ビジョン言語モデル、その仕組み、およびAIにおけるさまざまなアプリケーションについて学びましょう。これらのモデルがどのように視覚機能と言語機能を組み合わせているかを発見してください。
以前の記事では、GPT-4oが単語を使用して画像を理解し、説明する方法について説明しました。Google GeminiやClaude 3のような他の新しいモデルでもこの機能が見られます。今日は、この概念をより深く掘り下げて、Vision Language Models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、さらにはテキストによる説明に基づいた新しい視覚コンテンツの作成など、さまざまな優れたタスクを実行するために使用できます。視覚情報と言語情報をシームレスに統合することで、Vision Language Modelは、私たちがテクノロジーと対話し、周囲の世界を理解する方法を変えています。
Vision Language Models（VLM）がどこで使用できるかを見る前に、それらが何であるか、どのように機能するかを理解しましょう。VLMは、画像とテキストの両方を処理するために、ビジョンモデルと言語モデルの能力を組み合わせた高度なAIモデルです。これらのモデルは、テキストの説明とともに画像を取り込み、2つを接続することを学習します。モデルのビジョン部分は画像から詳細をキャプチャし、言語部分はテキストを理解します。この連携により、VLMは画像とテキストの両方を理解および分析できます。
以下に、Vision Language Modelsの主要な機能を紹介します。
次に、CLIP、SimVLM、VisualGPTなどの有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テクニックについて見ていきましょう。
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によってモデルが学習するのを助ける技術です。インスタンスがどれだけ類似または異なっているかを計算し、これらの違いを測定するコントラスト損失を最小限に抑えることを目指します。これは、ラベル付けされた例の小さなセットがモデルをガイドして新しい、見えないデータにラベルを付ける半教師あり学習で特に役立ちます。たとえば、猫がどのように見えるかを理解するために、モデルはそれを類似の猫の画像や犬の画像と比較します。顔の構造、体のサイズ、毛皮などの特徴を識別することにより、コントラスト学習技術は猫と犬を区別できます。
CLIPは、テキスト記述と画像を照合するためにコントラスト学習を使用するVision-Languageモデルです。これは、3つの簡単なステップで機能します。まず、テキストと画像を理解するモデルの部分をトレーニングします。次に、データセット内のカテゴリをテキスト記述に変換します。3番目に、特定の画像に最適な記述を識別します。この方法のおかげで、CLIPモデルは、特にトレーニングされていないタスクでも正確な予測を行うことができます。
PrefixLMは、モデルのトレーニングに使用される自然言語処理（NLP）技術です。文の一部（プレフィックス）から始めて、次の単語を予測することを学習します。Vision-Languageモデルでは、PrefixLMは、画像と指定されたテキストに基づいて次の単語を予測するのに役立ちます。これは、画像を小さなパッチに分割し、各パッチが画像の一部を表し、それらを順番に処理するVision Transformer（ViT）を使用します。
SimVLMは、PrefixLM学習テクニックを使用するVLMです。以前のモデルと比較して、よりシンプルなTransformerアーキテクチャを使用していますが、さまざまなテストでより良い結果を達成しています。そのモデルアーキテクチャは、Transformerエンコーダを使用して画像とテキストプレフィックスを関連付けることを学習し、次にTransformerデコーダを使用してテキストを生成することを含みます。
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Vision Language Modelが視覚データを理解し処理する能力を向上させる技術です。モデルにクロスアテンションレイヤーを追加することで、視覚情報とテキスト情報の両方に同時に注意を払うことができるようにします。
仕組みは次のとおりです。
VisualGPTは、このテクニックを使用するモデルの良い例です。これには、自己復活活性化ユニット（SRAU）と呼ばれる特別な機能が含まれており、モデルが消失勾配と呼ばれる一般的な問題を回避するのに役立ちます。消失勾配は、モデルがトレーニング中に重要な情報を失う原因となる可能性がありますが、SRAUはモデルのパフォーマンスを強力に維持します。
Vision Language Models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、VLMの潜在的な用途は非常に有望です。これらのアプリケーションのいくつかを探ってみましょう。
オンラインで買い物をするとき、各製品の詳細な説明が表示されますが、これらの説明を作成するには時間がかかる場合があります。VLMは、これらの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、Vision Language Modelsを使用して、製品画像から詳細で正確な説明を直接生成できます。
高品質の製品説明は、検索エンジンが説明に記載されている特定の属性に基づいて製品を識別するのに役立ちます。たとえば、「長袖」と「コットンネック」を含む説明は、顧客が「長袖コットンシャツ」をより簡単に見つけるのに役立ちます。また、顧客が欲しいものをすばやく見つけるのにも役立ち、ひいては売上と顧客満足度を高めます。
Generative AIモデルであるBLIP-2は、画像から製品属性を直接予測できる高度なVLMの例です。BLIP-2は、eコマース製品を正確に理解し、記述するために、いくつかのコンポーネントを使用します。まず、画像エンコーダで製品の視覚的な側面を処理して理解します。次に、クエリトランスフォーマーが、特定の質問やタスクのコンテキスト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、詳細で正確な製品説明を生成します。
Vision Language Modelsは、特に視覚障碍者向けに、画像キャプションを通じてインターネットのアクセシビリティを高めることができます。従来、ユーザーはウェブサイトやソーシャルメディア上の視覚コンテンツの説明を入力する必要がありました。たとえば、Instagramに投稿するときに、スクリーンリーダー用の代替テキストを追加できます。しかし、VLM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、視覚障碍のあるユーザーにもシーンを明確にすることができます。VLMは、いくつかの画像とキャプションのペアから学習するフューショットプロンプティングや、複雑なシーンを論理的に分解するのに役立つチェーンオブソートプロンプティングなどの技術を使用します。これらの技術により、生成されるキャプションはより首尾一貫し、詳細になります。
この点に関して、Google Chromeの「Googleから画像の説明を取得」機能は、代替テキストのない画像の記述を自動的に生成します。これらのAIによって生成された記述は、人間が書いたものほど詳細ではないかもしれませんが、それでも貴重な情報を提供します。
Vision Language Models（VLM）は、視覚データとテキストデータを組み合わせることで、多くの利点を提供します。主な利点には次のようなものがあります。
Vision Language Models（VLM）は、その優れた能力にもかかわらず、特定の制約事項も伴います。VLMに関して留意すべき点を以下に示します。
Vision Language Modelsは、eコマースやヘルスケアなど、多くの分野で信じられないほどの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、イノベーションを推進し、業界を変革できます。ただし、これらの技術を責任を持って倫理的に開発し、公正に使用されるようにすることが不可欠です。VLMは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向上します。
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