Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Присоединяйтесь к нам, и мы подробнее рассмотрим новые модели Google для обработки визуального языка: PaliGemma 2. Эти модели могут помочь в понимании и анализе как изображений, так и текста.
5 декабря 2024 года Google представила PaliGemma 2, последнюю версию своей передовой модели vision-language (VLM). PaliGemma 2 предназначена для решения задач, сочетающих изображения и текст, таких как создание подписей, ответы на визуальные вопросы и обнаружение объектов в визуальных материалах.
PaliGemma 2, основанная на оригинальной PaliGemma, которая уже была мощным инструментом для создания многоязыковых подписей и распознавания объектов, предлагает несколько ключевых улучшений. К ним относятся больший размер модели, поддержка изображений с более высоким разрешением и лучшая производительность в сложных визуальных задачах. Эти обновления делают ее еще более гибкой и эффективной для широкого спектра применений.
В этой статье мы более подробно рассмотрим PaliGemma 2, в том числе то, как она работает, ее основные функции и области применения, в которых она проявляет себя лучше всего. Давайте начнем!
От Gemma 2 до PaliGemma 2
PaliGemma 2 построена на двух ключевых технологиях: визуальном кодировщике SigLIP и языковой модели Gemma 2. Кодировщик SigLIP обрабатывает визуальные данные, такие как изображения или видео, и разбивает их на признаки, которые модель может анализировать. Между тем, 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.
PaliGemma 2 – это значительный шаг вперед благодаря своей масштабируемости и универсальности. В отличие от оригинальной версии, PaliGemma 2 поставляется в трех размерах: 3 миллиарда (3B), 10 миллиардов (10B) и 28 миллиардов (28B) параметров. Эти параметры подобны внутренним настройкам модели, помогающим ей эффективно обучаться и обрабатывать данные. Она также поддерживает различные разрешения изображений (например, 224 x 224 пикселей для быстрых задач и 896 x 896 для детального анализа), что делает ее адаптируемой для различных приложений.
Интеграция расширенных языковых возможностей Gemma 2 с обработкой изображений SigLIP делает PaliGemma 2 значительно более интеллектуальной. Она может выполнять такие задачи, как:
Создание подписей к изображениям или видео: Модель может генерировать подробные текстовые описания визуальных элементов, что делает ее полезной для автоматического создания подписей.
Визуальное вопросно-ответная система: PaliGemma 2 может отвечать на вопросы на основе изображений, например, идентифицировать объекты, людей или действия на сцене.
Распознавание объектов: Оно идентифицирует и маркирует объекты на изображении, например, различает кошку, стол или машину на фотографии.
PaliGemma 2 выходит за рамки раздельной обработки изображений и текста — она объединяет их осмысленным образом. Например, она может понимать взаимосвязи в сцене, например, распознавать, что «Кошка сидит на столе», или идентифицировать объекты, добавляя контекст, например, распознавать известную достопримечательность.
Как работают модели PaliGemma 2 VLM от Google
Далее мы рассмотрим пример с использованием графа, показанного на изображении ниже, чтобы лучше понять, как PaliGemma 2 обрабатывает визуальные и текстовые данные. Предположим, вы загружаете этот граф и спрашиваете модель: «Что представляет собой этот граф?
Процесс начинается с визуального кодировщика SigLIP PaliGemma 2 для анализа изображений и извлечения ключевых признаков. Для графика это включает в себя определение таких элементов, как оси, точки данных и метки. Кодировщик обучен захватывать как широкие закономерности, 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 токены, которые являются числовыми представлениями, которые может обрабатывать модель. Затем эти токены корректируются с помощью линейного проекционного слоя, метода, который гарантирует, что их можно будет беспрепятственно объединять с текстовыми данными.
В то же время языковая модель Gemma 2 обрабатывает сопутствующий запрос, чтобы определить его смысл и намерение. Текст запроса преобразуется в токены, которые объединяются с визуальными токенами из SigLIP для создания мультимодального представления — унифицированного формата, связывающего визуальные и текстовые данные.
Используя это интегрированное представление, PaliGemma 2 генерирует ответ шаг за шагом посредством авторегрессивного декодирования, метода, при котором модель предсказывает одну часть ответа за раз на основе контекста, который она уже обработала.
Ключевые возможности PaliGemma 2
Теперь, когда мы поняли, как это работает, давайте рассмотрим ключевые особенности, которые делают PaliGemma 2 надежной моделью vision-language:
Гибкость тонкой настройки: Легко адаптируется к конкретным наборам данных и задачам, хорошо работает в таких приложениях, как создание подписей к изображениям, пространственное мышление и медицинская визуализация.
Разнообразные данные обучения: Обучена на наборах данных, таких как WebLI и OpenImages, что дает ей сильные возможности распознавания объектов и многоязычные возможности вывода.
Интеграция OCR: Включает оптическое распознавание символов для извлечения и интерпретации текста из изображений, что делает его идеальным для анализа документов и других задач, основанных на тексте.
Многоязычные выходные данные: Генерирует подписи и ответы на нескольких языках, идеально подходит для глобальных приложений.
Интеграция с инструментами: Она совместима с такими фреймворками, как Hugging Face Transformers, PyTorch и Keras, что обеспечивает простое развертывание и экспериментирование.
