Ein umfassender Leitfaden zu Vision Language Models (VLMs)

Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie gehen durch eine Kunstgalerie, umgeben von lebhaften Gemälden und Skulpturen. Was wäre, wenn Sie jedem Stück eine Frage stellen und eine sinnvolle Antwort erhalten könnten? Sie könnten fragen: "Welche Geschichte erzählst du?" oder "Warum hat der Künstler diese Farbe gewählt?" Hier kommen Vision Language Models (VLMs) ins Spiel. Diese Modelle können wie Expertenführer in einem Museum Bilder interpretieren, den Kontext verstehen und diese Informationen mithilfe menschlicher Sprache kommunizieren. Unabhängig davon, ob die Objekte auf einem Foto identifiziert werden, Fragen zu visuellen Inhalten beantwortet oder sogar neue Bilder aus Beschreibungen generieren, verschmelzen VLMs die Kraft von Sicht und Sprache auf eine Weise, die einst als unmöglich angesehen wurde.

In diesem Leitfaden werden wir die faszinierende Welt von VLMs, wie sie funktionieren, ihre Fähigkeiten und die bahnbrechenden Modelle wie Clip, Palama und Florenz untersuchen, die die Art und Weise verändern, wie Maschinen die Welt um sie herum verstehen und mit ihnen interagieren.

Dieser Artikel basiert auf einem kürzlich von Aritra Roy Gosthipaty und Ritwik Rahaona umfassenden Leitfaden zu Vision Language Models im Thedatahack Summit 2024.

Lernziele

• Verstehen Sie die Kernkonzepte und Fähigkeiten von Sehsprachmodellen (VLMs).
• Erforschen Sie, wie VLMs visuelle und sprachliche Daten für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung verschmelzen.
• Erfahren Sie mehr über wichtige VLM -Architekturen wie Clip, Palama und Florenz und ihre Anwendungen.
• Gewinnen Sie Einblicke in verschiedene VLM-Familien, einschließlich vorgebliebener, maskierter und generativer Modelle.
• Entdecken Sie, wie kontrastives Lernen die VLM-Leistung verbessert und wie gut abtumt, die Modellgenauigkeit verbessert.

Inhaltsverzeichnis

• Was sind Vision Language -Modelle?
• Fähigkeiten von Visionsprachmodellen
• Bemerkenswerte VLM -Modelle
• Familien von Visionsprachmodellen
• Clip (kontrastive Sprachbild-Vorbereitung)
• Siglip (siamesische verallgemeinerte Sprachbild -Vorbereitung)
• Trainingsvisionssprachmodelle (VLMs)
• Paligemma verstehen
• Häufig gestellte Fragen

Was sind Vision Language -Modelle?

Vision Language Models (VLMs) beziehen sich auf künstliche Intelligenzsysteme in einer bestimmten Kategorie, die darauf abzielt, Videos oder Videos und Texte als Eingaben zu bearbeiten. Wenn wir diese beiden Modalitäten kombinieren, können die VLMs Aufgaben ausführen, bei denen das Modell beispielsweise die Bedeutung zwischen Bildern und Text abbilden kann. Beschreibung der Bilder, Beantwortung von Fragen basierend auf dem Bild und umgekehrt.

Die Kernstärke von VLMs liegt in ihrer Fähigkeit, die Lücke zwischen Computer Vision und NLP zu schließen. Traditionelle Modelle haben in der Regel nur in einem dieser Bereiche ausgezeichnet - entweder erkennen Objekte in Bildern oder das Verständnis der menschlichen Sprache. VLMs sind jedoch speziell so konzipiert, dass sie beide Modalitäten kombinieren und ein ganzheitlicheres Verständnis von Daten vermitteln, indem sie lernen, Bilder über die Sprache zu interpretieren und umgekehrt.

