Comprensione dei modelli linguistici di visione e delle loro applicazioni

In un precedente articolo abbiamo analizzato come il GPT-4o sia in grado di comprendere e descrivere le immagini utilizzando le parole. Questa capacità è presente anche in altri nuovi modelli come Google Gemini e Claude 3. Oggi ci addentriamo in questo concetto per spiegare come funzionano i modelli linguistici di visione e come combinano dati visivi e testuali. Oggi approfondiamo questo concetto per spiegare come funzionano i Vision Language Models e come combinano i dati visivi e testuali. 

Questi modelli possono essere utilizzati per eseguire una serie di attività straordinarie, come generare didascalie dettagliate per le foto, rispondere a domande sulle immagini e persino creare nuovi contenuti visivi basati su descrizioni testuali. Integrando perfettamente le informazioni visive e linguistiche, i modelli Vision Language stanno cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e comprendiamo il mondo che ci circonda.

Come funzionano i modelli linguistici di visione

Prima di esaminare dove possono essere utilizzati i modelli Vision Language (VLM), cerchiamo di capire cosa sono e come funzionano. I VLM sono modelli di IA avanzati che combinano le capacità dei modelli di visione e linguaggio per gestire sia immagini che testo. Questi modelli acquisiscono immagini insieme alle loro descrizioni testuali e imparano a collegare i due elementi. La parte di visione del modello cattura i dettagli dalle immagini, mentre la parte di linguaggio comprende il testo. Questo lavoro di squadra consente ai VLM di comprendere e analizzare sia immagini che testo.

Ecco le principali funzionalità dei modelli di linguaggio visivo:

• Image Captioning: Generazione di testo descrittivo basato sul contenuto delle immagini.
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• Visual Question Answering (VQA): Rispondere a domande relative al contenuto di un'immagine.
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• Da testo a-Generazione di immagini: Creazione di immagini basate su descrizioni testuali.
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• Image-Text Retrieval: Trovare immagini pertinenti per una determinata query di testo e viceversa.
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• Creazione di contenuti multimodali: Combinazione di immagini e testo per generare nuovi contenuti.
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• Comprensione della scena e Object Detection: Identificazione e categorizzazione di oggetti e dettagli all'interno di un'immagine.

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Successivamente, esploriamo le architetture VLM comuni e le tecniche di apprendimento utilizzate da modelli noti come CLIP, SimVLM e VisualGPT.

Apprendimento contrastivo

L'apprendimento contrastivo è una tecnica che aiuta i modelli ad apprendere confrontando le differenze tra i punti dati. Calcola quanto sono simili o diverse le istanze e mira a minimizzare la contrastive loss, che misura queste differenze. È particolarmente utile nell'apprendimento semi-supervisionato, dove un piccolo insieme di esempi etichettati guida il modello a etichettare nuovi dati non visti. Ad esempio, per capire come appare un gatto, il modello lo confronta con immagini simili di gatti e immagini di cani. Identificando caratteristiche come la struttura facciale, le dimensioni del corpo e il pelo, le tecniche di apprendimento contrastivo possono differenziare un gatto da un cane.

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CLIP è un modello Vision-Language che utilizza l'apprendimento contrastivo per abbinare descrizioni testuali a immagini. Funziona in tre semplici passaggi. Innanzitutto, addestra le parti del modello che comprendono sia il testo che le immagini. In secondo luogo, converte le categorie di un set di dati in descrizioni testuali. In terzo luogo, identifica la descrizione più adatta per una determinata immagine. Grazie a questo metodo, il modello CLIP può fare previsioni accurate anche per compiti per cui non è stato specificamente addestrato.

PrefixLM

PrefixLM è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzata per l'addestramento di modelli. Inizia con una parte di una frase (un prefisso) e impara a prevedere la parola successiva. Nei modelli Vision-Language, PrefixLM aiuta il modello a prevedere le parole successive in base a un'immagine e a un frammento di testo fornito. Utilizza un Vision Transformer (ViT), che suddivide un'immagine in piccole porzioni, ognuna delle quali rappresenta una parte dell'immagine, e le elabora in sequenza. 

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SimVLM è un VLM che utilizza la tecnica di apprendimento PrefixLM. Utilizza un'architettura Transformer più semplice rispetto ai modelli precedenti, ma ottiene risultati migliori in vari test. La sua architettura di modello prevede l'apprendimento dell'associazione di immagini con prefissi di testo utilizzando un codificatore transformer e quindi la generazione di testo utilizzando un decodificatore transformer. 

Fusione multimodale con cross-attention

La fusione multimodale con cross-attention è una tecnica che migliora la capacità di un modello di linguaggio visivo pre-addestrato di comprendere ed elaborare i dati visivi. Funziona aggiungendo livelli di cross-attention al modello, il che gli consente di prestare attenzione sia alle informazioni visive che a quelle testuali contemporaneamente. 

Ecco come funziona: 

• Gli oggetti chiave in un'immagine vengono identificati ed evidenziati. 
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• Gli oggetti evidenziati vengono elaborati da un encoder visivo, che traduce le informazioni visive in un formato comprensibile al modello. 
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• L'informazione visiva viene passata a un decoder, che interpreta l'immagine utilizzando la conoscenza del modello linguistico pre-addestrato.

