了解视觉语言模型及其应用

在上一篇文章中，我们探讨了 GPT-4o 如何理解图像并用语言描述图像。我们还在 Google Gemini 和 Claude 3 等其他新模型中看到了这种能力。今天，我们将深入探讨这一概念，解释视觉语言模型的工作原理，以及它们如何结合视觉和文本数据。

这些模型可用于执行多种出色的任务，例如为照片生成详细说明、回答有关图像的问题，甚至根据文本描述创建新的视觉内容。视觉语言模型通过无缝整合视觉和语言信息，正在改变我们与技术互动、理解周围世界的方式。

视觉语言模型的工作原理#

在了解视觉语言模型 (VLM) 的应用领域之前，我们先来看看它们是什么以及如何工作。VLM 是先进的 AI 模型，结合了视觉模型和语言模型的能力，能够处理图像和文本。这些模型接收图片及其文本描述，并学习将二者关联起来。模型的视觉部分提取图像细节，而语言部分则理解文本。这种协作让 VLM 能够理解和分析图像与文本。

以下是视觉语言模型的主要能力：

• 图像描述生成： 根据图像内容生成描述性文本。
• 视觉问答 (VQA)： 回答与图像内容相关的问题。
• 文本转图像生成： 根据文本描述创建图像。
• 图文检索： 根据给定的文本查询查找相关图像，反之亦然。
• 多模态内容创作： 结合图像和文本生成新内容。
• 场景理解与目标检测： 识别并分类图像中的目标和细节。

图 1. 视觉语言模型能力示例。

接下来，我们来了解 CLIP、SimVLM 和 VisualGPT 等知名模型采用的常见 VLM 架构和学习技术。

对比学习#

对比学习是一种通过比较数据点之间的差异来帮助模型学习的技术。它会计算不同实例之间的相似度或差异，并力求最小化衡量这些差异的对比损失。这种方法在半监督学习中特别有用，因为少量带标签的样本可以引导模型为新的、未见过的数据添加标签。例如，为了理解猫的样子，模型会将猫与其他相似的猫图像和狗图像进行比较。对比学习技术可以通过识别面部结构、体型和毛发等特征，区分猫和狗。

图 2. 对比学习的工作原理。

CLIP 是一种视觉语言模型，使用对比学习将文本描述与图像匹配。它的工作流程分为三个简单步骤。首先，训练模型中负责理解文本和图像的部分。其次，将数据集中的类别转换为文本描述。最后，为给定图像找出匹配度最高的描述。借助这种方法，即使没有针对某项任务进行专门训练，CLIP 模型也能做出准确预测。

PrefixLM#

PrefixLM 是一种用于训练模型的自然语言处理 (NLP) 技术。它从句子的一部分（前缀）开始，并学习预测下一个词。在视觉语言模型中，PrefixLM 帮助模型根据图像和给定文本片段预测后续词语。它使用视觉 Transformer (ViT)，将图像拆分成代表图像不同部分的小块，并按顺序处理这些图像块。

图 3. 使用 PrefixLM 技术训练 VLM 的示例。

SimVLM 是一种采用 PrefixLM 学习技术的 VLM。与早期模型相比，它采用了更简单的 Transformer 架构，却在多项测试中取得了更好的结果。其模型架构通过 Transformer 编码器学习将图像与文本前缀关联起来，然后使用 Transformer 解码器生成文本。

使用交叉注意力进行多模态融合#

使用交叉注意力进行多模态融合，是一种能够提升预训练视觉语言模型理解和处理视觉数据能力的技术。它通过向模型添加交叉注意力层，使模型能够同时关注视觉信息和文本信息。

其工作原理如下：

• 识别并突出显示图像中的关键目标。
• 视觉编码器会处理突出显示的目标，将视觉信息转换为模型能够理解的格式。
• 视觉信息会传递给解码器，解码器利用预训练语言模型的知识来解读图像。

