Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Узнайте о визуально-языковых моделях, о том, как они работают, и об их различных применениях в искусственном интеллекте. Узнайте, как эти модели объединяют визуальные и языковые возможности.
В предыдущей статье мы рассказали о том, как GPT-4o может понимать и описывать изображения с помощью слов. Мы также видим эту возможность в других новых моделях, таких как Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы углубимся в эту концепцию, чтобы объяснить, как работают языковые модели зрения и как они объединяют визуальные и текстовые данные.
Эти модели могут использоваться для выполнения целого ряда впечатляющих задач, таких как создание подробных подписей к фотографиям, ответы на вопросы по изображениям и даже создание нового визуального контента на основе текстовых описаний. Благодаря бесшовной интеграции визуальной и лингвистической информации Vision Language Models меняют наши представления о взаимодействии с технологиями и понимании окружающего мира.
Как работают языковые модели зрения
Прежде чем мы рассмотрим, где можно использовать языковые модели зрения (VLM), давайте разберемся, что это такое и как они работают. VLM - это усовершенствованные модели искусственного интеллекта, которые сочетают в себе способности зрительных и языковых моделей для работы как с изображениями, так и с текстом. Эти модели воспринимают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся связывать их между собой. Зрительная часть модели улавливает детали изображений, а языковая часть понимает текст. Такая совместная работа позволяет VLM понимать и анализировать как изображения, так и текст.
Вот основные возможности языковых моделей Vision:
Создание подписей к изображениям: Генерирование описательного текста на основе содержимого изображений.
Визуальные вопросы (Visual Question Answering, VQA): Ответы на вопросы, связанные с содержанием изображения.
Перевод текста наГенерация изображений: Создание изображений на основе текстовых описаний.
Поиск изображений и текстов: Поиск релевантных изображений по заданному текстовому запросу и наоборот.
Мультимодальное создание контента: Сочетание изображений и текста для создания нового контента.
Понимание сцены и Обнаружение объектов: Идентификация и классификация объектов и деталей на изображении.
Рис. 1. Пример возможностей языковой модели зрения.
Далее мы рассмотрим общие архитектуры VLM и методы обучения, используемые в таких известных моделях, как CLIP, SimVLM и VisualGPT.
Контрастное обучение
Контрастное обучение - это метод, который помогает моделям обучаться, сравнивая различия между точками данных. Она вычисляет, насколько похожи или различны экземпляры, и стремится минимизировать потери от контраста, которые измеряют эти различия. Она особенно полезна в полуподконтрольном обучении, когда небольшой набор помеченных примеров помогает модели маркировать новые, невидимые данные. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает ее с похожими изображениями кошек и собак. Выявляя такие особенности, как строение лица, размер тела и шерсть, методы контрастного обучения позволяют отличить кошку от собаки.
CLIP - это модель языка зрения, которая использует контрастное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Она работает в три простых этапа. Во-первых, она обучает те части модели, которые понимают как текст, так и изображения. Во-вторых, она преобразует категории в наборе данных в текстовые описания. В-третьих, она определяет наилучшее описание для данного изображения. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные прогнозы даже для задач, для которых она не была специально обучена.
ПрефиксLM
PrefixLM - это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для обучения моделей. Он начинает с части предложения (префикса) и учится предсказывать следующее слово. В Vision-Language Models префиксLM помогает модели предсказывать следующие слова на основе изображения и заданного фрагмента текста. Для этого используется трансформатор зрения (ViT), который разбивает изображение на небольшие участки, каждый из которых представляет собой часть изображения, и обрабатывает их последовательно.
Рис. 3. Пример обучения VLM, использующего технику PrefixLM.
SimVLM - это VLM, использующий метод обучения PrefixLM. Она использует более простую архитектуру трансформатора по сравнению с предыдущими моделями, но достигает лучших результатов в различных тестах. Архитектура модели включает в себя обучение ассоциированию изображений с текстовыми префиксами с помощью кодера-трансформера и последующее генерирование текста с помощью декодера-трансформера.
Мультимодальное слияние с перекрестным вниманием
Мультимодальное слияние с перекрестным вниманием - это техника, которая улучшает способность предварительно обученной модели языка зрения понимать и обрабатывать визуальные данные. Она работает за счет добавления в модель слоев перекрестного внимания, что позволяет ей одновременно обращать внимание на визуальную и текстовую информацию.
Вот как это работает:
Идентификация и выделение ключевых объектов на изображении.
Выделенные объекты обрабатываются визуальным кодировщиком, переводящим визуальную информацию в формат, понятный модели.
Визуальная информация передается декодеру, который интерпретирует изображение, используя знания предварительно обученной языковой модели.