VisualGPT è un buon esempio di modello che utilizza questa tecnica. Include una funzionalità speciale chiamata unità di attivazione auto-resuscitante (SRAU), che aiuta il modello a evitare un problema comune chiamato vanishing gradients. I vanishing gradients possono far perdere ai modelli informazioni importanti durante l'addestramento, ma SRAU mantiene forte la performance del modello. 

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Applicazioni dei modelli di linguaggio visivo

I Vision Language Model stanno avendo un impatto su una varietà di settori. Dal miglioramento delle piattaforme di e-commerce alla maggiore accessibilità di Internet, i potenziali utilizzi dei VLM sono entusiasmanti. Esploriamo alcune di queste applicazioni.

Generazione di descrizioni di prodotti

Quando fai acquisti online, vedi descrizioni dettagliate di ogni prodotto, ma creare quelle descrizioni può richiedere molto tempo. I VLM semplificano questo processo automatizzando la generazione di queste descrizioni. I rivenditori online possono generare direttamente descrizioni dettagliate e accurate dalle immagini dei prodotti utilizzando i Vision Language Model. 

Descrizioni di prodotto di alta qualità aiutano i motori di ricerca a identificare i prodotti in base agli attributi specifici menzionati nella descrizione. Ad esempio, una descrizione contenente "manica lunga" e "collo di cotone" aiuta i clienti a trovare più facilmente una "camicia a maniche lunghe di cotone". Inoltre, aiuta i clienti a trovare rapidamente ciò che desiderano e, di conseguenza, aumenta le vendite e la soddisfazione del cliente.

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I modelli di AI generativa, come BLIP-2, sono esempi di VLM sofisticati in grado di prevedere gli attributi del prodotto direttamente dalle immagini. BLIP-2 utilizza diversi componenti per comprendere e descrivere accuratamente i prodotti di e-commerce. Inizia elaborando e comprendendo gli aspetti visivi del prodotto con un image encoder. Quindi, un querying transformer interpreta queste informazioni visive nel contesto di domande o attività specifiche. Infine, un modello linguistico di grandi dimensioni genera descrizioni dettagliate e accurate del prodotto.

Rendere Internet più accessibile

I Vision Language Model possono rendere Internet più accessibile attraverso la sottotitolazione delle immagini, specialmente per le persone con problemi di vista. Tradizionalmente, gli utenti devono inserire descrizioni di contenuti visivi su siti web e social media. Ad esempio, quando pubblichi su Instagram, puoi aggiungere un testo alternativo per gli screen reader. I VLM, tuttavia, possono automatizzare questo processo. 

Quando un VLM vede un'immagine di un gatto seduto su un divano, può generare la didascalia "Un gatto seduto su un divano", rendendo la scena chiara per gli utenti ipovedenti. I VLM utilizzano tecniche come il few-shot prompting, in cui imparano da alcuni esempi di coppie immagine-didascalia, e il chain-of-thought prompting, che li aiuta a scomporre scene complesse in modo logico. Queste tecniche rendono le didascalie generate più coerenti e dettagliate.

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A tal fine, la funzione"Ottieni descrizioni di immagini da Google" di Google Chrome genera automaticamente descrizioni per le immagini senza testo alt. Sebbene queste descrizioni generate dall'intelligenza artificiale non siano così dettagliate come quelle scritte dagli esseri umani, forniscono comunque informazioni preziose.

Vantaggi e limiti dei modelli Vision Language

I Vision Language Model (VLM) offrono molti vantaggi combinando dati visivi e testuali. Alcuni dei principali vantaggi includono:

• Migliore interazione uomo-macchina: Consente ai sistemi di comprendere e rispondere sia agli input visivi che testuali, migliorando assistenti virtuali, chatbot e robotica.
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• Diagnostica e analisi avanzate: Supporta il settore medico analizzando immagini e generando descrizioni, assistendo i professionisti sanitari con secondi pareri e rilevamento di anomalie.
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• Narrazione interattiva e intrattenimento: Genera narrazioni coinvolgenti combinando input visivi e testuali per migliorare le esperienze utente nei giochi e nella realtà virtuale.

Nonostante le loro impressionanti capacità, anche i modelli Vision Language presentano alcune limitazioni. Ecco alcune cose da tenere a mente quando si tratta di VLM:

• Elevati requisiti computazionali: L'addestramento e la distribuzione di VLM richiedono notevoli risorse computazionali, il che li rende costosi e meno accessibili.
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• Dipendenza dai dati e bias: I VLM possono produrre risultati distorti se addestrati su dataset non diversificati o distorti, il che può perpetuare stereotipi e disinformazione.
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• Comprensione limitata del contesto: I VLM possono avere difficoltà a comprendere il quadro generale o il contesto e generare output eccessivamente semplificati o errati.

Punti chiave

I Vision Language Model hanno un potenziale incredibile in molti campi, come l'e-commerce e l'assistenza sanitaria. Combinando dati visivi e testuali, possono guidare l'innovazione e trasformare i settori. Tuttavia, è essenziale sviluppare queste tecnologie in modo responsabile ed etico per garantire che vengano utilizzate in modo equo. Man mano che i VLM continuano a evolversi, miglioreranno attività come la ricerca basata su immagini e le tecnologie assistive. 

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