Понимание визуально-языковых моделей и их применений

В предыдущей статье мы исследовали, как GPT-4o может понимать и описывать изображения с помощью слов. Мы также наблюдаем эту возможность в других новых моделях, таких как Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы углубимся в эту концепцию, чтобы объяснить, как работают мультимодальные языковые модели (VLM) и как они объединяют визуальные и текстовые данные.

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

Link to this sectionКак работают мультимодальные языковые модели#

Прежде чем мы рассмотрим, где можно применять мультимодальные языковые модели (VLM), давай разберемся, что они собой представляют и как работают. VLM — это передовые модели ИИ, которые объединяют способности моделей компьютерного зрения и обработки языка для работы как с изображениями, так и с текстом. Эти модели принимают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся связывать их между собой. Визуальная часть модели фиксирует детали изображений, а языковая — понимает текст. Такое взаимодействие позволяет VLM понимать и анализировать как изображения, так и текст.

Вот ключевые возможности мультимодальных языковых моделей:

• Описание изображений (Image Captioning): Создание описательного текста на основе содержимого изображений.
• Визуальные ответы на вопросы (VQA): Ответы на вопросы, связанные с содержимым изображения.
• Преобразование текста в генерацию изображений: Создание изображений на основе текстовых описаний.
• Поиск по изображению и тексту: Нахождение релевантных изображений по текстовому запросу и наоборот.
• Создание мультимодального контента: Сочетание изображений и текста для генерации нового контента.
• Понимание сцены и обнаружение объектов: Идентификация и классификация объектов и деталей на изображении.

Рис 1. Пример возможностей мультимодальной языковой модели.

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

Link to this sectionКонтрастивное обучение#

Контрастивное обучение — это метод, который помогает моделям учиться, сравнивая различия между точками данных. Он вычисляет, насколько похожи или различны примеры, и направлен на минимизацию контрастивной функции потерь, которая измеряет эти различия. Это особенно полезно в обучении с частичным привлечением учителя, где небольшой набор размеченных примеров направляет модель для разметки новых, ранее не виденных данных. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает её с похожими изображениями кошек и изображениями собак. Определяя такие признаки, как структура морды, размер тела и шерсть, методы контрастивного обучения могут различить кошку и собаку.

Рис 2. Как работает контрастивное обучение.

CLIP — это мультимодальная языковая модель, использующая контрастивное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Она работает в три простых шага. Во-первых, она обучает части модели, которые понимают как текст, так и изображения. Во-вторых, она преобразует категории в наборе данных в текстовые описания. В-третьих, она определяет наиболее подходящее описание для заданного изображения. Благодаря этому методу, модель CLIP может делать точные прогнозы даже для задач, для которых она не была специально обучена.

Link to this sectionPrefixLM#

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

Рис 3. Пример обучения VLM, использующего метод PrefixLM.

SimVLM — это VLM, использующая метод обучения PrefixLM. Она применяет более простую архитектуру Transformer по сравнению с предыдущими моделями, но достигает лучших результатов в различных тестах. Её архитектура включает обучение ассоциации изображений с текстовыми префиксами с использованием кодировщика Transformer, а затем генерацию текста с использованием декодировщика Transformer.

Link to this sectionМультимодальное слияние с помощью Cross-Attention#

Мультимодальное слияние с кросс-вниманием (cross-attention) — это метод, улучшающий способность предварительно обученной мультимодальной языковой модели понимать и обрабатывать визуальные данные. Он работает за счет добавления в модель слоев кросс-внимания, которые позволяют ей одновременно фокусироваться как на визуальной, так и на текстовой информации.

Вот как это работает:

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

VisualGPT — хороший пример модели, использующей этот метод. Она включает специальную функцию, называемую блоком самовосстанавливающейся активации (SRAU), которая помогает модели избежать распространенной проблемы, называемой затухающими градиентами. Затухающие градиенты могут привести к тому, что модели теряют важную информацию во время обучения, но SRAU сохраняет высокую производительность модели.