Die Architektur von VLMs beinhaltet typischerweise das Erlernen einer gemeinsamen Darstellung von visuellen und textuellen Daten, sodass das Modell quer modale Aufgaben ausführen kann. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen mit Bildernpaaren und entsprechenden Textbeschreibungen vorgeschrieben. Während des Trainings lernt VLMs die Beziehungen zwischen den Objekten in den Bildern und den Wörtern, die sie beschreiben, die es dem Modell ermöglichen, Text aus Bildern zu generieren oder Textanforderungen im Kontext visueller Daten zu verstehen.

Beispiele für wichtige Aufgaben, die VLMs erledigen können, gehören:

• Vision Frage Beantwortung (VQA) : Beantwortung von Fragen zum Inhalt eines Bildes.
• Bildunterschriften : Erzeugen Sie eine Textbeschreibung dessen, was in einem Bild zu sehen ist.
• Objekterkennung und -segmentierung : Identifizierung und Kennleistung verschiedener Objekte oder Teile eines Bildes, häufig mit Textkontext.

Fähigkeiten von Visionsprachmodellen

Vision Language Models (VLMs) haben sich entwickelt, um eine breite Palette komplexer Aufgaben zu beheben, indem sowohl visuelle als auch textuelle Informationen integriert werden. Sie funktionieren, indem sie die inhärente Beziehung zwischen Bildern und Sprache nutzen und bahnbrechende Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen ermöglichen.

Vision plus Sprache

Der Eckpfeiler von VLMs ist ihre Fähigkeit, sowohl visuelle als auch Textdaten zu verstehen und zu arbeiten. Durch die gleichzeitige Verarbeitung dieser beiden Streams kann VLMs Aufgaben wie das Generieren von Bildunterschriften für Bilder, das Erkennen von Objekten mit ihren Beschreibungen ausführen oder visuelle Informationen mit Textkontext assoziieren. Dieses Kreuzmodalverständnis ermöglicht reichere und kohärentere Ausgänge und macht sie in realen Anwendungen in realer Welt sehr vielseitig.

Objekterkennung

Die Objekterkennung ist eine wichtige Fähigkeit von VLMs. Es ermöglicht das Modell, Objekte in einem Bild zu erkennen und zu klassifizieren und sein visuelles Verständnis mit Sprachbezeichnungen zu erden. Durch die Kombination des Sprachverständnisses erkennen VLMs nicht nur Objekte, sondern können auch ihren Kontext verstehen und beschreiben. Dies könnte auch das Identifizieren des „Hundes“ in einem Bild sein, sondern auch mit anderen Szenenelementen in Verbindung bringen, wodurch die Objekterkennung dynamischer und informativer wird.

Bildsegmentierung

VLMs verbessern herkömmliche Sehmodelle, indem sie Bildsegmentierung durchführen, was ein Bild in sinnvolle Segmente oder Regionen auf der Grundlage seines Inhalts unterteilt. In VLMs wird diese Aufgabe durch das Textverständnis erweitert, was bedeutet, dass das Modell spezifische Objekte segmentieren und kontextbezogene Beschreibungen für jeden Abschnitt bereitstellen kann. Dies geht über das ledigliche Erkennen von Objekten hinaus, da das Modell die feinkörnige Struktur eines Bildes abbauen und beschreiben kann.

Einbettungen

Ein weiteres sehr wichtiges Prinzip in VLMs ist eine Einbettungsrolle, da es den gemeinsamen Raum für die Interaktion zwischen visuellen und textuellen Daten bietet. Dies liegt daran, dass das Modell durch Assoziieren von Bildern und Wörtern Operationen wie das Abfragen eines Bildes mit einem Text und umgekehrt ausführen kann. Dies liegt an der Tatsache, dass VLMs sehr effektive Darstellungen der Bilder erzeugen und daher dazu beitragen können, die Lücke zwischen Sehvermögen und Sprache in Kreuzmodalprozessen zu schließen.

