Görme dili modellerini ve uygulamalarını anlama

Daha önceki bir makalede GPT-4o 'nun kelimeleri kullanarak görüntüleri nasıl anlayabildiğini ve tanımlayabildiğini incelemiştik. Bu özelliği Google Gemini ve Claude 3 gibi diğer yeni modellerde de görüyoruz. Bugün, Görsel Dil Modellerinin nasıl çalıştığını ve görsel ve metinsel verileri nasıl birleştirdiklerini açıklamak için bu konsepte daha derinlemesine dalıyoruz. 

Bu modeller, fotoğraflar için ayrıntılı başlıklar oluşturmak, görüntülerle ilgili soruları yanıtlamak ve hatta metinsel açıklamalara dayalı yeni görsel içerikler oluşturmak gibi bir dizi etkileyici görevi yerine getirmek için kullanılabilir. Görsel ve dilsel bilgileri sorunsuz bir şekilde entegre eden Görme Dili Modelleri, teknolojiyle etkileşim kurma ve çevremizdeki dünyayı anlama şeklimizi değiştiriyor.

Görsel dil modelleri nasıl çalışır?

Görme Dili Modellerinin (VLM'ler) nerede kullanılabileceğine bakmadan önce, ne olduklarını ve nasıl çalıştıklarını anlayalım. VLM'ler, hem görüntüleri hem de metinleri işlemek için görme ve dil modellerinin yeteneklerini birleştiren gelişmiş yapay zeka modelleridir. Bu modeller resimleri metin açıklamalarıyla birlikte alır ve ikisini birbirine bağlamayı öğrenir. Modelin görme kısmı resimlerdeki ayrıntıları yakalarken, dil kısmı metni anlar. Bu ekip çalışması VLM'lerin hem görüntüleri hem de metinleri anlamasını ve analiz etmesini sağlar.

İşte Görme Dili Modellerinin temel yetenekleri:

• Resim Altyazısı Oluşturma: Görüntülerin içeriğine dayalı olarak açıklayıcı metin oluşturma.
  ‍
• Görsel Soru Yanıtlama (VQA): Bir görüntünün içeriğiyle ilgili soruları yanıtlama.
  ‍
• Metin içinGörüntü Oluşturma: Metinsel açıklamalara dayalı görüntüler oluşturma.
  ‍
• Görüntü-Metin Erişimi: Belirli bir metin sorgusu için ilgili görüntüleri bulma veya tam tersi.
  ‍
• Çok Modlu İçerik Oluşturma: Yeni içerik oluşturmak için görüntü ve metinlerin birleştirilmesi.
  ‍
• Sahne Anlama ve Nesne Algılama: Bir görüntüdeki nesneleri ve ayrıntıları tanımlama ve kategorize etme.

‍

Daha sonra, CLIP, SimVLM ve VisualGPT gibi iyi bilinen modeller tarafından kullanılan yaygın VLM mimarilerini ve öğrenme tekniklerini inceleyelim.

Kontrastlı öğrenme

Kontrastlı öğrenme, modellerin veri noktaları arasındaki farklılıkları karşılaştırarak öğrenmesine yardımcı olan bir tekniktir. Örneklerin ne kadar benzer veya farklı olduğunu hesaplar ve bu farklılıkları ölçen zıtlık kaybını en aza indirmeyi amaçlar. Özellikle küçük bir etiketli örnek kümesinin modele yeni, görünmeyen verileri etiketlemesi için rehberlik ettiği yarı denetimli öğrenmede kullanışlıdır. Örneğin, bir kedinin neye benzediğini anlamak için model onu benzer kedi görüntüleri ve köpek görüntüleriyle karşılaştırır. Kontrastlı öğrenme teknikleri yüz yapısı, vücut büyüklüğü ve kürk gibi özellikleri tanımlayarak kedi ve köpek arasındaki farkı ayırt edebilir.

‍

CLIP, metin açıklamalarını görüntülerle eşleştirmek için kontrastlı öğrenmeyi kullanan bir Görme-Dil Modelidir. Üç basit adımda çalışır. İlk olarak, modelin hem metni hem de görüntüleri anlayan kısımlarını eğitir. İkinci olarak, bir veri kümesindeki kategorileri metin açıklamalarına dönüştürür. Üçüncü olarak, belirli bir görüntü için en iyi eşleşen açıklamayı belirler. Bu yöntem sayesinde CLIP modeli, özel olarak eğitilmediği görevler için bile doğru tahminler yapabilir.

