Ngày 5 tháng 7 năm 2024
Tìm hiểu về 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 một bài viết trước, chúng ta đã khám phá cách GPT-4o có thể hiểu và mô tả hình ảnh bằng lời nói. Chúng ta cũng đang thấy khả năng này trong các mô hình mới khác như Google Gemini và Claude 3. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào khái niệm này để giải thích cách Mô hình Ngôn ngữ Thị giác hoạt động và cách chúng kết hợp dữ liệu trực quan và văn bản.
Các mô hình này có thể được sử dụng để thực hiện một loạt các tác 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 bằng 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 chúng ta xem xét nơi có thể sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLM), hãy hiểu chúng là gì và cách chúng hoạt động. VLM là các mô hình AI tiên tiến kết hợp khả năng của mô hình thị giác và ngôn ngữ để xử lý cả hình ảnh và văn bản. Các mô hình này tiếp nhận 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 phối hợp này cho phép VLM hiểu và phân tích cả hình ảnh và văn bản.
Dưới đây là các khả năng chính của Mô hình Ngôn ngữ Thị giác:
Tiếp theo, hãy khám phá các kiến trúc VLM phổ biến và các kỹ thuật học tập được sử dụng bởi các mô hình nổi tiếng như CLIP, SimVLM và VisualGPT.
Học đối chiếu 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 tương đồng hoặc khác biệt giữa các phiên bản và nhằm mục đích giảm thiểu mất mát đối chiếu, đo lường những khác biệt này. Nó đặc biệt hữu ích trong học bán giám sát, nơi 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 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 đối chiếu có thể phân biệt giữa mèo và chó.
CLIP là Mô hình Ngôn ngữ Thị giác sử dụng học đối chiếu để khớp các 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 phù hợp 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 với một phần của câu (tiền tố) và học cách dự đoán từ tiếp theo. Trong Mô hình Ngôn ngữ Thị giác, 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 một VLM sử dụng kỹ thuật học PrefixLM. Nó sử dụng kiến trúc Transformer đơn giản hơn so với các mô hình trước đây nhưng đạt được kết quả tốt hơn trong nhiều thử nghiệm khác nhau. Kiến trúc mô hình của nó bao gồm việc học cách liên kết hình ảnh với tiền tố văn bản bằng cách sử dụng bộ mã hóa transformer và sau đó tạo văn bản bằng cách sử dụng bộ giải mã transformer.
Hợp nhất đa phương thức với cross-attention là một kỹ thuật giúp cải thiện khả năng hiểu và xử lý dữ liệu trực quan của Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (Vision Language Model) đã được huấn luyện trước. Nó hoạt động bằng cách thêm các lớp cross-attention vào mô hình, cho phép mô hình chú ý đồng thời đến cả thông tin trực quan và thông tin văn bản.
Đây là cách nó 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 gọi là đơn vị kích hoạt tự phục hồi (SRAU), giúp mô hình tránh được một vấn đề phổ biến gọi là vanishing gradients (mất mát đạo hàm). Vanishing gradients có thể khiến mô hình mất thông tin quan trọng trong quá trình huấn luyện, nhưng SRAU giúp duy trì hiệu suất mạnh mẽ của mô hình.
Các Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (Vision Language Models) đang tạo ra tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc tăng cường các nền tảng thương mại điện tử đến làm cho internet trở nên dễ tiếp cận hơn, các ứng dụng tiềm năng của VLM rất thú vị. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng này.
Khi bạn mua sắm trực tuyến, bạn thấy mô tả chi tiết của từng sản phẩm, nhưng việc tạo ra những mô tả đó có thể tốn thời gian. VLM hợp lý hóa quy trình này bằng cách tự động hóa việc tạo 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 Mô hình Ngôn ngữ Thị giác.
Mô tả sản phẩm chất lượng cao giúp các công cụ tìm kiếm xác định sản phẩm dựa trên các thuộc tính cụ thể được đề cập trong mô tả. Ví dụ: một mô tả có chứa "tay dài" và "cổ áo cotton" giúp khách hàng tìm thấy "áo sơ mi dài tay cổ cotton" dễ dàng hơn. Nó cũng giúp khách hàng tìm thấy những gì họ muốn một cách nhanh chóng và do đó, làm tăng doanh số và sự hài lòng của khách hàng.
Các mô hình AI tạo sinh (Generative AI), như BLIP-2, là những ví dụ về VLM phức tạp có thể dự đoán các thuộc tính của 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 querying transformer 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 (large language model) tạo ra các mô tả sản phẩm chi tiết và chính xác.
Các Mô hình Ngôn ngữ Thị giác có thể làm cho internet trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua việc tạo chú thích hình ảnh, đặc biệt là cho những người khiếm thị. Theo truyền thống, người dùng cần nhập mô tả về nội dung trực quan trên các trang web và phương tiện truyền thông xã hội. Ví dụ: khi bạn đăng bài 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 một VLM nhìn thấy hình ảnh một con mèo đang ngồi trên диван, nó có thể tạo ra chú thích "Một con mèo đang ngồi trên диван", làm cho khung cảnh rõ ràng hơn cho người dùng khiếm thị. VLM sử dụng các kỹ thuật như few-shot prompting, nơi chúng học từ một vài ví dụ về các cặp hình ảnh-chú thích, và chain-of-thought prompting, giúp chúng chia nhỏ các cảnh phức tạp một cách logic. Các kỹ thuật này làm cho các chú thích được tạo ra mạch lạc và chi tiết hơn.
Để đạt được hiệu quả này, tính năng "Nhận Mô tả Hình ảnh từ Google" của Google trong Chrome tự động tạo mô tả cho hình ảnh mà không có văn bản alt. Mặc dù các mô tả do AI tạo này có thể không chi tiết bằng những mô tả do con người viết, nhưng chúng vẫn cung cấp thông tin có giá trị.
Các Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLMs) mang lại nhiều lợi thế bằng cách kết hợp dữ liệu trực quan và văn bản. Một số lợi ích chính bao gồm:
Mặc dù có những khả năng ấn tượng, Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (Vision Language Models - VLMs) cũng đi kèm với một số hạn chế nhất định. Dưới đây là một số điều cần lưu ý khi sử dụng VLM:
Mô hình Ngôn ngữ Thị giác 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 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 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 các 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 đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀
