PaliGemma 2 от Google: понимание передовых моделей VLM

5 декабря 2024 года компания Google представила PaliGemma 2, последнюю версию своей передовой модели языка зрения (VLM). PaliGemma 2 предназначена для решения задач, сочетающих изображения и текст, таких как создание подписей, ответы на визуальные вопросы и обнаружение объектов в визуальных изображениях. 

Основываясь на оригинальной версии PaliGemma, которая уже была сильным инструментом для создания многоязычных субтитров и распознавания объектов, PaliGemma 2 предлагает несколько ключевых улучшений. Среди них - увеличенные размеры моделей, поддержка изображений с более высоким разрешением и более высокая производительность при решении сложных визуальных задач. Эти усовершенствования делают программу еще более гибкой и эффективной для широкого круга задач.

В этой статье мы подробно рассмотрим PaliGemma 2: как она работает, ее ключевые особенности и приложения, в которых она наиболее эффективна. Давайте начнем!

От Gemma 2 до PaliGemma 2

PaliGemma 2 построена на двух ключевых технологиях: кодировщике зрения SigLIP и языковой модели Gemma 2. Кодировщик SigLIP обрабатывает визуальные данные, например изображения или видео, и разбивает их на элементы, которые может анализировать модель. В то же время Gemma 2 обрабатывает текст, позволяя модели понимать и генерировать многоязычный язык. Вместе они образуют VLM, предназначенную для интерпретации и беспрепятственного соединения визуальной и текстовой информации.

Что делает PaliGemma 2 большим шагом вперед, так это ее масштабируемость и универсальность. В отличие от оригинальной версии, PaliGemma 2 выпускается в трех размерах - с 3 миллиардами (3B), 10 миллиардами (10B) и 28 миллиардами (28B) параметров. Эти параметры - как внутренние настройки модели, помогающие ей эффективно обучаться и обрабатывать данные. Кроме того, модель поддерживает различные разрешения изображений (например, 224 x 224 пикселей для быстрых задач и 896 x 896 для детального анализа), что позволяет адаптировать ее для различных приложений.

‍

Интеграция расширенных языковых возможностей Gemma 2 и обработки изображений SigLIP делает PaliGemma 2 значительно более интеллектуальной. Она может решать такие задачи, как:

• Надписи к изображениям или видео: Модель может генерировать подробные текстовые описания визуальных объектов, что делает ее полезной для автоматического создания подписей.
  ‍
• Визуальные ответы на вопросы: PaliGemma 2 может отвечать на вопросы, основанные на изображениях, например, определять объекты, людей или действия в сцене.
  ‍
• Распознавание объектов: Распознает и маркирует объекты на изображении, например, различает кошку, стол или автомобиль на фотографии.

PaliGemma 2 не просто обрабатывает изображения и текст по отдельности, но и объединяет их в единое целое. Например, она может понять взаимосвязи в сцене, например, распознать, что "Кошка сидит на столе", или идентифицировать объекты, добавляя контекст, например, распознать известную достопримечательность. 

Как работают VLM-модели PaliGemma 2 от Google

Далее мы рассмотрим пример с графиком, показанным на изображении ниже, чтобы лучше понять, как PaliGemma 2 обрабатывает визуальные и текстовые данные. Допустим, вы загрузили этот график и задали модели вопрос: "Что представляет собой этот график?

Процесс начинается с использования кодировщика зрения SigLIP в PaliGemma 2 для анализа изображений и извлечения ключевых характеристик. В случае с графиком это включает в себя определение таких элементов, как оси, точки данных и метки. Кодировщик обучен распознавать как широкие шаблоны, так и мелкие детали. Он также использует оптическое распознавание символов (OCR) для обнаружения и обработки любого текста, встроенного в изображение. Эти визуальные признаки преобразуются в лексемы - числовые представления, которые может обрабатывать модель. Затем эти маркеры корректируются с помощью линейного проекционного слоя, что позволяет легко объединить их с текстовыми данными.

