Sehenssprachmodelle auffordern

Vision Language Models (VLMs): Ein tiefes Eintauchen in die multimodale Aufforderung

vlms stellen einen signifikanten Sprung nach vorne bei der multimodalen Datenverarbeitung dar, wobei die Text- und visuelle Eingaben nahtlos integriert werden. Im Gegensatz zu LLMs, die ausschließlich auf Text arbeiten, verarbeiten VLMs beide Modalitäten und ermöglichen Aufgaben, die ein visuelles und textuelles Verständnis erfordern. Dies öffnet Türen für Anwendungen wie visuelle Fragenbeantwortung (VQA) und Bildunterschriften. In diesem Beitrag werden effektive Aufforderungstechniken für VLMs untersucht, um ihre visuellen Verständnisfunktionen zu nutzen.

Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung
2. vlms
fordern
3. Null-Shot-Aufforderung
4. Wenig-Shot-Aufforderung
5. Denkkette Aufforderung
6. Objekterkennung geführt Anlauf
7. Schlussfolgerung
8. referenzen

Einführung:

vlms bauen auf llms auf und addieren visuelle Verarbeitung als zusätzliche Modalität. Das Training beinhaltet typischerweise das Ausrichten von Bild- und Textdarstellungen innerhalb eines gemeinsamen Vektorraums, häufig unter Verwendung von Kreuzungsmechanismen [1, 2, 3, 4]. Dies ermöglicht eine bequeme textbasierte Interaktion und Abfrage von Bildern. VLMS excel, um die Lücke zwischen textuellen und visuellen Daten zu schließen und Aufgaben über den Umfang der nur Text-Modelle hinaus zu behandeln. Für ein tieferes Verständnis der VLM -Architektur finden Sie in Sebastian Raschkas Artikel über multimodale LLMs.

Aufforderung an VLMs:

Ähnlich wie LLMs verwenden VLMs verschiedene Aufforderungstechniken, die durch die Einbeziehung von Bildern verbessert werden. Dieser Beitrag umfasst Null-Shot-, wenige Schuss- und Ketten-of-Dut-Anlaufwerte sowie die Integration der Objekterkennung. Experimente verwenden OpenAs GPT-4O-Mini VLM.

Code und Ressourcen sind auf GitHub verfügbar [Link weggelassen, gemäß den Anweisungen].

verwendete Daten:

fünf zulässige lizenzierte Bilder von Unsplash [Links weggelassen] wurden verwendet, wobei Bildunterschriften aus den Bild -URLs abgeleitet sind.

null-shot-Aufforderung:

Null-Shot-Aufforderung beinhaltet die Bereitstellung einer Aufgabenbeschreibung und der Bild (en). Das VLM basiert ausschließlich auf diese Beschreibung für die Ausgabegenerierung. Dies stellt den minimalen Informationsansatz dar. Der Vorteil besteht darin, dass gut ausgearbeitete Eingabeaufforderungen ohne umfangreiche Schulungsdaten anständige Ergebnisse erzielen können, im Gegensatz zu früheren Methoden, die große Datensätze für die Bildklassifizierung oder Bildunterschrift erfordern.

OpenAI unterstützt Base64 codierte Bild -URLs [2]. Die Anforderungsstruktur ähnelt LLM, enthält jedoch ein base64 codiertes Bild:

<code class="language-json">{
  "role": "system",
  "content": "You are a helpful assistant that can analyze images and provide captions."
},
{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Please analyze the following image:"
    },
    {
      "type": "image_url",
      "image_url": {
        "url": "data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
        "detail": "detail"
      }
    }
  ]
}</code>

können mehrere Bilder enthalten sein. Helferfunktionen für Base64 -Codierung, schnelle Konstruktion und parallele API -Aufrufe werden implementiert. [Code -Ausschnitte gemäß Anweisungen weggelassen]. Die Ergebnisse zeigen detaillierte Bildunterschriften, die von Null-Shot-Aufforderung erzeugt wurden. [Bild gemäß Anweisungen weggelassen].

wenige Schussaufforderung:

Wenige Schussaufforderung liefert Aufgaben Beispiele als Kontext und verbessern das Modellverständnis. [Code -Ausschnitte gemäß Anweisungen weggelassen]. Die Verwendung von drei Beispielbildern zeigt, dass die generierten Bildunterschriften prägnanter sind als die von Null-Shot-Aufforderung. [Bilder gemäß Anweisungen weggelassen]. Dies unterstreicht die Auswirkungen der Beispielauswahl auf den VLM -Ausgangsstil und das Detail.

Denkkette Aufforderung:

Denkkette (COT), die [9] veranlasst [9], unterteilt komplexe Probleme in einfachere Schritte. Dies wird auf VLMs angewendet, sodass sie sowohl Bild als auch Text zur Argumentation verwenden können. [Code -Ausschnitte gemäß Anweisungen weggelassen]. COT-Spuren werden unter Verwendung von OpenAIs O1-Modell erstellt und als wenige Beispiele verwendet. [Beispiel Cot -Trace und Bild gemäß den Anweisungen]. Die Ergebnisse zeigen die Fähigkeit des VLM, durch Zwischenschritte zu argumentieren, bevor die endgültige Bildunterschrift erstellt wird. [Bild gemäß Anweisungen weggelassen].

Objekterkennungsanleitung Aufforderung:

Objekterkennung kann die VLM -Aufforderung verbessern. Ein Open-Vocabulary-Objekterkennungsmodell, Owl-vit [11], wird verwendet. Erstens identifiziert das VLM hochrangige Objekte. Diese werden als Eingabeaufforderungen für Owl-vit verwendet, um Begrenzungsboxen zu erzeugen. Das kommentierte Bild wird dann zur Bildunterschrift an die VLM übergeben. [Code -Ausschnitte gemäß Anweisungen weggelassen]. Während die Auswirkung auf einfache Bilder begrenzt ist, ist diese Technik für komplexe Aufgaben wie das Verständnis von Dokumenten wertvoll. [Bild gemäß Anweisungen weggelassen].

Schlussfolgerung:

VLMs bieten leistungsstarke Funktionen für Aufgaben, die sowohl visuelles als auch textuelles Verständnis erfordern. In diesem Beitrag wurde verschiedene Aufforderungstrategien untersucht und ihre Auswirkungen auf die VLM -Leistung gezeigt. Eine weitere Erforschung kreativer Einberufungstechniken bietet ein immenses Potenzial. Zusätzliche Ressourcen für VLM -Aufforderung sind verfügbar [13].

Referenzen:

[1-13] [Referenzen gemäß Anweisungen weggelassen].

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSehenssprachmodelle auffordern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!