5 juillet 2024
Découvrez les modèles de vision et de langage, leur fonctionnement et leurs diverses applications en IA. Découvrez 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 tels que Google Gemini et Claude 3. Aujourd'hui, nous approfondissons ce concept pour expliquer le fonctionnement des modèles de langage visuel et la manière dont ils combinent les données visuelles et textuelles.
Ces modèles peuvent être utilisés pour effectuer une série de tâches impressionnantes, telles que la création de légendes détaillées pour des photos, la réponse à des questions sur des images et même la création de nouveaux contenus visuels sur la base de descriptions textuelles. En intégrant de manière transparente les informations visuelles et linguistiques, les modèles de langage de vision modifient la manière dont nous interagissons avec la technologie et comprenons le monde qui nous entoure.
Avant d'examiner les domaines d'application des modèles de vision et de langage (VLM), il convient de 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 fonctionnalités des modèles de langage de Vision :
Ensuite, nous explorerons les architectures VLM courantes et les techniques d'apprentissage utilisées par des modèles bien connus tels que CLIP, SimVLM et VisualGPT.
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 permettent de différencier un chat d'un chien.
CLIP est un modèle vision-langage qui utilise l'apprentissage contrastif pour faire correspondre des descriptions textuelles 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. Ensuite, il convertit les catégories d'un ensemble de données en descriptions textuelles. Enfin, 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 entraîné.
PrefixLM est une technique de traitement du langage naturel (NLP) utilisée pour la formation de modèles. Elle part d'une partie de phrase (un préfixe) et apprend à prédire le mot suivant. Dans les modèles vision-langage, PrefixLM aide le modèle à prédire les mots suivants sur la base 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.
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.
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 des données visuelles. Elle consiste à ajouter 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 :
VisualGPT est un bon exemple de modèle utilisant 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 entraîner la perte d'informations importantes au cours de la formation, mais l'unité d'activation à auto-restauration permet de maintenir les performances du modèle à un niveau élevé.
Les modèles de vision et de langage ont un impact sur un grand nombre d'industries. Qu'il s'agisse d'améliorer les plateformes de commerce électronique ou de rendre l'internet plus accessible, les utilisations potentielles des modèles de vision et de langage sont passionnantes. Examinons quelques-unes de ces applications.
Lorsque vous faites des achats en ligne, vous voyez des descriptions détaillées de chaque produit, mais la création de ces descriptions peut prendre beaucoup de temps. Les modèles de langage visuel 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 visuel.
Des descriptions de produits de qualité aident les moteurs de recherche à identifier les produits sur la base des attributs spécifiques mentionnés dans la description. Par exemple, une description contenant les termes "manche longue" et "col en coton" aide les clients à trouver plus facilement une "chemise en coton à manche longue". Elle aide également les clients à trouver rapidement ce qu'ils recherchent, ce qui augmente les ventes et la satisfaction de la clientèle.
Les modèles d'IA générative, comme BLIP-2, sont des exemples de VLM sophistiqués capables de 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.
Les modèles de langage de vision peuvent rendre l'internet plus accessible grâce au sous-titrage des images, en particulier pour les personnes malvoyantes. Traditionnellement, les utilisateurs doivent saisir des descriptions du contenu visuel sur les sites web et les médias sociaux. Par exemple, lorsque vous publiez sur Instagram, vous pouvez ajouter un texte alternatif pour les lecteurs d'écran. Les VLM permettent toutefois d'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, qui leur permet d'apprendre à partir de quelques exemples de paires image-légende, et l'incitation par la chaîne de pensée, qui les aide à décomposer logiquement des scènes complexes. Ces techniques rendent les légendes générées plus cohérentes et plus détaillées.
À cet effet, la fonction"Get Image Descriptions from Google" de Google dans Chrome génère automatiquement des descriptions pour les images dépourvues de texte alt. Bien que ces descriptions générées par l'IA ne soient pas aussi détaillées que celles rédigées par des humains, elles fournissent néanmoins des informations précieuses.
Les modèles de langage visuel (VLM) offrent de nombreux avantages en combinant des données visuelles et textuelles. Voici quelques-uns des principaux avantages :
Malgré leurs capacités impressionnantes, les modèles de langage de vision présentent également certaines limites. Voici quelques points à garder à l'esprit en ce qui concerne les VLM :
Les modèles de vision et de langage 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 stimuler l'innovation et transformer les industries. Toutefois, il est essentiel de développer ces technologies de manière responsable et éthique afin de garantir leur utilisation équitable. Au fur et à mesure de leur évolution, les VLM amélioreront des tâches telles que la recherche basée sur l'image et les technologies d'assistance.
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