Ngày 5 tháng 7 năm 2024
Tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ thị giác, cách chúng hoạt động và các ứng dụng khác nhau của chúng trong AI. Khám phá cách các mô hình này kết hợp khả năng thị giác và ngôn ngữ.
Trong bài viết trước, chúng tôi đã khám phá cách GPT-4o có thể hiểu và mô tả hình ảnh bằng từ ngữ. Chúng tôi cũng thấy khả năng này trong các mô hình mới khác như Google Gemini và Claude 3. Hôm nay, chúng tôi sẽ đi sâu hơn vào khái niệm này để giải thích cách thức hoạt động của Vision Language Models và cách chúng kết hợp dữ liệu trực quan và dữ liệu văn bản.
Những mô hình này có thể được sử dụng để thực hiện một loạt các nhiệm vụ ấn tượng, chẳng hạn như tạo chú thích chi tiết cho ảnh, trả lời các câu hỏi về hình ảnh và thậm chí tạo nội dung trực quan mới dựa trên mô tả văn bản. Bằng cách tích hợp liền mạch thông tin trực quan và ngôn ngữ, Mô hình ngôn ngữ thị giác đang thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và hiểu thế giới xung quanh.
Trước khi xem xét nơi có thể sử dụng Mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM), hãy cùng tìm hiểu chúng là gì và chúng hoạt động như thế nào. VLM là các mô hình AI tiên tiến kết hợp khả năng của các mô hình thị giác và ngôn ngữ để xử lý cả hình ảnh và văn bản. Các mô hình này lấy hình ảnh cùng với mô tả văn bản của chúng và học cách kết nối cả hai. Phần thị giác của mô hình nắm bắt các chi tiết từ hình ảnh, trong khi phần ngôn ngữ hiểu văn bản. Sự kết hợp này cho phép VLM hiểu và phân tích cả hình ảnh và văn bản.
Sau đây là những khả năng chính của Vision Language Models:
Tiếp theo, chúng ta hãy khám phá các kiến trúc VLM phổ biến và các kỹ thuật học được sử dụng bởi các mô hình nổi tiếng như CLIP, SimVLM và VisualGPT.
Học tương phản là một kỹ thuật giúp các mô hình học bằng cách so sánh sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu. Nó tính toán mức độ giống nhau hoặc khác nhau của các trường hợp và nhằm mục đích giảm thiểu tổn thất tương phản, đo lường những sự khác biệt này. Nó đặc biệt hữu ích trong học bán giám sát, trong đó một tập hợp nhỏ các ví dụ được gắn nhãn hướng dẫn mô hình gắn nhãn dữ liệu mới, chưa từng thấy. Ví dụ, để hiểu một con mèo trông như thế nào, mô hình so sánh nó với các hình ảnh mèo và hình ảnh chó tương tự. Bằng cách xác định các đặc điểm như cấu trúc khuôn mặt, kích thước cơ thể và lông, các kỹ thuật học tương phản có thể phân biệt giữa mèo và chó.
CLIP là Mô hình Ngôn ngữ-Tầm nhìn sử dụng phương pháp học tương phản để khớp mô tả văn bản với hình ảnh. Nó hoạt động theo ba bước đơn giản. Đầu tiên, nó đào tạo các phần của mô hình hiểu cả văn bản và hình ảnh. Thứ hai, nó chuyển đổi các danh mục trong một tập dữ liệu thành mô tả văn bản. Thứ ba, nó xác định mô tả khớp nhất cho một hình ảnh nhất định. Nhờ phương pháp này, mô hình CLIP có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả đối với các tác vụ mà nó chưa được đào tạo cụ thể.
PrefixLM là một kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng để đào tạo các mô hình. Nó bắt đầu bằng một phần của câu (tiền tố) và học cách dự đoán từ tiếp theo. Trong Vision-Language Models, PrefixLM giúp mô hình dự đoán các từ tiếp theo dựa trên hình ảnh và một đoạn văn bản nhất định. Nó sử dụng Vision Transformer (ViT), chia một hình ảnh thành các mảng nhỏ, mỗi mảng đại diện cho một phần của hình ảnh và xử lý chúng theo trình tự.
SimVLM là VLM sử dụng kỹ thuật học PrefixLM. Nó sử dụng kiến trúc Transformer đơn giản hơn so với các mô hình trước đó nhưng đạt được kết quả tốt hơn trong nhiều bài kiểm tra khác nhau. Kiến trúc mô hình của nó bao gồm việc học cách liên kết hình ảnh với tiền tố văn bản bằng bộ mã hóa transformer và sau đó tạo văn bản bằng bộ giải mã transformer.
Hợp nhất đa phương thức với sự chú ý chéo là một kỹ thuật cải thiện khả năng hiểu và xử lý dữ liệu trực quan của Mô hình ngôn ngữ thị giác được đào tạo trước. Nó hoạt động bằng cách thêm các lớp chú ý chéo vào mô hình, cho phép mô hình chú ý đến cả thông tin trực quan và văn bản cùng một lúc.
