quelques-unes de ces applications.

Générer des descriptions de produits

Lorsque tu fais des achats en ligne, tu vois des descriptions détaillées de chaque produit, mais la création de ces descriptions peut prendre beaucoup de temps. Les VLM rationalisent ce processus en automatisant la génération de ces descriptions. Les détaillants en ligne peuvent générer directement des descriptions détaillées et précises à partir des images de produits grâce aux modèles de langage de vision. 

Les descriptions de produits de haute qualité aident les moteurs de recherche à identifier les produits en fonction des attributs spécifiques mentionnés dans la description. Par exemple, une description contenant "manche longue" et "col en coton" aide les clients à trouver plus facilement une "chemise en coton à manche longue". Cela aide également les clients à trouver rapidement ce qu'ils veulent et, par conséquent, à augmenter les ventes et la satisfaction des clients.

Fig 5. Exemple de description de produit générée par l'IA. 

Les modèles d'IA génératifs, comme BLIP-2, sont des exemples de VLM sophistiqués qui peuvent prédire les attributs d'un produit directement à partir d'images. BLIP-2 utilise plusieurs composants pour comprendre et décrire avec précision les produits du commerce électronique. Il commence par traiter et comprendre les aspects visuels du produit à l'aide d'un encodeur d'images. Ensuite, un transformateur d'interrogation interprète ces informations visuelles dans le contexte de questions ou de tâches spécifiques. Enfin, un grand modèle linguistique génère des descriptions de produits détaillées et précises.

Rendre l'Internet plus accessible

Les modèles de langage de vision peuvent rendre Internet plus accessible grâce au sous-titrage des images, en particulier pour les personnes malvoyantes. Traditionnellement, les utilisateurs doivent saisir les descriptions des contenus visuels sur les sites Internet et les médias sociaux. Par exemple, lorsque tu postes sur Instagram, tu peux ajouter un texte alternatif pour les lecteurs d'écran. Les VLM, cependant, peuvent automatiser ce processus. 

Lorsqu'un VLM voit l'image d'un chat assis sur un canapé, il peut générer la légende "Un chat assis sur un canapé", ce qui rend la scène claire pour les utilisateurs malvoyants. Les VLM utilisent des techniques telles que l'incitation par quelques images, où ils apprennent à partir de quelques exemples de paires image-légende, et l'incitation par chaîne de pensée, qui les aide à décomposer des scènes complexes de façon logique. Ces techniques rendent les légendes générées plus cohérentes et plus détaillées.

Fig 6. Utilisation de l'IA pour générer des légendes d'images.

À cet effet, la fonction"Get Image Descriptions from Google" de Google dans Chrome génère automatiquement des descriptions pour les images sans texte alt. Bien que ces descriptions générées par l'IA ne soient pas aussi détaillées que celles rédigées par des humains, elles fournissent tout de même des informations précieuses.

Avantages et limites des modèles de langage de vision

Les modèles de langage visuel (VLM) offrent de nombreux avantages en combinant les données visuelles et textuelles. Parmi les principaux avantages, on peut citer :

  • Meilleure interaction homme-machine : Permettre aux systèmes de comprendre et de répondre aux entrées visuelles et textuelles, en améliorant les assistants virtuels, les chatbots et la robotique.
  • Diagnostic et analyse avancés : Assiste dans le domaine médical en analysant les images et en générant des descriptions, en soutenant les professionnels de la santé avec des seconds avis, et en détectant les anomalies.
  • Récits et divertissements interactifs : Génère des récits attrayants en combinant des entrées visuelles et textuelles pour améliorer les expériences des utilisateurs dans les jeux et la réalité virtuelle.

Malgré leurs capacités impressionnantes, les modèles de langage de vision présentent également certaines limites. Voici quelques points à garder à l'esprit lorsqu'il s'agit de VLM :

  • Exigences informatiques élevées : La formation et le déploiement des VLM nécessitent des ressources informatiques importantes, ce qui les rend coûteux et moins accessibles.
  • Dépendance aux données et biais : les VLM peuvent produire des résultats biaisés s'ils sont formés sur des ensembles de données non diversifiés ou biaisés, ce qui peut perpétuer les stéréotypes et la désinformation.
  • Compréhension limitée du contexte : Les VLM peuvent avoir du mal à comprendre la situation dans son ensemble ou le contexte et générer des résultats trop simplifiés ou incorrects.

Principaux enseignements

Les modèles de langage de vision ont un potentiel incroyable dans de nombreux domaines, tels que le commerce électronique et les soins de santé. En combinant des données visuelles et textuelles, ils peuvent favoriser l'innovation et transformer les industries. Cependant, il est essentiel de développer ces technologies de manière responsable et éthique pour s'assurer qu'elles sont utilisées de manière équitable. À mesure que les VLM continuent d'évoluer, ils amélioreront des tâches telles que la recherche basée sur l'image et les technologies d'assistance. 

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