Vision Frage Beantwortung (VQA)

Von allen Formen der Arbeit mit VLMs wird eine der komplexeren Formen durch die Verwendung von VQAs angegeben, was bedeutet, dass ein VLM ein Bild und eine Frage im Zusammenhang mit dem Bild präsentiert wird. Das VLM verwendet die erworbene Bildinterpretation im Bild und verwendet das Verständnis der natürlichen Sprache, um die Anfrage angemessen zu beantworten. Wenn Sie beispielsweise ein Bild eines Parks mit einer folgenden Frage geben: "Wie viele Bänke können Sie auf dem Bild sehen?" Das Modell ist in der Lage, das Zählproblem zu lösen und die Antwort zu geben, die nicht nur Vision, sondern auch Argumentation aus dem Modell zeigt.

Bemerkenswerte VLM -Modelle

Es sind mehrere Sehsprachmodelle (VLMs) entstanden, die die Grenzen dessen überschreiten, was beim Cross-Modal-Lernen möglich ist. Jedes Modell bietet einzigartige Fähigkeiten, die zur breiteren Vision-Sprachen-Forschungslandschaft beitragen. Im Folgenden finden Sie einige der bedeutendsten VLMs:

Clip (kontrastive Sprachbild vor dem Training)

Clip ist eines der Pioniermodelle im VLM -Bereich. Es wird einen kontrastiven Lernansatz verwendet, um visuelle und textuelle Daten zu verbinden, indem sie lernen, dass sie Bilder mit ihren entsprechenden Beschreibungen abgleichen. Das Modell verarbeitet groß angelegte Datensätze, die aus mit Text gepaarten Bildern bestehen und lernt, indem die Ähnlichkeit zwischen dem Bild und seinem Text-Gegenstück optimiert wird und gleichzeitig zwischen nicht übereinstimmenden Paaren unterschieden wird. Dieser kontrastive Ansatz ermöglicht es CLIP, eine breite Palette von Aufgaben zu erledigen, einschließlich der Klassifizierung von Nullschuhen, Bildunterschriften und sogar visueller Beantwortung ohne explizites aufgabenspezifisches Training.

Lesen Sie mehr über Clip von hier.

LLAVA (große Sprache und Vision Assistent)

LLAVA ist ein hoch entwickeltes Modell, mit dem sowohl visuelle als auch Sprachdaten für komplexe multimodale Aufgaben ausgerichtet sind. Es verwendet einen einzigartigen Ansatz, der die Bildverarbeitung mit großen Sprachmodellen verschmilzt, um die Fähigkeit zu verbessern, auf bildbezogene Abfragen zu interpretieren und zu reagieren. Durch die Nutzung von textuellen und visuellen Darstellungen ist LLAVA in visuelle Fragenbeantwortung, interaktiver Bildgenerierung und dialogbasierte Aufgaben mit Bildern ausgestattet. Die Integration mit einem leistungsstarken Sprachmodell ermöglicht es ihm, detaillierte Beschreibungen zu generieren und die Interaktion mit der Vision-Sprache in Echtzeit zu unterstützen.

Lesen Sie den Modus über Llava von hier.

LAMDA (Sprachmodell für Dialoganwendungen)

Obwohl Lamda größtenteils in Bezug auf die Sprache diskutiert wurde, kann es auch in Visionsprachenaufgaben verwendet werden. Lamda ist sehr freundlich für Dialogsysteme und in Kombination mit Sehmodellen. Es kann eine visuelle Beantwortung von Fragen, im Bild kontrollierte Dialoge und andere kombinierte modale Aufgaben ausführen. LAMDA ist eine Verbesserung, da es dazu neigt, menschliche und kontextuell verwandte Antworten zu liefern, die jeder Anwendung zugute kommen würden, bei der visuelle Daten wie automatisiertes Bild oder Video analysieren, die virtuelle Assistenten analysieren.

Lesen Sie mehr über Lamda von hier.

Florenz

Florence ist ein weiteres robustes VLM, das sowohl Vision- als auch Sprachdaten einbezieht, um eine breite Palette von Cross-Modal-Aufgaben auszuführen. Es ist besonders bekannt für seine Effizienz und Skalierbarkeit beim Umgang mit großen Datensätzen. Das Design des Modells ist für schnelles Training und Bereitstellung optimiert und ermöglicht es, die Bilderkennung, Objekterkennung und multimodales Verständnis zu übertreffen. Florence kann große Mengen an visuellen und Textdaten integrieren. Dies macht es bei Aufgaben wie Image Abruf, Bildunterschriftengenerierung und bildbasierter Fragen zur Beantwortung von Bildaufnahmen vielseitig.

