ビジョン言語モデルとその応用を理解する

前回の記事では、GPT-4oが言葉を使って画像を理解し、説明する方法について取り上げました。Google GeminiやClaude 3など、他の新しいモデルでもこの機能が見られるようになっています。今回はこの概念をさらに掘り下げ、ビジョン言語モデルがどのように機能し、視覚データとテキストデータをどのように組み合わせるのかを説明します。

これらのモデルは、写真の詳細なキャプションの生成、画像に関する質問への回答、テキストによる説明に基づく新しいビジュアルコンテンツの作成など、さまざまな印象的なタスクに利用できます。視覚情報と言語情報をシームレスに統合することで、ビジョン言語モデルは、テクノロジーとの関わり方や、身の回りの世界の理解方法を変えつつあります。

ビジョン言語モデルの仕組み#

ビジョン言語モデル（VLMs）がどこで利用できるかを見る前に、それが何であり、どのように機能するのかを理解しましょう。VLMsは、ビジョンモデルと言語モデルの能力を組み合わせ、画像とテキストの両方を扱う高度なAIモデルです。これらのモデルは、テキストによる説明とともに画像を入力し、両者の関連性を学習します。モデルのビジョン部分は画像から詳細を捉え、言語部分はテキストを理解します。この連携により、VLMsは画像とテキストの両方を理解して分析できます。

ビジョン言語モデルの主な機能は次のとおりです。

• 画像キャプション生成: 画像の内容に基づいて説明テキストを生成します。
• 視覚的質問応答（VQA）: 画像の内容に関する質問に回答します。
• テキストから画像生成: テキストによる説明に基づいて画像を作成します。
• 画像・テキスト検索: 与えられたテキストクエリに関連する画像を検索し、その逆も行います。
• マルチモーダルコンテンツ作成: 画像とテキストを組み合わせて新しいコンテンツを生成します。
• シーン理解と物体検出: 画像内の物体や詳細を識別し、分類します。

図1. ビジョン言語モデルの機能例。

次に、CLIP、SimVLM、VisualGPTなどの著名なモデルで使用されている、一般的なVLMアーキテクチャと学習手法について見ていきましょう。

コントラスト学習#

コントラスト学習は、データポイント間の違いを比較することでモデルの学習を支援する手法です。インスタンス間の類似度や相違度を計算し、これらの差異を測定するコントラスト損失を最小化することを目指します。少数のラベル付きサンプルによってモデルが未知の新しいデータにラベルを付けられるよう導く半教師あり学習で、特に有用です。たとえば、猫がどのような見た目かを理解するために、モデルは似た猫の画像や犬の画像と比較します。顔の構造、体の大きさ、毛などの特徴を識別することで、コントラスト学習手法は猫と犬を区別できます。

図2. コントラスト学習の仕組み。

CLIPは、コントラスト学習を使用してテキストによる説明と画像を対応付けるビジョン言語モデルです。単純な3つのステップで動作します。まず、テキストと画像の両方を理解するモデルの部分を学習します。次に、データセット内のカテゴリをテキストによる説明に変換します。最後に、与えられた画像に最もよく一致する説明を特定します。この手法により、CLIPモデルは、特定のタスク向けに学習していない場合でも、正確な予測を行えます。

PrefixLM#

PrefixLMは、モデルの学習に使用される自然言語処理（NLP）手法です。文の一部（プレフィックス）から始め、次の単語を予測するように学習します。ビジョン言語モデルでは、PrefixLMが画像と与えられたテキストの一部に基づいて次の単語を予測するのを支援します。画像を小さなパッチに分割し、それぞれを画像の一部として表現して順番に処理するVision Transformer（ViT）を使用します。

図3. PrefixLM手法を使用するVLMの学習例。

SimVLMは、PrefixLM学習手法を使用するVLMです。以前のモデルと比べてよりシンプルなTransformerアーキテクチャを使用しながら、さまざまなテストでより優れた結果を達成しています。そのモデルアーキテクチャでは、Transformerエンコーダーを使用して画像とテキストプレフィックスの関連付けを学習し、Transformerデコーダーを使用してテキストを生成します。

クロスアテンションによるマルチモーダル融合#

クロスアテンションによるマルチモーダル融合は、事前学習済みのビジョン言語モデルが視覚データを理解して処理する能力を向上させる手法です。モデルにクロスアテンション層を追加することで、視覚情報とテキスト情報の両方に同時に注意を向けられるようにします。

仕組みは次のとおりです。

• 画像内の主要な物体を識別して強調表示します。
• 強調表示された物体をビジュアルエンコーダーで処理し、視覚情報をモデルが理解できる形式に変換します。
• 視覚情報をデコーダーに渡し、事前学習済み言語モデルの知識を使って画像を解釈します。