В то же время языковая модель Gemma 2 обрабатывает сопроводительный запрос, чтобы определить его смысл и намерения. Текст запроса преобразуется в лексемы, которые объединяются с визуальными лексемами из SigLIP для создания мультимодального представления- унифицированного формата, связывающего визуальные и текстовые данные. 

Используя это интегрированное представление, PaliGemma 2 генерирует ответ шаг за шагом с помощью авторегрессионного декодирования - метода, при котором модель предсказывает одну часть ответа за раз, основываясь на уже обработанном контексте. 

Основные возможности PaliGemma 2

Теперь, когда мы поняли, как это работает, давайте рассмотрим ключевые особенности, которые делают PaliGemma 2 надежной моделью языка зрения:

• Тонкая настройка гибкости: Легко адаптируется к конкретным наборам данных и задачам, демонстрируя отличные результаты в таких приложениях, как создание подписей к изображениям, пространственное мышление и медицинская визуализация.
  ‍
• Разнообразные учебные данные: Обучен на таких наборах данных, как WebLI и OpenImages, что обеспечивает ему сильные возможности распознавания объектов и многоязычный вывод.
  ‍
• Интеграция OCR: Включает оптическое распознавание символов для извлечения и интерпретации текста из изображений, что делает его идеальным для анализа документов и других текстовых задач.
  ‍
• Многоязычные выходы: Генерирует надписи и ответы на нескольких языках, что идеально подходит для глобальных приложений.
  ‍
• Интеграция с инструментами: Он совместим с такими фреймворками, как Hugging Face Transformers, PyTorch и Keras, что позволяет легко развертывать и проводить эксперименты.

Сравнение PaliGemma 2 и PaliGemma: что изменилось?

Взглянув на архитектуру первой версии PaliGemma, вы сможете понять, что нового появилось в PaliGemma 2. Одним из наиболее заметных изменений является замена оригинальной языковой модели Gemma на Gemma 2, что значительно повышает производительность и эффективность. 

Gemma 2, доступная в вариантах с параметрами 9B и 27B, была разработана для обеспечения лучшей в своем классе точности и скорости при одновременном снижении затрат на развертывание. Этого удалось достичь благодаря переработанной архитектуре, оптимизированной для эффективности вычислений на различных аппаратных установках, от мощных GPU до более доступных конфигураций.

‍

В результате PaliGemma 2 является высокоточной моделью. Версия PaliGemma 2 10B имеет более низкий показатель Non-Entailment Sentence (NES) - 20,3 балла по сравнению с 34,3 баллами оригинальной модели, что означает меньшее количество фактических ошибок в ее результатах. Эти усовершенствования делают PaliGemma 2 более масштабируемой, точной и адаптируемой к более широкому спектру приложений, от подробных субтитров до визуальных ответов на вопросы.

Применение PaliGemma 2: реальное использование моделей VLM в реальном мире

PaliGemma 2 способна переосмыслить отрасли, органично сочетая визуальное и языковое восприятие. Например, что касается доступности, то она может генерировать подробные описания объектов, сцен и пространственных отношений, оказывая важнейшую помощь людям с ослабленным зрением. Эта возможность помогает пользователям лучше понимать окружающую обстановку, обеспечивая большую независимость при решении повседневных задач. 

‍

Помимо доступности, PaliGemma 2 оказывает влияние на различные отрасли, включая:

• Электронная коммерция: Модель улучшает категоризацию товаров, анализируя и описывая товары на изображениях, что упрощает управление запасами и улучшает поиск для пользователей.
  ‍
• Здравоохранение: Он помогает медицинским работникам, интерпретируя медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, наряду с клиническими записями, чтобы поставить более точный и обоснованный диагноз.
  ‍
• Образование: PaliGemma 2 помогает преподавателям создавать описательные и доступные учебные материалы, генерируя подписи и предоставляя контекстную информацию для изображений.
  ‍
• Создание контента: Модель автоматизирует процесс создания титров и визуальных описаний для мультимедийного контента, экономя время создателей.