Lesen Sie mehr über Florenz von hier.

Familien von Visionsprachmodellen

Vision Language Models (VLMs) werden in mehreren Familien eingeteilt, je nachdem, wie sie mit multimodalen Daten umgehen. Dazu gehören vorgebildete Modelle, maskierte Modelle, generative Modelle und kontrastive Lernmodelle. Jede Familie verwendet verschiedene Techniken, um Seh- und Sprachmodalitäten auszurichten und sie für verschiedene Aufgaben geeignet zu machen.

Vorausgebildete Modellfamilie

Vorausgebildete Modelle basieren auf großen Datensätzen mit gepaarten Seh- und Sprachdaten. Diese Modelle werden nach allgemeinen Aufgaben geschult, sodass sie für bestimmte Anwendungen fein abgestimmt werden können, ohne dass jedes Mal massive Datensätze erforderlich sind.

Wie es funktioniert

Die vorgebaute Modellfamilie verwendet große Datensätze von Bildern und Text. Das Modell ist geschult, um Bilder zu erkennen und sie mit Textbezeichnungen oder Beschreibungen anzupassen. Nach dieser umfangreichen Vorinstallation kann das Modell für bestimmte Aufgaben wie Bildunterschriften oder visuelle Beantwortung der visuellen Frage fein abgestimmt werden. Vorausgebildete Modelle sind wirksam, da sie ursprünglich auf reichhaltigen Daten geschult und dann auf kleineren, spezifischen Domänen fein abgestimmt werden. Dieser Ansatz hat zu erheblichen Leistungsverbesserungen in verschiedenen Aufgaben geführt.

Maskierte Modellfamilie

Maskierte Modelle verwenden Maskierungstechniken, um VLMs zu trainieren. Diese Modelle maskieren zufällig Teile des Eingabebildes oder -textes und erfordern das Modell, um den maskierten Inhalt vorherzusagen, um tiefere kontextbezogene Beziehungen zu lernen.

Wie es funktioniert (Bildmaskierung)

Maskierte Bildmodelle arbeiten, indem sie zufällige Regionen des Eingabebildes verbergen. Das Modell wird dann beauftragt, die fehlenden Pixel vorherzusagen. Dieser Ansatz zwingt die VLM, sich auf den umgebenden visuellen Kontext zu konzentrieren, um das Bild zu rekonstruieren. Infolgedessen erlangt das Modell ein stärkeres Verständnis der lokalen und globalen visuellen Merkmale. Die Bildmaskierung hilft dem Modell, ein robustes Verständnis der räumlichen Beziehungen in Bildern zu entwickeln. Dieses verbesserte Verständnis verbessert die Leistung bei Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung.

Wie es funktioniert (Textmaskierung)

Bei maskierter Sprachmodellierung sind Teile des Eingangstextes versteckt. Das Modell ist mit der Vorhersage der fehlenden Token beauftragt. Dies ermutigt die VLM, komplexe sprachliche Strukturen und Beziehungen zu verstehen. Maskierte Textmodelle sind entscheidend, um nuancierte sprachliche Merkmale zu erfassen. Sie verbessern die Leistung des Modells bei Aufgaben wie Bildunterschriften und visueller Beantwortung, bei denen das Verständnis von visuellen und textuellen Daten unerlässlich ist.

Generative Familien

Generative Modelle befassen sich mit der Erzeugung neuer Daten, die Text aus Bildern oder Bildern aus Text enthalten. Diese Modelle werden besonders in Text auf Bild und Bild auf die Textgenerierung angewendet, bei der neue Ausgänge aus der Eingangsmodalität synthetisiert werden.

