Визуально-языковые модели: принципы работы и применения

В предыдущей статье мы рассмотрели, как GPT-4o может понимать изображения и описывать их словами. Мы также видим эту возможность в других новых моделях, таких как Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы подробнее разберём эту концепцию, чтобы объяснить, как работают модели компьютерного зрения и языка и как они объединяют визуальные и текстовые данные.

Эти модели можно использовать для выполнения множества впечатляющих задач: например, для создания подробных описаний фотографий, ответов на вопросы об изображениях и даже создания нового визуального контента на основе текстовых описаний. Благодаря плавной интеграции визуальной и лингвистической информации модели компьютерного зрения и языка меняют наше взаимодействие с технологиями и понимание окружающего мира.

Как работают модели компьютерного зрения и языка#

Прежде чем рассматривать, где можно использовать модели компьютерного зрения и языка (VLMs), давай разберёмся, что это такое и как они работают. VLMs — это продвинутые модели искусственного интеллекта, которые объединяют возможности моделей компьютерного зрения и языковых моделей для работы как с изображениями, так и с текстом. Эти модели получают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся связывать одно с другим. Визуальная часть модели извлекает детали из изображений, а языковая часть понимает текст. Благодаря такой совместной работе VLMs могут понимать и анализировать изображения и текст.

Вот ключевые возможности моделей компьютерного зрения и языка:

• Создание описаний изображений: генерация описательного текста на основе содержимого изображений.
• Ответы на вопросы о визуальном содержимом (VQA): ответы на вопросы, связанные с содержимым изображения.
• Генерация изображений потексту: создание изображений на основе текстовых описаний.
• Поиск по изображениям и тексту: поиск релевантных изображений по заданному текстовому запросу и наоборот.
• Создание мультимодального контента: объединение изображений и текста для генерации нового контента.
• Понимание сцены иобнаружение объектов: идентификация и категоризация объектов и деталей на изображении.

Рис. 1. Пример возможностей модели компьютерного зрения и языка.

Далее рассмотрим распространённые архитектуры VLM и методы обучения, используемые известными моделями, такими как CLIP, SimVLM и VisualGPT.

Контрастивное обучение#

Контрастивное обучение — это метод, который помогает моделям учиться, сравнивая различия между элементами данных. Он вычисляет степень сходства или различия экземпляров и стремится минимизировать контрастивную потерю, измеряющую эти различия. Этот метод особенно полезен в обучении с частичным привлечением учителя, где небольшой набор размеченных примеров помогает модели размечать новые, ранее не встречавшиеся данные. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает её с похожими изображениями кошек и изображениями собак. Выделяя такие признаки, как строение морды, размер тела и шерсть, методы контрастивного обучения позволяют отличать кошку от собаки.

Рис. 2. Как работает контрастивное обучение.

CLIP — это модель компьютерного зрения и языка, которая использует контрастивное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Она работает в три простых этапа. Сначала модель обучает компоненты, которые понимают текст и изображения. Затем она преобразует категории в наборе данных в текстовые описания. Наконец, она определяет описание, наиболее соответствующее заданному изображению. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные прогнозы даже для задач, которым она специально не обучалась.

PrefixLM#

PrefixLM — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для обучения моделей. Он начинает с части предложения (префикса) и учится предсказывать следующее слово. В моделях компьютерного зрения и языка PrefixLM помогает модели предсказывать следующие слова на основе изображения и заданного фрагмента текста. Он использует Vision Transformer (ViT), который разбивает изображение на небольшие фрагменты, каждый из которых представляет часть изображения, а затем обрабатывает их последовательно.

Рис. 3. Пример обучения VLM, использующей метод PrefixLM.

SimVLM — это VLM, использующая метод обучения PrefixLM. В ней применяется более простая архитектура Transformer по сравнению с ранними моделями, но достигаются лучшие результаты в различных тестах. Архитектура этой модели предполагает обучение сопоставлению изображений с текстовыми префиксами с помощью кодировщика Transformer, а затем генерацию текста с помощью декодировщика Transformer.

Мультимодальное объединение с перекрёстным вниманием#

Мультимодальное объединение с перекрёстным вниманием — это метод, повышающий способность предварительно обученной модели компьютерного зрения и языка понимать и обрабатывать визуальные данные. Он работает за счёт добавления в модель слоёв перекрёстного внимания, которые позволяют ей одновременно учитывать визуальную и текстовую информацию.

Вот как это работает:

• Ключевые объекты на изображении идентифицируются и выделяются.
• Выделенные объекты обрабатываются визуальным кодировщиком, который преобразует визуальную информацию в формат, понятный модели.
• Визуальная информация передаётся декодировщику, который интерпретирует изображение, используя знания предварительно обученной языковой модели.