Сравнение PaliGemma 2 и PaliGemma: что улучшено?
Рассмотрение архитектуры первой версии PaliGemma — хороший способ увидеть улучшения PaliGemma 2. Одним из наиболее заметных изменений является замена оригинальной языковой модели Gemma на Gemma 2, что обеспечивает существенные улучшения как в производительности, так и в эффективности.
Gemma 2, доступная в размерах 9B и 27B параметров, была разработана для обеспечения лучшей в своем классе точности и скорости при снижении затрат на развертывание. Это достигается за счет переработанной архитектуры, оптимизированной для эффективного логического вывода на различных аппаратных конфигурациях, от мощных GPU до более доступных конфигураций.
В результате PaliGemma 2 является очень точной моделью. 10B версия PaliGemma 2 достигает более низкого балла Non-Entailment Sentence (NES) в 20.3, по сравнению с 34.3 у оригинальной модели, что означает меньше фактических ошибок в ее выходных данных. Эти усовершенствования делают PaliGemma 2 более масштабируемой, точной и адаптируемой к более широкому спектру приложений, от подробного описания до визуального ответа на вопросы.
Применение PaliGemma 2: Реальные примеры использования VLM-моделей
PaliGemma 2 обладает потенциалом для преобразования отраслей за счет беспрепятственного объединения визуального и языкового понимания. Например, что касается доступности, она может генерировать подробные описания объектов, сцен и пространственных отношений, оказывая важную помощь людям с нарушениями зрения. Эта возможность помогает пользователям лучше понимать свое окружение, обеспечивая большую независимость в повседневных задачах.
Рис. 4. PaliGemma 2 может сделать мир более доступным.
В дополнение к доступности, PaliGemma 2 оказывает влияние в различных отраслях, включая:
Электронная коммерция: Модель улучшает категоризацию продуктов, анализируя и описывая элементы на изображениях, что упрощает управление запасами и улучшает поиск для пользователей.
Здравоохранение: Он поддерживает медицинских работников, интерпретируя медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, наряду с клиническими заметками, чтобы обеспечить более точные и обоснованные диагнозы.
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 подписей и визуальных описаний для мультимедийного контента, экономя время создателям.
Попробуйте сами: PaliGemma 2
Чтобы опробовать PaliGemma 2, вы можете начать с интерактивной демонстрации Hugging Face. Она позволяет изучить ее возможности в таких задачах, как создание подписей к изображениям и ответы на вопросы по изображениям. Просто загрузите изображение и задайте модели вопросы о нем или запросите описание сцены.
Если вы хотите углубиться в тему, вот как вы можете получить практический опыт:
Предварительно обученные модели: Вы можете получить доступ к предварительно обученным моделям и коду с таких платформ, как Hugging Face и Kaggle. Эти ресурсы предоставляют все необходимое для начала работы с моделью.
Ноутбуки: Существует исчерпывающая документация и примеры ноутбуков, чтобы ознакомиться с PaliGemma 2. Вы можете начать с примеров инференса и поэкспериментировать с точной настройкой модели на вашем собственном наборе данных для конкретных задач.
Интеграции: PaliGemma 2 совместима с широко используемыми фреймворками, такими как Hugging Face Transformers, Keras, PyTorch, JAX и Gemma.cpp, что позволяет вам легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы.
Плюсы и минусы PaliGemma 2 от Google
Разобравшись с тем, как начать работу с PaliGemma 2, давайте подробнее рассмотрим ее ключевые сильные и слабые стороны, которые следует учитывать при использовании этих моделей.
Вот что выделяет PaliGemma 2 как модель vision-language:
Повышение эффективности: Благодаря оптимизированной архитектуре Gemma 2, PaliGemma 2 обеспечивает высокую производительность при минимизации затрат на развертывание.
Улучшенные функции безопасности: PaliGemma 2 включает значительные улучшения безопасности в процессе обучения, такие как надежная фильтрация данных предварительного обучения для уменьшения смещений и строгая оценка по контрольным показателям безопасности.
Низкая задержка для небольших конфигураций: Модель 3B обеспечивает более быстрое время логического вывода, что делает ее подходящей для вариантов использования, где скорость имеет решающее значение, таких как рекомендации по продуктам электронной коммерции или системы поддержки в реальном времени.
Между тем, вот некоторые области, в которых PaliGemma 2 может столкнуться с ограничениями:
Задержка: Несмотря на свою мощность, более крупные модели могут столкнуться с проблемами задержки, особенно при развертывании для задач, требующих немедленного ответа, 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 недостаточно представленных областях или языках, не включенных в данные для обучения.
Высокие требования к ресурсам: Несмотря на оптимизацию, версии с 10B и 28B параметрами требуют значительной вычислительной мощности, что делает их менее доступными для небольших организаций с ограниченными ресурсами.
Основные выводы
PaliGemma 2 — это впечатляющий шаг вперед в моделировании зрения и языка, предлагающий улучшенную масштабируемость, гибкость тонкой настройки и точность. Он может служить ценным инструментом для приложений, начиная от решений для обеспечения доступности и электронной коммерции до диагностики в здравоохранении и образования.
Несмотря на некоторые 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 обеспечить надежную основу для исследователей и разработчиков, позволяющую изучать и расширять потенциал ИИ в мультимодальных приложениях.