Text-to-Image-Generation

Wenn Sie den Text-zu-Image-Generator verwenden, ist die Eingabe in das Modell Text und die Ausgabe ist das resultierende Bild. Diese Aufgabe hängt von entscheidender Bedeutung von den Konzepten ab, die sich auf die semantische Codierung von Wörtern und die Merkmale eines Bildes beziehen. Das Modell analysiert die semantische Bedeutung des Textes, um ein Treue -Modell zu erzeugen, das der als Eingabe angegebenen Beschreibung entspricht.

Bild-zu-Text-Generierung

Bei der Bild-zu-Text-Erzeugung nimmt das Modell ein Bild als Eingabe und erzeugt Textausgabe, z. B. Bildunterschriften. Zunächst analysiert es den visuellen Inhalt des Bildes. Als nächstes identifiziert es Objekte, Szenen und Aktionen. Das Modell transkreibt diese Elemente dann in Text. Diese generativen Modelle sind nützlich für die automatische Bildunterschriftengenerierung, Szenenbeschreibung und das Erstellen von Geschichten aus Videoszenen.

Kontrastives Lernen

Kontrastive Modelle, einschließlich des Clips, identifizieren sie durch das Training von passenden und nicht passenden Bildtextpaaren. Dies zwingt das Modell, Bilder auf ihre Beschreibungen abzubilden und gleichzeitig falsche Zuordnungen abzugeben, was zu einer guten Korrespondenz der Vision zur Sprache führt.

Wie funktioniert es?

Kontrastives Lernen bildet ein Bild und seine korrekte Beschreibung in denselben semantischen Raum. Es erhöht auch die Diskrepanz zwischen semantisch toxischen Proben von Sichtsprachen. Dieser Prozess hilft dem Modell, sowohl das Bild als auch seinen zugehörigen Text zu verstehen. Es ist nützlich für quermodale Aufgaben wie Bildabruf, Klassifizierung von Null-Shots und visuelle Beantwortung.

Clip (kontrastive Sprachbild-Vorbereitung)

Clip, oder kontrastive Sprachbild-Vorbände ist ein von OpenAI entwickelter Modell. Es ist eines der führenden Modelle im Bereich Vision Language Models (VLM). Clip behandelt sowohl Bilder als auch Text als Eingänge. Das Modell wird auf Bild-Text-Datensätzen trainiert. Es verwendet kontrastives Lernen, um Bilder mit ihren Textbeschreibungen abzustimmen. Gleichzeitig unterscheidet es zwischen nicht verwandten Bild-Text-Paaren.

Wie Clip funktioniert

Clip arbeitet mit einer Dual-Coder-Architektur: eines für Bilder und eine für Text. Die Kernidee besteht darin, sowohl das Bild als auch seine entsprechende Textbeschreibung in denselben hochdimensionalen Vektorraum einzubetten, sodass das Modell verschiedene Bildtextpaare vergleichen und kontrastieren kann.

Schlüsselschritte in der Funktion von Clip

• Bildcodierung: Wie das Clip -Modell codiert dieses Modell auch Bilder mit einem Sehtransformator, der als VIT bezeichnet wird.
• Textcodierung: Gleichzeitig codieren das Modell den entsprechenden Text auch über einen transformatorbasierten Textcodierer.
• Kontrastives Lernen: Es vergleicht dann die Ähnlichkeit zwischen dem codierten Bild und dem Text so, dass es entsprechend die Ergebnisse liefern kann. Es maximiert die Ähnlichkeit in Paaren, in denen Bilder zur gleichen Klasse wie Beschreibungen gehören, während es sie auf den Paaren minimiert, in denen es nicht der Fall ist.
• Cross-Modal-Ausrichtung: Der Kompromiss ergibt ein Modell, das bei Aufgaben hervorragend ist, bei denen das Sehen mit Sprache wie Null-Shot-Lernen, Bildabruf und sogar umgekehrte Bildsynthese beinhaltet.