VisualGPT — хороший пример модели, использующей этот метод. Она включает специальный компонент, называемый блоком самовосстанавливающейся активации (SRAU), который помогает модели избежать распространённой проблемы исчезающих градиентов. Исчезающие градиенты могут привести к потере моделью важной информации во время обучения, но SRAU сохраняет высокую производительность модели.

Рис. 4. Архитектура модели VisualGPT.

Применение моделей компьютерного зрения и языка#

Модели компьютерного зрения и языка влияют на множество отраслей. От совершенствования платформ электронной коммерции до повышения доступности интернета — потенциальные области применения VLM впечатляют. Давай рассмотрим некоторые из них.

Генерация описаний товаров#

Когда ты покупаешь товары онлайн, ты видишь подробные описания каждого продукта, но создание таких описаний может занимать много времени. VLMs упрощают этот процесс, автоматизируя генерацию описаний. Интернет-магазины могут напрямую создавать подробные и точные описания по изображениям товаров с помощью моделей компьютерного зрения и языка.

Качественные описания товаров помогают поисковым системам находить продукты по конкретным характеристикам, указанным в описании. Например, описание с выражениями «длинный рукав» и «хлопковый воротник» помогает покупателям легче найти «хлопковую рубашку с длинными рукавами». Это также помогает покупателям быстрее находить нужные товары и, как следствие, повышает продажи и удовлетворённость клиентов.

Рис. 5. Пример описания товара, созданного с помощью ИИ.

Модели генеративного ИИ, такие как BLIP-2, — это примеры сложных VLM, способных напрямую предсказывать характеристики товаров по изображениям. BLIP-2 использует несколько компонентов, чтобы точно понимать и описывать товары электронной коммерции. Сначала он обрабатывает и понимает визуальные характеристики товара с помощью кодировщика изображений. Затем трансформер запросов интерпретирует эту визуальную информацию в контексте конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель создаёт подробные и точные описания товаров.

Повышение доступности интернета#

Модели компьютерного зрения и языка могут сделать интернет более доступным с помощью создания описаний изображений, особенно для людей с нарушениями зрения. Традиционно пользователям нужно самостоятельно вводить описания визуального контента на веб-сайтах и в социальных сетях. Например, при публикации в Instagram можно добавить альтернативный текст для программ чтения с экрана. Однако VLMs могут автоматизировать этот процесс.

Когда VLM видит изображение кошки, сидящей на диване, она может сгенерировать описание «Кошка сидит на диване», делая сцену понятной для пользователей с нарушениями зрения. VLMs используют такие методы, как промптинг с малым числом примеров, при котором они учатся на нескольких парах изображений и описаний, и промптинг с рассуждением по шагам, который помогает им логично разбивать сложные сцены. Эти методы делают сгенерированные описания более связными и подробными.

Рис. 6. Использование ИИ для создания описаний изображений.

В рамках этой задачи функция Google «Получение описаний изображений от Google» в Chrome автоматически создаёт описания изображений без альтернативного текста. Хотя эти описания, созданные ИИ, могут быть не такими подробными, как написанные людьми, они всё же предоставляют ценную информацию.

Преимущества и ограничения моделей компьютерного зрения и языка#

Модели компьютерного зрения и языка (VLMs) предлагают множество преимуществ благодаря объединению визуальных и текстовых данных. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

• Улучшенное взаимодействие человека и машины: позволяют системам понимать визуальные и текстовые запросы и отвечать на них, совершенствуя виртуальных помощников, чат-ботов и робототехнику.
• Расширенная диагностика и анализ: помогают в медицине, анализируя изображения и создавая описания, поддерживая медицинских специалистов при получении второго мнения и обнаружении аномалий.
• Интерактивное повествование и развлечения: создают увлекательные истории, объединяя визуальные и текстовые данные для улучшения пользовательского опыта в играх и виртуальной реальности.

Несмотря на впечатляющие возможности, модели компьютерного зрения и языка имеют и определённые ограничения. Вот о чём следует помнить при работе с VLMs:

• Высокие вычислительные требования: обучение и развёртывание VLMs требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их дорогими и менее доступными.
• Зависимость от данных и предвзятость: VLMs могут выдавать предвзятые результаты, если обучаются на недостаточно разнообразных или предвзятых наборах данных, что может закреплять стереотипы и дезинформацию.
• Ограниченное понимание контекста: VLMs могут испытывать трудности с пониманием общей картины или контекста и выдавать чрезмерно упрощённые или неверные результаты.

Основные выводы#

Модели компьютерного зрения и языка обладают огромным потенциалом во многих областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут стимулировать инновации и преобразовывать целые отрасли. Однако важно разрабатывать эти технологии ответственно и этично, чтобы обеспечить их справедливое применение. По мере развития VLMs будут совершенствоваться такие задачи, как поиск по изображениям, и вспомогательные технологии.

Чтобы продолжать изучать ИИ, присоединяйся к нашему сообществу! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