VisualGPTは、この手法を使用するモデルの好例です。自己再生型活性化ユニット（SRAU）と呼ばれる特別な機能を備えており、勾配消失という一般的な問題を回避するのに役立ちます。勾配消失が発生すると、学習中にモデルが重要な情報を失う可能性がありますが、SRAUはモデルの性能を維持します。

図4. VisualGPTモデルアーキテクチャ。

ビジョン言語モデルの応用#

ビジョン言語モデルは、さまざまな業界に影響を与えています。eコマースプラットフォームの強化からインターネットのアクセシビリティ向上まで、VLMsの活用可能性は大きな期待を集めています。ここでは、こうした応用例をいくつか見ていきましょう。

商品説明の生成#

オンラインで買い物をすると、各商品に詳細な説明が表示されますが、こうした説明の作成には時間がかかります。VLMsは、説明の生成を自動化することで、このプロセスを効率化します。オンライン小売業者は、ビジョン言語モデルを使用して、商品画像から詳細で正確な説明を直接生成できます。

高品質な商品説明は、説明に記載された特定の属性に基づいて、検索エンジンが商品を識別するのに役立ちます。たとえば、「長袖」や「コットンの襟」を含む説明があれば、顧客は「長袖のコットンシャツ」をより簡単に見つけられます。また、顧客が欲しい商品をすばやく見つけるのにも役立ち、結果として売上と顧客満足度の向上につながります。

図5. AIが生成した商品説明の例。

生成AIモデルのBLIP-2などは、画像から商品属性を直接予測できる高度なVLMの例です。BLIP-2は、eコマース商品を正確に理解して説明するために、複数のコンポーネントを使用します。まず、画像エンコーダーで商品の視覚的な側面を処理して理解します。次に、クエリ変換器が特定の質問やタスクの文脈でこの視覚情報を解釈します。最後に、大規模言語モデルが詳細で正確な商品説明を生成します。

インターネットのアクセシビリティ向上#

ビジョン言語モデルは、特に視覚障害者にとって、画像キャプション生成を通じてインターネットをよりアクセシブルにできます。従来、ユーザーはWebサイトやソーシャルメディア上の視覚コンテンツについて説明を入力する必要があります。たとえば、Instagramに投稿する際、スクリーンリーダー向けの代替テキストを追加できます。しかし、VLMsはこのプロセスを自動化できます。

VLMがソファに座っている猫の画像を見ると、「ソファに座っている猫」というキャプションを生成し、視覚障害者にもその場面を明確に伝えられます。VLMsは、画像とキャプションのペアを少数の例から学習するfew-shotプロンプティングや、複雑なシーンを論理的に分解するchain-of-thoughtプロンプティングなどの手法を使用します。これらの手法により、生成されるキャプションはより一貫性があり、詳細になります。

図6. AIを使用した画像キャプションの生成。

この目的のために、GoogleのChrome向け機能「Googleから画像の説明を取得」は、altテキストのない画像の説明を自動的に生成します。こうしたAI生成の説明は人間が作成したものほど詳細ではない場合がありますが、それでも有用な情報を提供します。

ビジョン言語モデルの利点と限界#

ビジョン言語モデル（VLMs）は、視覚データとテキストデータを組み合わせることで、多くの利点をもたらします。主な利点は次のとおりです。

• 人間と機械のインタラクションの向上: システムが視覚入力とテキスト入力の両方を理解して応答できるようにし、バーチャルアシスタント、チャットボット、ロボティクスを改善します。
• 高度な診断と分析: 画像を分析して説明を生成することで医療分野を支援し、医療従事者によるセカンドオピニオンや異常検知をサポートします。
• インタラクティブなストーリーテリングとエンターテインメント: 視覚入力とテキスト入力を組み合わせて魅力的な物語を生成し、ゲームやバーチャルリアリティにおけるユーザー体験を向上させます。

優れた機能を持つ一方で、ビジョン言語モデルにはいくつかの限界もあります。VLMsについて留意すべき点は次のとおりです。

• 高い計算要件: VLMsの学習とデプロイには相当量の計算リソースが必要であり、コストが高く、利用しにくくなります。
• データへの依存とバイアス: VLMsは、多様性に乏しいデータセットやバイアスのあるデータセットで学習すると、バイアスのある結果を生成する可能性があり、ステレオタイプや誤情報を助長することがあります。
• 限定的な文脈理解: VLMsは全体像や文脈の理解に苦労し、単純化しすぎた、または誤った出力を生成する場合があります。

主なポイント#

ビジョン言語モデルは、eコマースやヘルスケアなど、さまざまな分野で大きな可能性を秘めています。視覚データとテキストデータを組み合わせることで、イノベーションを促進し、業界を変革できます。ただし、公平に利用されるようにするには、これらのテクノロジーを責任ある倫理的な方法で開発することが不可欠です。VLMsが進化し続けるにつれて、画像ベースの検索や支援技術などのタスクが改善されます。

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