Anwendungen von Clip

• Bild -Abruf : Bei einer Beschreibung können Clip Bilder finden, die damit übereinstimmen.
• Klassifizierung von Zero-Shot : Clip kann Bilder ohne zusätzliche Trainingsdaten für die spezifischen Kategorien klassifizieren.
• Visuelle Frage Beantwortung : Clip kann Fragen zu visuellen Inhalten verstehen und Antworten geben.

Code Beispiel: Bild-zu-Text mit Clip

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel-Code-Snippet zum Ausführen von Bild-zu-Text-Aufgaben mithilfe von Clip. Dieses Beispiel zeigt, wie Clip ein Bild und eine Reihe von Textbeschreibungen codiert und die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass jeder Text mit dem Bild übereinstimmt.

 Taschenlampe importieren
Clip importieren
vom PIL -Importbild

# Überprüfen Sie, ob GPU verfügbar ist, andernfalls verwenden Sie die CPU
Device = "CUDA" if fackel.cuda.is_available () else "cpu"

# Laden Sie das vorgebildete Clipmodell und die Vorverarbeitungsfunktion
Modell, präprozess = clip.load ("Vit-B/32", Gerät = Gerät)

# Das Bild laden und vorverarbeitet
Image = Preprocess (Image.open ("clip.png")). Entsqueze (0) .to (Gerät)

# Definieren Sie den Satz von Textbeschreibungen zum Vergleich mit dem Bild
text = clip.tokenize (["ein Diagramm", "ein Hund", "eine Katze"]). An (Gerät)

# Führen Sie die Inferenz durch, um sowohl das Bild als auch den Text zu codieren
mit fackel.no_grad ():
    Image_Features = model.encode_image (Bild)
    text_features = model.encode_text (text)

    # Ähnlichkeit zwischen Bild- und Textmerkmalen berechnen
    logits_per_image, logits_per_text = Modell (Bild, Text)

    # Wenden Sie Softmax an, um die Wahrscheinlichkeiten jedes Etiketts zu erhalten, das dem Bild entspricht
    probs = logits_per_image.softmax (dim = -1) .cpu (). numpy ()

# Die Wahrscheinlichkeiten ausgeben
print ("Etikettenwahrscheinlichkeiten:", Probs)

Siglip (siamesische verallgemeinerte Sprachbild -Vorbereitung)

Samese Generalized Language Image Pretcraining ist ein von Google entwickeltes fortschrittliches Modell, das auf den Funktionen von Modellen wie Clip aufbaut. Siglip verbessert die Bildklassifizierungsaufgaben, indem die Stärken des kontrastiven Lernens mit verbesserten Architektur- und Vorabbautechniken eingesetzt werden. Ziel ist es, die Effizienz und Genauigkeit der Null-Shot-Bildklassifizierung zu verbessern.

Wie Siglip funktioniert

Siglip verwendet eine siamesische Netzwerkarchitektur, die zwei parallele Netzwerke umfasst, die Gewichte teilen und so geschult sind, dass sie zwischen ähnlichen und unterschiedlichen Bild-Text-Paaren unterscheiden. Diese Architektur ermöglicht es Siglip, sowohl für Bilder als auch für Text effizient hochwertige Darstellungen zu lernen. Das Modell wird auf einem vielfältigen Datensatz von Bildern und entsprechenden Textbeschreibungen vorgebracht, sodass es auf verschiedene unsichtbare Aufgaben gut verallgemeinert werden kann.

Schlüsselschritte in der Funktion von Siglip

• Siamese -Netzwerk : Das Modell verwendet zwei identische neuronale Netzwerke, die Bild- und Texteingaben separat verarbeiten, aber dieselben Parameter teilen. Dieses Setup ermöglicht einen effektiven Vergleich und die Ausrichtung von Bild- und Textdarstellungen.
• Kontrastives Lernen : Ähnlich wie bei Clip verwendet Siglip kontrastives Lernen, um die Ähnlichkeit zwischen passenden Bildtextpaaren zu maximieren und sie für nicht passende Paare zu minimieren.
• Vorbereitung auf verschiedene Daten : Siglip wird auf einem großen und unterschiedlichen Datensatz vorgebracht, wodurch seine Fähigkeit, in Null-Shot-Szenarien gut abzubauen, eine gute Leistung erzielt wird, wo es auf Aufgaben ohne zusätzliche Feinabstimmung getestet wird.

