Comprendere i modelli di linguaggio visivo e le loro applicazioni

In un articolo precedente, abbiamo esplorato come GPT-4o possa comprendere e descrivere immagini usando le parole. Stiamo assistendo a questa capacità anche in altri nuovi modelli come Google Gemini e Claude 3. Oggi, approfondiamo questo concetto per spiegare come funzionano i Vision Language Model e come combinano dati visivi e testuali.

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

Link to this sectionCome funzionano i Vision Language Model#

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

Ecco le funzionalità chiave dei Vision Language Model:

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

Fig 1. Un esempio delle capacità di un Vision Language Model.

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

Link to this sectionApprendimento contrastivo#

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

Fig 2. Come funziona l'apprendimento contrastivo.

CLIP è un Vision Language Model che utilizza l'apprendimento contrastivo per abbinare le descrizioni testuali alle immagini. Funziona in tre semplici passaggi. Primo, addestra le parti del modello che comprendono sia il testo che le immagini. Secondo, converte le categorie in un dataset in descrizioni testuali. Terzo, identifica la descrizione corrispondente migliore per una data immagine. Grazie a questo metodo, il modello CLIP può fare previsioni accurate anche per attività per cui non è stato specificamente addestrato.

Link to this sectionPrefixLM#

PrefixLM è una tecnica di Natural Language Processing (NLP) utilizzata per addestrare i modelli. Inizia con una parte di una frase (un prefisso) e impara a prevedere la parola successiva. Nei Vision Language Model, PrefixLM aiuta il modello a prevedere le parole successive basandosi su un'immagine e su un dato pezzo di testo. Utilizza un Vision Transformer (ViT), che scompone un'immagine in piccoli tasselli, ognuno dei quali rappresenta una parte dell'immagine, ed elabora in sequenza.

Fig 3. Un esempio di addestramento di un VLM che utilizza la tecnica PrefixLM.

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. L'architettura del suo modello prevede l'apprendimento dell'associazione di immagini con prefissi di testo utilizzando un encoder transformer e quindi la generazione di testo utilizzando un decoder transformer.

Link to this sectionFusione multimodale con cross-attention#

La fusione multimodale con cross-attention è una tecnica che migliora la capacità di un Vision Language Model pre-addestrato di comprendere ed elaborare dati visivi. Funziona aggiungendo livelli di cross-attention al modello, che gli consentono di prestare attenzione sia alle informazioni visive che a quelle testuali allo stesso tempo.

Ecco come funziona:

• Gli oggetti chiave in un'immagine vengono identificati ed evidenziati.
• Gli oggetti evidenziati vengono elaborati da un visual encoder, traducendo le informazioni visive in un formato che il modello può comprendere.
• Le informazioni visive vengono trasmesse 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 self-resurrecting activation unit (SRAU), che aiuta il modello a evitare un problema comune chiamato vanishing gradient. I vanishing gradient possono far perdere al modello informazioni importanti durante l'addestramento, ma SRAU mantiene elevate le prestazioni del modello.

Fig 4. Architettura del modello VisualGPT.

Link to this sectionApplicazioni dei Vision Language Model#

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

Link to this sectionGenerazione di descrizioni di prodotto#

Quando fai acquisti online, vedi descrizioni dettagliate di ogni prodotto, ma creare tali 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 ad attributi specifici menzionati nella descrizione. Ad esempio, una descrizione contenente "manica lunga" e "collo in cotone" aiuta i clienti a trovare più facilmente una "camicia in cotone a manica lunga". Aiuta inoltre i clienti a trovare rapidamente ciò che desiderano e, di conseguenza, aumenta le vendite e la soddisfazione del cliente.

Fig 5. Un esempio di una descrizione di prodotto generata dall'AI.

I modelli di Generative AI, 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 e-commerce. Inizia elaborando e comprendendo gli aspetti visivi del prodotto con un image encoder. Successivamente, un querying transformer interpreta queste informazioni visive nel contesto di domande o attività specifiche. Infine, un large language model genera descrizioni di prodotto dettagliate e accurate.

Link to this sectionRendere Internet più accessibile#

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

Quando un VLM vede l'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 con disabilità visive. I VLM utilizzano tecniche come il few-shot prompting, dove imparano da pochi esempi di coppie immagine-didascalia, e il chain-of-thought prompting, che li aiuta a scomporre logicamente scene complesse. Queste tecniche rendono le didascalie generate più coerenti e dettagliate.

Fig 6. Utilizzo dell'AI per generare didascalie delle immagini.

A tal fine, la funzionalità di Google "Get Image Descriptions from Google" in Chrome genera automaticamente descrizioni per le immagini prive di testo alternativo. Sebbene queste descrizioni generate dall'AI possano non essere dettagliate quanto quelle scritte dagli esseri umani, forniscono comunque informazioni preziose.

Link to this sectionVantaggi e limitazioni dei Vision Language Model#

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

• Migliore interazione uomo-macchina: Consentono ai sistemi di comprendere e rispondere sia agli input visivi che a quelli testuali, migliorando assistenti virtuali, chatbot e robotica.
• Diagnostica e analisi avanzate: Assistono nel campo medico analizzando le immagini e generando descrizioni, supportando i professionisti sanitari con secondi pareri e rilevamento di anomalie.
• Narrazione interattiva e intrattenimento: Generano narrazioni coinvolgenti combinando input visivi e testuali per migliorare le esperienze utente nel gaming e nella realtà virtuale.

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

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

Link to this sectionPunti 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, sviluppare queste tecnologie in modo responsabile ed etico è essenziale 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.

Per continuare a imparare sull'AI, connettiti con la nostra community! Esplora il nostro repository GitHub per vedere come stiamo usando l'AI per creare soluzioni innovative in settori come la produzione e l'assistenza sanitaria. 🚀