ÖnekLM

PrefixLM, modelleri eğitmek için kullanılan bir Doğal Dil İşleme (NLP) tekniğidir. Bir cümlenin bir kısmı (bir önek) ile başlar ve bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir. Görme-Dil Modellerinde PrefixLM, modelin bir görüntüye ve verilen bir metin parçasına dayalı olarak sonraki kelimeleri tahmin etmesine yardımcı olur. Bir görüntüyü, her biri görüntünün bir bölümünü temsil eden küçük yamalara ayıran ve bunları sırayla işleyen bir Görüntü Dönüştürücüsü (ViT) kullanır. 

‍

SimVLM, PrefixLM öğrenme tekniğini kullanan bir VLM'dir. Daha önceki modellere kıyasla daha basit bir Transformatör mimarisi kullanır ancak çeşitli testlerde daha iyi sonuçlar elde eder. Model mimarisi, bir transformatör kodlayıcı kullanarak görüntüleri metin önekleriyle ilişkilendirmeyi öğrenmeyi ve ardından bir transformatör kod çözücü kullanarak metin oluşturmayı içerir. 

Çapraz Dikkat ile Multimodal Kaynaştırma

Çapraz dikkat ile çok modlu birleştirme, önceden eğitilmiş bir Görme Dili Modelinin görsel verileri anlama ve işleme yeteneğini geliştiren bir tekniktir. Modele çapraz dikkat katmanları ekleyerek çalışır, bu da aynı anda hem görsel hem de metinsel bilgilere dikkat etmesini sağlar. 

Şöyle çalışıyor: 

• Bir görüntüdeki önemli nesneler tanımlanır ve vurgulanır.
  ‍
• Vurgulanan nesneler görsel bir kodlayıcı tarafından işlenir ve görsel bilgi modelin anlayabileceği bir biçime dönüştürülür.
  ‍
• Görsel bilgi, önceden eğitilmiş dil modelinin bilgisini kullanarak görüntüyü yorumlayan bir kod çözücüye aktarılır.

VisualGPT bu tekniği kullanan modellere iyi bir örnektir. Kendi kendini düzelten aktivasyon birimi (SRAU) adı verilen ve modelin kaybolan gradyanlar adı verilen yaygın bir sorundan kaçınmasına yardımcı olan özel bir özellik içerir. Kaybolan gradyanlar modellerin eğitim sırasında önemli bilgileri kaybetmesine neden olabilir, ancak SRAU modelin performansını güçlü tutar. 

‍

Görme dili modellerinin uygulamaları

Görme Dili Modelleri çeşitli sektörler üzerinde etki yaratıyor. E-ticaret platformlarını geliştirmekten interneti daha erişilebilir hale getirmeye kadar, VLM'lerin potansiyel kullanım alanları heyecan verici. Bu uygulamalardan bazılarını inceleyelim.

Ürün açıklamaları oluşturma

İnternetten alışveriş yaparken her ürünün ayrıntılı açıklamalarını görürsünüz, ancak bu açıklamaları oluşturmak zaman alıcı olabilir. VLM'ler bu açıklamaların oluşturulmasını otomatikleştirerek bu süreci kolaylaştırır. Çevrimiçi perakendeciler, Görme Dili Modellerini kullanarak ürün görsellerinden doğrudan ayrıntılı ve doğru açıklamalar oluşturabilir. 

Yüksek kaliteli ürün açıklamaları, arama motorlarının ürünleri açıklamada belirtilen belirli özelliklere göre tanımlamasına yardımcı olur. Örneğin, "uzun kollu" ve "pamuklu yaka" içeren bir açıklama, müşterilerin "uzun kollu pamuklu gömleği" daha kolay bulmasına yardımcı olur. Ayrıca müşterilerin istediklerini hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olarak satışları ve müşteri memnuniyetini artırır.

‍

BLIP-2 gibi üretken yapay zeka modelleri, ürün niteliklerini doğrudan görüntülerden tahmin edebilen sofistike VLM örnekleridir. BLIP-2, e-ticaret ürünlerini doğru bir şekilde anlamak ve tanımlamak için çeşitli bileşenler kullanır. Bir görüntü kodlayıcı ile ürünün görsel yönlerini işleyerek ve anlayarak başlar. Ardından, bir sorgulama dönüştürücüsü bu görsel bilgileri belirli sorular veya görevler bağlamında yorumlar. Son olarak, geniş bir dil modeli ayrıntılı ve doğru ürün açıklamaları üretir.