Anwendungen von Siglip

• Null-Shot-Bildklassifizierung : Siglip exzentiert bei der Klassifizierung von Bildern in Kategorien, auf die es nicht explizit geschult wurde, indem er seine umfangreiche Vorbereitung nutzt.
• Visuelle Suche und Abrufen : Es kann verwendet werden, um Bilder basierend auf Textabfragen abzurufen oder Bilder basierend auf dem beschreibenden Text zu klassifizieren.
• Inhaltsbasiertes Bild-Tagging : Siglip kann automatisch deskriptive Tags für Bilder generieren, wodurch es für das Inhaltsmanagement und die Organisation nützlich ist.

Code Beispiel: Null-Shot-Bildklassifizierung mit Siglip

Im Folgenden finden Sie einen Beispiel-Code-Snippet, der zeigt, wie Siglip für die Klassifizierung von Null-Shot-Bild verwendet wird. Das Beispiel zeigt, wie ein Bild mithilfe der Transformers Library in Kandidatenbezeichnungen klassifiziert wird.

 Aus Transformatoren -Importpipeline
vom PIL -Importbild
Anfragen importieren

# Laden Sie das vorgebildete Siglip-Modell
Image_classifier = Pipeline (Task = "Zero-Shot-Image-Klasse", model = "Google/Siglip-Base-Patch16-224")

# Laden Sie das Bild von einer URL
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
Image = Image.open (Requests.get (url, stream = true) .raw)

# Definieren Sie die Kandidatenetiketten zur Klassifizierung
candidate_labels = ["2 Katzen", "ein Flugzeug", "eine Fernbedienung"]

# Führen Sie die Bildklassifizierung von Null-Shot-Bild durch
Ausgänge = Image_Classifier (Bild, Candidate_Labels = Candidate_Labels)

# Formatieren und drucken Sie die Ergebnisse
formatted_outputs = [{"Score": rund (output ["Score"], 4), "Label": Ausgabe ["Label"]} für Output in Outputs]
print (formated_outputs)

Lesen Sie mehr über Siglip von hier.

Trainingsvisionssprachmodelle (VLMs)

Training Vision Language Models (VLMs) umfasst mehrere Schlüsselphasen:

• Datenerfassung : Sammeln großer Datensätze mit gepaarten Bildern und Text, um sicherzustellen, dass Vielfalt und Qualität das Modell effektiv trainieren.
• Vorbereitung : Verwenden von Transformatorarchitekturen werden VLMs auf massiven Mengen an Bildtextdaten vorbereitet. Das Modell lernt, sowohl visuelle als auch textuelle Informationen durch selbstbewertete Lernaufgaben zu codieren, wie z. B. die Vorhersage maskierter Teile von Bildern oder Text.
• Feinabstimmung : Das vorgezogene Modell ist bei bestimmten Aufgaben mit kleineren, aufgabenspezifischen Datensätzen fein abgestimmt. Dies hilft dem Modell, sich an bestimmte Anwendungen anzupassen, z. B. Bildklassifizierung oder Textgenerierung.
• Generatives Training : Für generative VLMs beinhaltet das Training das Erlernen neuer Muster, z. B. das Erstellen von Text aus Bildern oder Bildern aus Text, basierend auf den gelernten Darstellungen.
• Kontrastives Lernen : Diese Technik verbessert die Fähigkeit des Modells, zwischen ähnlichen und unterschiedlichen Daten zu unterscheiden, indem die Ähnlichkeit für positive Paare maximiert und für negative Paare minimiert wird.