Sau đây là cách thức hoạt động:
VisualGPT là một ví dụ điển hình về mô hình sử dụng kỹ thuật này. Nó bao gồm một tính năng đặc biệt được gọi là đơn vị kích hoạt tự phục hồi (SRAU), giúp mô hình tránh được một vấn đề phổ biến được gọi là độ dốc biến mất. Độ dốc biến mất có thể khiến mô hình mất thông tin quan trọng trong quá trình đào tạo, nhưng SRAU giữ cho hiệu suất của mô hình mạnh mẽ.
Vision Language Models đang tạo ra tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc nâng cao nền tảng thương mại điện tử đến việc làm cho internet dễ tiếp cận hơn, các ứng dụng tiềm năng của VLM rất thú vị. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng này.
Khi mua sắm trực tuyến, bạn sẽ thấy mô tả chi tiết về từng sản phẩm, nhưng việc tạo ra các mô tả đó có thể tốn thời gian. VLM hợp lý hóa quy trình này bằng cách tự động tạo ra các mô tả này. Các nhà bán lẻ trực tuyến có thể trực tiếp tạo ra các mô tả chi tiết và chính xác từ hình ảnh sản phẩm bằng cách sử dụng Vision Language Models.
Mô tả sản phẩm chất lượng cao giúp công cụ tìm kiếm xác định sản phẩm dựa trên các thuộc tính cụ thể được đề cập trong mô tả. Ví dụ, mô tả có chứa "tay dài" và "cổ cotton" giúp khách hàng tìm thấy "áo cotton tay dài" dễ dàng hơn. Nó cũng giúp khách hàng tìm thấy thứ họ muốn nhanh chóng và ngược lại, tăng doanh số và sự hài lòng của khách hàng.
Các mô hình AI tạo sinh , như BLIP-2 , là ví dụ về VLM tinh vi có thể dự đoán các thuộc tính sản phẩm trực tiếp từ hình ảnh. BLIP-2 sử dụng một số thành phần để hiểu và mô tả chính xác các sản phẩm thương mại điện tử. Nó bắt đầu bằng cách xử lý và hiểu các khía cạnh trực quan của sản phẩm bằng bộ mã hóa hình ảnh. Sau đó, một bộ chuyển đổi truy vấn sẽ diễn giải thông tin trực quan này trong bối cảnh của các câu hỏi hoặc nhiệm vụ cụ thể. Cuối cùng, một mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra các mô tả sản phẩm chi tiết và chính xác.
Vision Language Models có thể giúp internet dễ truy cập hơn thông qua chú thích hình ảnh, đặc biệt là đối với những người khiếm thị. Theo truyền thống, người dùng cần nhập mô tả nội dung trực quan trên các trang web và phương tiện truyền thông xã hội. Ví dụ, khi bạn đăng trên Instagram, bạn có thể thêm văn bản thay thế cho trình đọc màn hình. Tuy nhiên, VLM có thể tự động hóa quy trình này.
Khi VLM nhìn thấy hình ảnh một con mèo ngồi trên ghế sofa, nó có thể tạo ra chú thích "Một con mèo ngồi trên ghế sofa", giúp người dùng khiếm thị có thể thấy rõ cảnh đó. VLM sử dụng các kỹ thuật như nhắc nhở ít cảnh, trong đó chúng học từ một vài ví dụ về cặp hình ảnh-chú thích và nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ, giúp chúng phân tích các cảnh phức tạp một cách hợp lý. Các kỹ thuật này giúp chú thích được tạo ra mạch lạc và chi tiết hơn.
Để đạt được hiệu quả này, tính năng " Lấy mô tả hình ảnh từ Google " của Google trong Chrome tự động tạo mô tả cho hình ảnh không có văn bản thay thế. Mặc dù các mô tả do AI tạo ra này có thể không chi tiết bằng mô tả do con người viết, nhưng chúng vẫn cung cấp thông tin có giá trị.
Mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) cung cấp nhiều lợi thế bằng cách kết hợp dữ liệu trực quan và văn bản. Một số lợi ích chính bao gồm:
Mặc dù có khả năng ấn tượng, Vision Language Models cũng có một số hạn chế nhất định. Sau đây là một số điều cần lưu ý khi nói đến VLM:
Vision Language Models có tiềm năng đáng kinh ngạc trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe . Bằng cách kết hợp dữ liệu trực quan và dữ liệu văn bản, chúng có thể thúc đẩy sự đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, việc phát triển các công nghệ này một cách có trách nhiệm và có đạo đức là điều cần thiết để đảm bảo chúng được sử dụng một cách công bằng. Khi VLM tiếp tục phát triển, chúng sẽ cải thiện các tác vụ như tìm kiếm dựa trên hình ảnh và công nghệ hỗ trợ.
Để tiếp tục tìm hiểu về AI, hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe . 🚀
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
AR