VisualGPT 是采用这项技术的优秀示例。它包含一项名为自复活激活单元 (SRAU) 的特殊功能，可帮助模型避免梯度消失这一常见问题。梯度消失可能导致模型在训练过程中丢失重要信息，而 SRAU 能够维持模型的良好性能。

图 4. VisualGPT 模型架构。

视觉语言模型的应用#

视觉语言模型正在影响众多行业。从增强电子商务平台到提升互联网的无障碍性，VLM 的潜在用途令人期待。下面来看看其中一些应用。

生成产品描述#

网上购物时，你会看到每件产品的详细描述，但编写这些描述可能很耗时。VLM 可以自动生成描述，从而简化这一流程。在线零售商 可以使用视觉语言模型，直接根据产品图像生成详细准确的描述。

高质量的产品描述能帮助搜索引擎根据描述中提到的具体属性识别产品。例如，包含“长袖”和“棉质领口”的描述，可以帮助顾客更轻松地找到“长袖棉质衬衫”。这也能帮助顾客快速找到所需商品，进而提升销量和客户满意度。

图 5. AI 生成的产品描述示例。

生成式 AI 模型，例如 BLIP-2，是能够直接从图像预测产品属性的高级 VLM 示例。BLIP-2 使用多个组件来准确理解和描述电子商务产品。它首先通过图像编码器处理并理解产品的视觉特征。然后，查询 Transformer 会根据特定问题或任务解读这些视觉信息。最后，大型语言模型 会生成详细准确的产品描述。

让互联网更易于访问#

视觉语言模型可以通过图像描述生成提升互联网的无障碍性，尤其能帮助视障人士。传统上，用户需要为网站和社交媒体上的视觉内容输入描述。例如，在 Instagram 发布内容时，你可以添加供屏幕阅读器使用的替代文本。然而，VLM 可以自动完成这一过程。

当 VLM 看到一张猫坐在沙发上的图像时，它可以生成“猫坐在沙发上”这样的说明，让视障用户清楚了解场景。VLM 会使用少样本提示等技术，从少量图像与说明配对示例中学习；也会使用思维链提示，帮助模型有条理地拆解复杂场景。这些技术能让生成的说明更加连贯、详尽。

图 6. 使用 AI 生成图像说明。

例如，Google 在 Chrome 中推出的“从 Google 获取图像描述”功能，会自动为没有替代文本的图像生成描述。虽然这些 AI 生成的描述可能不如人工撰写的描述详尽，但仍能提供有价值的信息。

视觉语言模型的优势与局限#

视觉语言模型 (VLM) 通过结合视觉和文本数据带来了许多优势。主要优势包括：

• 改善人机交互： 让系统能够理解并响应视觉和文本输入，从而改进虚拟助手、聊天机器人和机器人技术。
• 先进的诊断与分析： 通过分析图像并生成描述，协助医疗领域的工作，为医疗专业人员提供第二意见支持和异常检测能力。
• 互动式叙事与娱乐： 结合视觉和文本输入生成引人入胜的叙事，改善游戏和虚拟现实中的用户体验。

尽管视觉语言模型能力出众，但也存在一些局限。使用 VLM 时，需要注意以下几点：

• 计算需求高： 训练和部署 VLM 需要大量计算资源，因此成本高昂且不易普及。
• 数据依赖与偏见： 如果使用缺乏多样性或带有偏见的数据集进行训练，VLM 可能会产生有偏见的结果，进而延续刻板印象和错误信息。
• 上下文理解有限： VLM 可能难以理解整体情况或上下文，从而生成过于简化或错误的输出。

要点#

视觉语言模型在电子商务和医疗等众多领域都具有巨大潜力。通过结合视觉和文本数据，它们能够推动创新并改变行业。不过，必须以负责任且合乎伦理的方式开发这些技术，确保公平地使用它们。随着 VLM 不断发展，它们将在基于图像的搜索和辅助技术等任务中发挥更大作用。

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