Рис 4. Архитектура модели VisualGPT.

Link to this sectionПрименение мультимодальных языковых моделей#

Мультимодальные языковые модели оказывают влияние на самые разные отрасли. От улучшения платформ электронной коммерции до повышения доступности интернета — потенциальные возможности использования VLM захватывают дух. Давай изучим некоторые из этих областей применения.

Link to this sectionГенерация описаний товаров#

Когда ты делаешь покупки онлайн, ты видишь подробные описания каждого товара, но создание этих описаний может занимать много времени. VLM оптимизируют этот процесс, автоматизируя создание данных описаний. Онлайн-ритейлеры могут напрямую создавать подробные и точные описания на основе изображений товаров с помощью мультимодальных языковых моделей.

Качественные описания товаров помогают поисковым системам идентифицировать товары на основе специфических атрибутов, упомянутых в описании. Например, описание, содержащее "длинный рукав" и "хлопковый воротник", помогает покупателям легче найти "хлопковую рубашку с длинным рукавом". Это также помогает клиентам быстро находить желаемое и, в свою очередь, увеличивает продажи и удовлетворенность клиентов.

Рис 5. Пример сгенерированного ИИ описания товара.

Модели генеративного 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 товаров электронной коммерции. Сначала модель обрабатывает и осмысливает визуальные аспекты товара 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 товаров.

Link to this sectionПовышение доступности интернета#

Мультимодальные языковые модели могут сделать интернет более доступным с помощью функции описания изображений, особенно для людей с нарушениями зрения. Традиционно пользователям необходимо самостоятельно вводить описания визуального контента на сайтах и в социальных сетях. Например, когда ты публикуешь пост в Instagram, ты можешь добавить альтернативный текст для программ чтения с экрана. Однако VLM могут автоматизировать этот процесс.

Когда VLM видит изображение кошки, сидящей на диване, она может создать 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 детализированными.

Рис 6. Использование ИИ для генерации подписей к изображениям.

В этой связи функция Google "Получить описание изображений от Google" в Chrome автоматически создает описания для изображений без альтернативного текста. Хотя эти сгенерированные ИИ описания могут быть не такими подробными, как написанные людьми, они все же предоставляют ценную информацию.

Link to this sectionПреимущества и ограничения мультимодальных языковых моделей#

Мультимодальные языковые модели (VLM) предлагают множество преимуществ за счет объединения визуальных и текстовых данных. Некоторые из ключевых преимуществ включают:

• Улучшенное взаимодействие человека и машины: Позволяют системам понимать визуальные и текстовые входные данные и реагировать на них, улучшая виртуальных помощников, чат-ботов и робототехнику.
• Передовая диагностика и анализ: Помогают в медицинской сфере за счет анализа изображений и генерации описаний, поддерживая медицинских специалистов в получении второго мнения и обнаружении аномалий.
• Интерактивное повествование и развлечения: Генерируют увлекательные сюжеты, объединяя визуальные и текстовые входные данные, что улучшает пользовательский опыт в играх и виртуальной реальности.

Несмотря на свои впечатляющие возможности, мультимодальные языковые модели также имеют определенные ограничения. Вот несколько моментов, которые стоит 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 обучены на неразнообразных или смещенных наборах данных, что может поддерживать стереотипы и распространение дезинформации.
• Ограниченное понимание контекста: VLM могут испытывать трудности с пониманием общей картины или контекста, что приводит к генерации упрощенных или неверных результатов.

Link to this sectionОсновные выводы#

Мультимодальные языковые модели обладают невероятным потенциалом во многих областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут способствовать инновациям и трансформировать отрасли. Тем не менее, ответственная и этичная разработка этих технологий необходима, чтобы обеспечить их справедливое использование. По мере развития VLM будут улучшаться такие задачи, как поиск на основе изображений и вспомогательные технологии.

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