Визуально-языковые модели и их применение

В предыдущей статье мы рассмотрели, как GPT-4o может понимать изображения и описывать их словами. Такие возможности есть и у других новых моделей, например Google Gemini и Claude 3. Сегодня мы подробнее разберем эту концепцию и объясним, как работают модели «зрение — язык» и как они объединяют визуальные и текстовые данные.

Эти модели можно использовать для решения самых разных впечатляющих задач: например, создавать подробные описания фотографий, отвечать на вопросы об изображениях и даже генерировать новый визуальный контент по текстовым описаниям. Объединяя визуальную и языковую информацию, модели визуально-языкового взаимодействия меняют способы нашего взаимодействия с технологиями и понимания окружающего мира.

Как работают модели «зрение — язык»#

Прежде чем рассмотреть варианты применения моделей визуально-языкового взаимодействия (VLMs), давай разберёмся, что это такое и как они работают. VLMs — это продвинутые модели ИИ, которые объединяют возможности моделей компьютерного зрения и языковых моделей для работы с изображениями и текстом. Такие модели получают изображения вместе с их текстовыми описаниями и учатся связывать одно с другим. Визуальная часть модели извлекает детали из изображений, а языковая — понимает текст. Благодаря этой совместной работе VLMs могут понимать и анализировать как изображения, так и текст.

Основные возможности моделей «зрение — язык»:

• Описание изображений: Создание описательного текста на основе содержимого изображений.
• Визуальные ответы на вопросы (VQA): Ответы на вопросы, связанные с содержимым изображения.
• Генерация изображений по тексту: Создание изображений на основе текстовых описаний.
• Поиск по изображениям и тексту: Поиск подходящих изображений по текстовому запросу и наоборот.
• Создание мультимодального контента: Объединение изображений и текста для создания нового контента.
• Понимание сцены и обнаружение объектов: Определение и классификация объектов и деталей на изображении. На платформе Ultralytics многие VLM могут автоматически аннотировать наборы данных для обнаружения объектов, а таблица лидеров VLM сравнивает точность их работы.

Рис. 1. Пример возможностей модели «зрение — язык».

Теперь 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 степень сходства или различия между примерами и стремится минимизировать контрастивную функцию потерь, измеряющую эти различия. Этот метод особенно полезен в обучении с частичным привлечением учителя, где небольшое количество размеченных примеров помогает модели размечать новые, ранее не встречавшиеся данные. Например, чтобы понять, как выглядит кошка, модель сравнивает её изображения с похожими изображениями кошек и собак. Выявляя 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 «зрение — язык», которая использует контрастивное обучение, чтобы сопоставлять текстовые описания с изображениями. Она работает в три простых этапа. Сначала обучаются части модели, которые понимают текст и изображения. Затем категории в наборе данных преобразуются в текстовые описания. Наконец, для данного изображения находится наиболее подходящее описание. Благодаря этому методу модель CLIP может делать точные прогнозы даже для задач, на которых ее специально не обучали.

PrefixLM#

PrefixLM — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для обучения моделей. Сначала модели подается часть предложения (префикс), после чего она учится предсказывать следующее слово. В моделях «зрение — язык» PrefixLM помогает предсказывать следующие слова на основе изображения и заданного фрагмента текста. В этом методе используется визуальный Transformer (ViT), который разбивает изображение на небольшие фрагменты, каждый из которых представляет часть изображения, а затем последовательно обрабатывает их.

Рис. 3. Пример обучения VLM с использованием метода PrefixLM.

SimVLM — это VLM, использующая метод обучения PrefixLM. В ней используется более простая архитектура Transformer, чем в предыдущих моделях, но в различных тестах она показывает лучшие результаты. Архитектура модели предполагает обучение сопоставлению изображений с текстовыми префиксами с помощью Transformer-энкодера, а затем генерацию текста с помощью Transformer-декодера.

Объединение мультимодальных данных с перекрестным вниманием#

Объединение мультимодальных данных с перекрестным вниманием — это метод, который повышает способность предварительно обученной модели «зрение — язык» понимать и обрабатывать визуальные данные. Для этого в модель добавляются слои перекрестного внимания, позволяющие ей одновременно учитывать визуальную и текстовую информацию.

Вот как это работает:

• На изображении определяются ключевые объекты и выделяются.
• Выделенные объекты обрабатываются визуальным энкодером, который преобразует визуальную информацию в формат, понятный модели.
• Визуальная информация передается декодеру, который интерпретирует изображение, используя знания предварительно обученной языковой модели.

