Понимание визуально-языковых моделей и их применений

В предыдущей статье мы рассмотрели, как GPT-4o может понимать и описывать изображения с помощью слов. Мы также наблюдаем эту способность в других новых моделях, таких как Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы углубимся в эту концепцию, чтобы объяснить, как работают модели Визуально-Языковые Модели 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.

Как 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.
• Генерация текста визображение: 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 иобнаружение объектов: Идентификация и категоризация объектов и деталей внутри изображения.

Рис. 1. Пример возможностей визуально-языковой модели.

Далее давай рассмотрим распространенные 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 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 контрастное обучение.

CLIP — это визуально-языковая модель, которая использует контрастное обучение для сопоставления текстовых описаний с изображениями. Она работает в три простых шага. Сначала она обучает те части модели, которые понимают как текст, так и изображения. Во-вторых, она преобразует категории из датасета в текстовые описания. В-третьих, она определяет наилучшее соответствие описания для данного изображения. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные предсказания даже для задач, для которых она не была специально обучена.

PrefixLM#

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 с использованием техники PrefixLM.

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. Архитектура ее модели включает обучение связыванию изображений с текстовыми префиксами с использованием кодировщика transformer и последующую генерацию текста с использованием декодера transformer.

Мультимодальное 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 эту технику. Она включает в себя специальную функцию, называющуюся самовосстанавливающимся блоком активации (SRAU), которая помогает модели избегать распространенной проблемы, называемой затуханием градиентов. Затухание градиентов может приводить к потере важной информации моделями во время обучения, но SRAU поддерживает высокую производительность модели.

Рис. 4. Архитектура модели VisualGPT.

Применение 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.

Генерация описаний товаров#

Когда ты совершаешь покупки в интернете, ты видишь подробные описания каждого товара, но создание этих описаний может занимать много времени. VLM упрощают этот процесс, автоматизируя генерацию этих описаний. Интернет-ритейлеры могут напрямую генерировать подробные и точные описания из изображений товаров с помощью визуально-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 описания товара, сгенерированного ИИ.

Модели генеративного ИИ, такие как BLIP-2, являются примерами сложных VLM, способных предсказывать характеристики товаров напрямую по изображениям. BLIP-2 использует несколько компонентов для точного понимания и описания товаров электронной коммерции. Она начинает с обработки и понимания визуальных аспектов товара с помощью кодировщика изображений. Затем запрашивающий transformer интерпретирует эту визуальную информацию в контексте конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель генерирует подробные и точные описания товаров.

Повышение доступности интернета#

Визуально-языковые модели могут сделать интернет более доступным за счет создания подписей к изображениям, особенно для слабовидящих людей. Традиционно пользователям необходимо самостоятельно вводить описания визуального контента на веб-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 связи с этим функция Google "Получить описания изображений от Google" в Chrome автоматически генерирует описания для изображений без альт-текста. Хотя эти сгенерированные ИИ описания могут быть не столь подробными, как написанные людьми, они все же предоставляют ценную информацию.

Преимущества 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.
• Углубленная диагностика и анализ: Помощь в медицинской сфере путем анализа изображений и генерации описаний, поддержка медицинских работников вторым мнением и обнаружение 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.

Основные выводы#

Визуально-языковые модели обладают невероятным потенциалом в самых разных областях, таких как электронная коммерция и здравоохранение. Объединяя визуальные и текстовые данные, они могут стимулировать инновации и трансформировать отрасти. Тем не менее, ответственное и этичное развитие этих технологий имеет важное значение для обеспечения их справедливого использования. По мере дальнейшего развития VLM они будут улучшать такие задачи, как поиск по изображениям и вспомогательные технологии.

Продолжай изучать искусственный интеллект, присоединяйся к нашему сообществу! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