Понимание моделей vision language и их применения

В предыдущей статье мы рассмотрели, 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 модели Vision Language и как они объединяют визуальные и текстовые данные. 

Эти модели можно использовать для выполнения ряда впечатляющих задач, таких как создание подробных подписей к фотографиям, ответы на вопросы об изображениях и даже создание нового визуального контента на основе текстовых описаний. Благодаря плавной интеграции визуальной и лингвистической информации модели Vision Language меняют то, как мы взаимодействуем с технологиями и понимаем окружающий мир.

Как работают модели vision language

Прежде чем мы рассмотрим, где можно использовать модели Vision Language (VLM), давайте поймем, что это такое и как они работают. VLM — это передовые модели ИИ, которые объединяют возможности моделей vision и language для обработки как изображений, так и текста. Эти модели принимают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся связывать их. Визуальная часть модели фиксирует детали изображений, а языковая часть понимает текст. Эта совместная работа позволяет VLM понимать и анализировать как изображения, так и текст.

Вот основные возможности моделей Vision Language:

• Описание изображений: Создание описательного текста на основе содержания изображений.
  ‍
• Visual Question Answering (VQA): Ответы на вопросы, связанные с содержанием изображения.
  ‍
• Text-to-Image Generation: Создание изображений на основе текстовых описаний.
  ‍
• Image-Text Retrieval: Поиск релевантных изображений для данного текстового запроса и наоборот.
  ‍
• Мультимодальное создание контента: Объединение изображений и текста для создания нового контента.
  ‍
• Понимание сцен и обнаружение объектов: Идентификация и классификация объектов и деталей на изображении.

‍

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

Контрастное обучение

Контрастное обучение — это метод, который помогает моделям учиться, сравнивая различия между точками данных. Он вычисляет, насколько похожи или различны экземпляры, и стремится минимизировать функцию потерь контраста, которая измеряет эти различия. Это особенно полезно при полуавтоматическом обучении, когда небольшой набор размеченных примеров помогает модели маркировать новые, невидимые данные. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает ее с похожими изображениями кошек и изображениями собак. Определяя такие признаки, как структура лица, размер тела и шерсть, методы контрастного обучения могут различать кошку и собаку.

‍

CLIP — это Vision-Language Model, которая использует контрастное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Он работает в три простых шага. Во-первых, он обучает части модели, которые понимают как текст, так и изображения. Во-вторых, он преобразует категории в наборе данных в текстовые описания. В-третьих, он определяет наилучшее соответствие описания для данного изображения. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные прогнозы даже для задач, для которых она специально не обучалась.

PrefixLM

PrefixLM — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для обучения моделей. Он начинается с части предложения (префикса) и учится предсказывать следующее слово. В Vision-Language Models 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, и обрабатывает их последовательно. 

‍

SimVLM — это VLM, использующая технику обучения PrefixLM. Она использует более простую архитектуру Transformer по сравнению с более ранними моделями, но достигает лучших результатов в различных тестах. Ее архитектура модели включает в себя обучение связывать изображения с текстовыми префиксами с использованием кодировщика transformer, а затем генерировать текст с использованием декодировщика transformer. 

Мультимодальное слияние с перекрестным вниманием

Мультимодальное слияние с перекрестным вниманием — это метод, который улучшает способность предварительно обученной Vision Language Model понимать и обрабатывать визуальные данные. Он работает путем добавления слоев перекрестного внимания к модели, что позволяет ей одновременно обращать внимание как на визуальную, так и на текстовую информацию. 

Вот как это работает: 

• Ключевые объекты на изображении идентифицируются и выделяются.
  ‍
• Выделенные объекты обрабатываются визуальным кодировщиком, преобразуя 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 self-resurrecting activation unit (SRAU), которая помогает модели избежать распространенной проблемы, называемой исчезающими градиентами. Исчезающие градиенты могут привести к потере важной информации во время обучения, но SRAU поддерживает высокую производительность модели. 

‍

Применение vision language models

Vision Language Models оказывают влияние на различные отрасли. От улучшения платформ электронной коммерции до повышения доступности Интернета — потенциальные возможности использования VLM впечатляют. Давайте рассмотрим некоторые из этих приложений.