VisualGPT — хороший пример модели, использующей этот метод. В нее входит специальный компонент — блок самовосстанавливающейся активации (SRAU), который помогает модели избежать распространенной проблемы, называемой затуханием градиентов. Из-за затухания градиентов модели могут терять важную информацию во время обучения, но SRAU помогает сохранять высокую производительность модели.

Рис. 4. Архитектура модели VisualGPT.

Применение моделей «зрение — язык»#

Модели «зрение — язык» меняют самые разные отрасли. От улучшения платформ электронной коммерции до повышения доступности интернета — потенциальные возможности применения VLM впечатляют. Рассмотрим некоторые из них.

Генерация описаний товаров#

Когда ты покупаешь что-то в интернете, ты видишь подробные описания товаров, но их создание может занимать много времени. VLM упрощают этот процесс, автоматизируя генерацию таких описаний. Интернет-магазины могут напрямую создавать подробные и точные описания товаров по изображениям с помощью моделей «зрение — язык».

Качественные описания товаров помогают поисковым системам находить товары по конкретным характеристикам, указанным в описании. Например, описание с фразами «длинный рукав» и «хлопковый воротник» поможет покупателям быстрее найти «хлопковую рубашку с длинным рукавом». Это также помогает покупателям быстрее находить нужное и, в свою очередь, увеличивает продажи и удовлетворенность клиентов.

Рис. 5. Пример описания товара, созданного ИИ.

Модели генеративного ИИ, например BLIP-2, — это примеры продвинутых VLM, способных определять характеристики товаров непосредственно по изображениям. BLIP-2 использует несколько компонентов, чтобы точно распознавать и описывать товары электронной коммерции. Сначала энкодер изображений обрабатывает визуальные характеристики товара. Затем Transformer для запросов интерпретирует эту визуальную информацию с учетом конкретных вопросов или задач. Наконец, большая языковая модель создает подробные и точные описания товаров.

Повышение доступности интернета#

Модели «зрение — язык» могут сделать интернет более доступным благодаря созданию подписей к изображениям, особенно для людей с нарушениями зрения. Обычно пользователям нужно самостоятельно добавлять описания визуального контента на сайты и в социальные сети. Например, публикуя пост в Instagram, можно добавить альтернативный текст для программ чтения с экрана. Однако VLM могут автоматизировать этот процесс.

Увидев изображение кошки, сидящей на диване, VLM может создать подпись «Кошка сидит на диване», сделав сцену понятной для пользователей с нарушениями зрения. VLM используют такие методы, как промптинг с несколькими примерами, при котором модель обучается на нескольких парах изображений и подписей, и промптинг с цепочкой рассуждений, который помогает логически разбирать сложные сцены. Благодаря этим методам сгенерированные подписи становятся более связными и подробными.

Рис. 6. Использование ИИ для создания подписей к изображениям.

В качестве примера можно привести функцию Google «Получение описаний изображений от Google» в Chrome, которая автоматически создает описания изображений без альтернативного текста. Хотя описания, созданные ИИ, могут быть не такими подробными, как написанные людьми, они все равно предоставляют полезную информацию.

Преимущества и ограничения моделей «зрение — язык»#

Модели «зрение — язык» (VLM) дают множество преимуществ благодаря объединению визуальных и текстовых данных. Вот некоторые из основных преимуществ:

• Улучшение взаимодействия человека и машины: Системы смогут понимать визуальные и текстовые данные и отвечать на них, что улучшит работу виртуальных помощников, чат-ботов и робототехники.
• Расширенная диагностика и анализ: Помощь в медицине благодаря анализу изображений и созданию описаний, поддержке медицинских специалистов при получении второго мнения и обнаружении аномалий.
• Интерактивные истории и развлечения: Создание увлекательных сюжетов на основе визуальных и текстовых данных для улучшения пользовательского опыта в играх и виртуальной реальности.

Несмотря на впечатляющие возможности, у моделей «зрение — язык» есть и определенные ограничения. Вот о чем следует помнить при работе с VLM:

• Высокие требования к вычислительным ресурсам: Для обучения и развертывания VLM нужны значительные вычислительные ресурсы, поэтому они обходятся дорого и доступны не всем.
• Зависимость от данных и предвзятость: VLM могут выдавать предвзятые результаты, если обучаются на непредставительных или предвзятых наборах данных, что может закреплять стереотипы и дезинформацию.
• Ограниченное понимание контекста: VLM могут испытывать трудности с пониманием общей картины или контекста и выдавать чрезмерно упрощенные или неверные результаты.

Главные выводы#

Модели компьютерного зрения и языка обладают значительным потенциалом во многих областях, например в электронной коммерции и здравоохранении. 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 VLM они будут совершенствоваться в таких задачах, как поиск по изображениям, и помогать создавать вспомогательные технологии.

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