Попробуйте сами: PaliGemma 2

Чтобы опробовать PaliGemma 2, вы можете начать с интерактивной демонстрации Hugging Face. Она позволяет изучить возможности модели в таких задачах, как создание подписей к изображениям и визуальные ответы на вопросы. Просто загрузите изображение и задайте модели вопросы о нем или попросите описать сцену.

‍

Если вы хотите погрузиться глубже, вот как вы можете приступить к работе:

• Предварительно обученные модели: Вы можете получить доступ к предварительно обученным моделям и коду на таких платформах, как Hugging Face и Kaggle. Эти ресурсы предоставляют все необходимое для начала работы с моделью.
  ‍
• Блокноты: Для ознакомления с PaliGemma 2 имеется исчерпывающая документация и блокноты с примерами. Вы можете начать с примеров вывода и поэкспериментировать с тонкой настройкой модели на собственном наборе данных для конкретных задач.
  ‍
• Интеграции: PaliGemma 2 совместима с такими широко используемыми фреймворками, как Hugging Face Transformers, Keras, PyTorch, JAX и Gemma.cpp, что позволит вам без труда интегрировать ее в существующие рабочие процессы.

Плюсы и минусы Google PaliGemma 2

Разобравшись с тем, как начать работу с PaliGemma 2, давайте подробнее рассмотрим ее основные достоинства и недостатки, о которых следует помнить при использовании этих моделей. 

Вот что отличает PaliGemma 2 как модель языка видения:

• Повышение эффективности: Используя оптимизированную архитектуру Gemma 2, PaliGemma 2 обеспечивает высокую производительность при минимизации затрат на развертывание.
  ‍
• Улучшенные функции безопасности: PaliGemma 2 включает в себя значительные улучшения безопасности в процессе обучения, такие как надежная фильтрация данных предварительного обучения для уменьшения погрешностей и строгая оценка по контрольным показателям безопасности.
  ‍
• Низкая задержка для небольших конфигураций: Модель 3B отличается более быстрым временем вывода, что делает ее подходящей для использования в случаях, когда скорость работы критически важна, например, в рекомендациях товаров электронной коммерции или системах оперативной поддержки.

Между тем, вот некоторые области, в которых PaliGemma 2 может столкнуться с ограничениями:

• Задержка: Несмотря на свою мощность, крупные модели могут столкнуться с проблемами задержки, особенно при развертывании в задачах, требующих немедленной реакции, таких как интерактивные системы ИИ в реальном времени.
  ‍
• Зависимость от больших наборов данных: Производительность PaliGemma 2 тесно связана с качеством и разнообразием ее обучающих наборов данных, что может ограничить ее эффективность в недопредставленных областях или языках, не включенных в обучающие данные.
  ‍
• Высокие требования к ресурсам: Несмотря на оптимизацию, версии с параметрами 10B и 28B требуют значительных вычислительных мощностей, что делает их менее доступными для небольших организаций с ограниченными ресурсами.

Основные выводы

PaliGemma 2 - это потрясающее достижение в области моделирования языка зрения, обеспечивающее улучшенную масштабируемость, гибкость настройки и точность. Он может стать ценным инструментом для самых разных приложений - от решений для обеспечения доступности и электронной коммерции до медицинской диагностики и образования. 

Несмотря на ограничения, такие как вычислительные требования и зависимость от высококачественных данных, его сильные стороны делают его практичным выбором для решения сложных задач, объединяющих визуальные и текстовые данные. PaliGemma 2 может стать надежной основой для исследователей и разработчиков, чтобы изучить и расширить потенциал ИИ в мультимодальных приложениях.

Станьте участником разговора об искусственном интеллекте, заглянув в наш репозиторий GitHub и в наше сообщество. Читайте о том, как ИИ добивается успехов в сельском хозяйстве и здравоохранении! 🚀