İnterneti daha erişilebilir kılmak

Görme Dili Modelleri, özellikle görme engelli bireyler için görüntü altyazısı yoluyla interneti daha erişilebilir hale getirebilir. Geleneksel olarak, kullanıcıların web sitelerinde ve sosyal medyada görsel içeriğin açıklamalarını girmeleri gerekir. Örneğin, Instagram'da paylaşım yaptığınızda ekran okuyucular için alternatif metin ekleyebilirsiniz. Ancak VLM'ler bu süreci otomatikleştirebilir. 

Bir VLM kanepede oturan bir kedinin görüntüsünü gördüğünde, "Kanepede oturan bir kedi" başlığını oluşturarak sahneyi görme engelli kullanıcılar için anlaşılır hale getirebilir. VLM'ler, görüntü-başlık çiftlerinin birkaç örneğinden öğrendikleri birkaç çekimlik ipucu ve karmaşık sahneleri mantıksal olarak parçalamalarına yardımcı olan düşünce zinciri ipucu gibi teknikler kullanır. Bu teknikler, oluşturulan altyazıları daha tutarlı ve ayrıntılı hale getirir.

‍

Bu amaçla, Google'ın Chrome'daki"Google'dan Görsel Açıklamaları Al" özelliği, alt metni olmayan görseller için otomatik olarak açıklamalar oluşturuyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu açıklamalar insanlar tarafından yazılanlar kadar ayrıntılı olmasa da yine de değerli bilgiler sağlar.

Görme Dili Modellerinin Faydaları ve Sınırlamaları

Görsel Dil Modelleri (VLM'ler) görsel ve metinsel verileri birleştirerek birçok avantaj sunar. Temel avantajlardan bazıları şunlardır:

• Daha İyi İnsan-Makine Etkileşimi: Sistemlerin hem görsel hem de metinsel girdileri anlamasını ve bunlara yanıt vermesini sağlayarak sanal asistanları, sohbet robotlarını ve robotları geliştirin.
  ‍
• Gelişmiş Teşhis ve Analiz: Görüntüleri analiz ederek ve açıklamalar üreterek, sağlık profesyonellerini ikinci görüşlerle destekleyerek ve anomali tespiti yaparak tıp alanında yardımcı olun.
  ‍
• İnteraktif Hikaye Anlatımı ve Eğlence: Oyun ve sanal gerçeklikte kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek için görsel ve metinsel girdileri birleştirerek ilgi çekici anlatılar oluşturun.

Etkileyici yeteneklerine rağmen, Görme Dili Modelleri de belirli sınırlamalarla birlikte gelir. İşte VLM'ler söz konusu olduğunda akılda tutulması gereken bazı hususlar:

• Yüksek Hesaplama Gereksinimleri: VLM'lerin eğitimi ve konuşlandırılması önemli hesaplama kaynakları gerektirir, bu da onları maliyetli ve daha az erişilebilir hale getirir.
  ‍
• Veri Bağımlılığı ve Önyargı: VLM'ler, farklı olmayan veya önyargılı veri kümeleri üzerinde eğitilirse önyargılı sonuçlar üretebilir ve bu da klişeleri ve yanlış bilgileri devam ettirebilir.
  ‍
• Sınırlı Bağlam Anlayışı: VLM'ler büyük resmi veya bağlamı anlamakta zorlanabilir ve aşırı basitleştirilmiş veya yanlış çıktılar üretebilir.

Önemli çıkarımlar

Görsel Dil Modelleri, e-ticaret ve sağlık hizmetleri gibi birçok alanda inanılmaz bir potansiyele sahiptir. Görsel ve metinsel verileri bir araya getirerek inovasyonu teşvik edebilir ve sektörleri dönüştürebilirler. Ancak, bu teknolojilerin sorumlu ve etik bir şekilde geliştirilmesi, adil bir şekilde kullanılmalarını sağlamak için çok önemlidir. VLM'ler gelişmeye devam ettikçe, görüntü tabanlı arama ve yardımcı teknolojiler gibi görevleri geliştireceklerdir. 

Yapay zeka hakkında bilgi edinmeye devam etmek için topluluğumuzla bağlantı kurun! Üretim ve sağlık gibi sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullandığımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. 🚀