VisualGPT - хороший пример модели, использующей эту технику. Она включает в себя специальную функцию, называемую самовосстанавливающейся активационной единицей (SRAU), которая помогает модели избежать распространенной проблемы, называемой исчезающими градиентами. Исчезающие градиенты могут привести к тому, что модели теряют важную информацию во время обучения, но SRAU сохраняет производительность модели.
Языковые модели зрения оказывают влияние на самые разные отрасли. От усовершенствования платформ электронной коммерции до повышения доступности интернета - потенциальные возможности использования VLM просто захватывают. Давайте рассмотрим некоторые из этих применений.
Создание описаний продуктов
Совершая покупки в Интернете, вы видите подробные описания каждого товара, но создание таких описаний может отнимать много времени. VLM упрощают этот процесс, автоматизируя создание таких описаний. Интернет-магазины могут напрямую генерировать подробные и точные описания на основе изображений товаров с помощью Vision Language Models.
Качественные описания товаров помогают поисковым системам идентифицировать товары по определенным признакам, указанным в описании. Например, описание, содержащее слова "длинный рукав" и "хлопковая горловина", помогает покупателям легче найти "хлопковую рубашку с длинным рукавом". Это также помогает покупателям быстро найти то, что им нужно, и, в свою очередь, повышает продажи и удовлетворенность клиентов.
Рис. 5. Пример сгенерированного ИИ описания продукта.
Генеративные модели ИИ, такие как BLIP-2, являются примерами сложных VLM, которые могут предсказывать атрибуты товара непосредственно по изображениям. BLIP-2 использует несколько компонентов для точного понимания и описания продуктов электронной коммерции. Он начинает с обработки и понимания визуальных аспектов продукта с помощью кодировщика изображений. Затем преобразователь запросов интерпретирует эту визуальную информацию в контексте конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель генерирует подробные и точные описания товаров.
Сделать интернет более доступным
Языковые модели зрения могут сделать интернет более доступным благодаря подписям к изображениям, особенно для людей с ослабленным зрением. Традиционно пользователям приходится вводить описания визуального контента на веб-сайтах и в социальных сетях. Например, когда вы публикуете пост в Instagram, вы можете добавить альтернативный текст для устройств чтения с экрана. Однако VLM могут автоматизировать этот процесс.
Когда VLM видит изображение кошки, сидящей на диване, он может сгенерировать надпись "Кошка сидит на диване", сделав сцену понятной для слабовидящих пользователей. VLM используют такие техники, как подсказка по нескольким кадрам, когда они учатся на нескольких примерах пар "изображение - подпись", и подсказка по цепочке мыслей, которая помогает им логически разложить сложные сцены. Эти методы делают генерируемые подписи более последовательными и подробными.
Рис. 6. Использование искусственного интеллекта для создания подписей к изображениям.
В связи с этим функция Google"Получить описания изображений от Google" в Chrome автоматически генерирует описания для изображений без alt-текста. Хотя эти описания, созданные искусственным интеллектом, могут быть не такими подробными, как написанные человеком, они все равно предоставляют ценную информацию.
Преимущества и ограничения языковых моделей зрения
Языковые модели зрения (VLM) предлагают множество преимуществ, объединяя визуальные и текстовые данные. Некоторые из ключевых преимуществ включают:
Улучшение взаимодействия человека и машины: Позволит системам понимать и реагировать как на визуальные, так и на текстовые сигналы, улучшая работу виртуальных помощников, чат-ботов и робототехники.
Расширенная диагностика и анализ: Помогайте в медицинской сфере, анализируя изображения и составляя описания, помогая медицинским работникам получать второе мнение и выявлять аномалии.
Интерактивное повествование и развлечения: Создание увлекательных повествований путем объединения визуальных и текстовых данных для улучшения пользовательского опыта в играх и виртуальной реальности.
Несмотря на свои впечатляющие возможности, Vision Language Models также имеют определенные ограничения. Вот некоторые вещи, которые следует иметь в виду, когда речь идет о VLM:
Высокие требования к вычислительным ресурсам: Обучение и развертывание VLM требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их дорогостоящими и менее доступными.
Зависимость от данных и предвзятость: VLM могут давать необъективные результаты, если они обучены на неразнородных или предвзятых наборах данных, что может увековечить стереотипы и дезинформацию.
Ограниченное понимание контекста: VLM могут не понимать общую картину или контекст и генерировать чрезмерно упрощенные или неверные результаты.
Основные выводы
Языковые модели зрения обладают невероятным потенциалом во многих областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут стимулировать инновации и трансформировать отрасли. Однако для обеспечения справедливого использования этих технологий необходимо ответственно и этично подходить к их разработке. По мере развития VLM будут совершенствоваться такие задачи, как поиск по изображениям и вспомогательные технологии.
Чтобы продолжать изучать ИИ, присоединяйтесь к нашему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