Создание описаний продуктов

Когда вы совершаете покупки в Интернете, вы видите подробные описания каждого продукта, но создание этих описаний может занять много времени. VLM упрощают этот процесс, автоматизируя создание этих описаний. Интернет-магазины могут напрямую генерировать подробные и точные описания из изображений продуктов с помощью Vision Language Models. 

Высококачественные описания продуктов помогают поисковым системам идентифицировать продукты на основе определенных атрибутов, упомянутых в описании. Например, описание, содержащее «длинный рукав» и «хлопковая горловина», помогает клиентам легче найти «рубашку с длинным рукавом из хлопка». Это также помогает клиентам быстро найти то, что они хотят, и, в свою очередь, увеличивает продажи и удовлетворенность клиентов.

‍

Генеративные модели ИИ, такие как BLIP-2, являются примерами сложных VLM, которые могут прогнозировать атрибуты продукта непосредственно из изображений. 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 запрашивающий трансформер интерпретирует эту визуальную информацию в контексте конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель генерирует подробные и точные описания продуктов.

Делаем интернет более доступным

Модели Vision Language Models могут сделать интернет более доступным благодаря созданию подписей к изображениям, особенно для людей с нарушениями зрения. Традиционно пользователи должны вводить описания визуального контента на веб-сайтах и в социальных сетях. Например, когда вы публикуете что-то в Instagram, вы можете добавить альтернативный текст для программ чтения с экрана. Однако VLM могут автоматизировать этот процесс. 

Когда VLM видит изображение кошки, сидящей на диване, она может сгенерировать подпись "Кошка сидит на диване", делая сцену понятной для пользователей с нарушениями зрения. VLM используют такие методы, как few-shot prompting, где они учатся на нескольких примерах пар изображение-подпись, и chain-of-thought prompting, который помогает им логически разбивать сложные сцены. Эти методы делают сгенерированные подписи более связными и подробными.

‍

С этой целью функция Google "Получение описаний изображений от Google" в Chrome автоматически генерирует описания для изображений без alt-текста. Хотя эти сгенерированные ИИ описания могут быть не такими подробными, как описания, написанные людьми, они все же предоставляют ценную информацию.

Преимущества и ограничения моделей Vision Language Models

Модели Vision Language Models (VLM) предлагают множество преимуществ, объединяя визуальные и текстовые данные. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

• Улучшенное взаимодействие человека и машины: Позволяют системам понимать и реагировать как на визуальные, так и на текстовые входные данные, улучшая виртуальных помощников, чат-ботов и робототехнику.
  ‍
• Расширенная диагностика и анализ: Помогают в медицинской сфере, анализируя изображения и генерируя описания, поддерживая медицинских работников вторым мнением и обнаружением аномалий.
  ‍
• Интерактивное повествование и развлечения: Создают увлекательные истории, объединяя визуальные и текстовые входные данные для улучшения пользовательского опыта в играх и виртуальной реальности.

Несмотря на свои впечатляющие возможности, модели Vision Language Models также имеют определенные ограничения. Вот некоторые вещи, которые следует учитывать, когда речь идет о VLM:

• Высокие вычислительные требования: Обучение и развертывание VLM требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их дорогостоящими и менее доступными.
  ‍
• Зависимость от данных и предвзятость: VLM могут выдавать предвзятые результаты, если они обучены на недиверсифицированных или предвзятых наборах данных, что может увековечить стереотипы и дезинформацию.
  ‍
• Ограниченное понимание контекста: VLM могут испытывать трудности с пониманием общей картины или контекста и генерировать упрощенные или неверные выходные данные.

Основные выводы

Модели Vision Language Models обладают невероятным потенциалом во многих областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут стимулировать инновации и преобразовывать отрасли. Однако ответственная и этичная разработка этих технологий имеет важное значение для обеспечения их справедливого использования. По мере развития VLM они будут улучшать такие задачи, как поиск на основе изображений и вспомогательные технологии. 

Чтобы продолжить изучение ИИ, присоединяйтесь к нашему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