Paligemma verstehen

Paligemma ist ein Vision Language Model (VLM), das das Bild- und Textverständnis durch einen strukturierten, mehrstufigen Trainingsansatz verbessern soll. Es integriert Komponenten von Siglip und Gemma, um fortschrittliche multimodale Funktionen zu erreichen. Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht, die auf dem Transkript und den bereitgestellten Daten basiert:

Wie es funktioniert

• Eingabe : Das Modell nimmt sowohl Text- als auch Bildeingaben an. Die Texteingabe wird durch lineare Projektionen und Token -Verkettung verarbeitet, während die Bilder von der Visionskomponente des Modells codiert werden.
• SIGLIP : Diese Komponente verwendet die Architektur Sehtransformator (VIT-SQ400M) für die Bildverarbeitung. Es ordnet visuelle Daten in einen gemeinsam genutzten Merkmalsraum mit Textdaten ab.
• Gemma -Decoder : Der Gemma -Decoder kombiniert Funktionen sowohl aus Text als auch aus den Bildern, um die Ausgabe zu generieren. Dieser Decoder ist entscheidend für die Integration der multimodalen Daten und für die Erzeugung sinnvoller Ergebnisse.

Trainingsphasen von Paligemma

Lassen Sie uns nun die Trainingsphasen von Paligemma unten untersuchen:

• Unimodales Training :
  • Siglip (Vit-SQ400M) : Züge auf Bildern allein, um eine starke visuelle Darstellung zu erstellen.
  • GEMMA-2B : Züge allein zum Text und konzentrieren sich darauf, robuste Texteinbettungen zu erzeugen.
• Multimodales Training :
  • 224px, IB-Beispiele : Während dieser Phase lernt das Modell, Bild-Text-Paare mit einer Auflösung von 224px zu verarbeiten, wobei die Input-Beispiele (IB) verwendet werden, um sein multimodales Verständnis zu verfeinern.
• Auflösungserhöhung :
  • 4480x & 896px : Erhöht die Auflösung von Bildern und Textdaten, um die Fähigkeit des Modells zu verbessern, höhere Details und komplexere multimodale Aufgaben zu erledigen.
• Überweisen :
  • Auflösung, Epochen, Lernraten : Passen Sie die wichtigsten Parameter wie die Auflösung, die Anzahl der Trainings -Epochen und die Lernraten an, um die Leistung und die Übertragung erlernter Merkmale auf neue Aufgaben zu optimieren.

Lesen Sie mehr über Paligemma von hier.

Abschluss

Dieser Leitfaden zu Vision Language Models (VLMs) hat ihre revolutionären Auswirkungen auf die Kombination von Vision- und Sprachtechnologien hervorgehoben. Wir haben wesentliche Funktionen wie Objekterkennung und Bildsegmentierung, bemerkenswerte Modelle wie Clip und verschiedene Trainingsmethoden untersucht. VLMs fördern die KI, indem sie visuelle und textuelle Daten nahtlos integrieren und die Bühne für intuitivere und erweitertere Anwendungen in der Zukunft festlegen.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist ein Vision Language Model (VLM)?

A. Ein Vision Language Model (VLM) integriert visuelle und textuelle Daten, um Informationen aus Bildern und Text zu verstehen und zu generieren. Es ermöglicht auch Aufgaben wie Bildunterschriften und visuelle Beantwortung der visuellen Frage.

Q2. Wie funktioniert Clip?

A. Clip verwendet einen kontrastiven Lernansatz, um Bild- und Textdarstellungen auszurichten. Ermöglichen, dass es effektiv Bilder mit Textbeschreibungen übereinstimmt.

Q3. Was sind die Hauptfunktionen von VLMs?

A. VLMS Excel in der Objekterkennung, der Bildsegmentierung, der Einbettungen und der Sehbefragung, die Beantwortung von Sehenswürdigkeiten und Sprachverarbeitung, um komplexe Aufgaben auszuführen.

Q4. Was ist der Zweck der Feinabstimmung in VLMs?

A. Die Feinabstimmung passt ein vorgebildetes VLM an bestimmte Aufgaben oder Datensätze an und verbessert seine Leistung und Genauigkeit für bestimmte Anwendungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin umfassender Leitfaden zu Vision Language Models (VLMs). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!