再び OpenAI に傍受された Google は、オープンソースのビジュアル言語モデルである PaliGemma を立ち上げました。

前書き

• このモデルは、SigLIP 視覚モデルと Gemma 言語モデルを組み合わせたもので、両方のモデルがオープン コンポーネントであるため、PaliGemma は視覚と言語を組み合わせたタスクの処理で優れたパフォーマンスを発揮します。
• PaliGemma の使用シナリオには、画像の字幕、画像タグ、視覚的な質疑応答が含まれます。これらのアプリケーション シナリオでは、画像コンテンツを理解して主要な特徴を抽出し、この情報を言語出力に変換する PaliGemma の機能を利用して、ユーザーとの対話やコンテンツの自動生成を可能にします。
• この柔軟性により、PaliGemma は研究開発環境だけでなく、カスタマー サービス、コンテンツ推奨システムなどの商用アプリケーションにも適しています。

写真

PaliGemma でできること

写真

• プロンプトが表示されたら、画像に字幕を追加できます。

Pictures

• は、画像に関する質問に答えることができます。画像と一緒に質問を渡すだけです。

写真

• 画像内のエンティティを検出します。境界ボックスの座標の位置を特別なマーカーの形式で出力します。

Picture

• 画像内のエンティティをセグメント化します。

写真

• 文書の強力な理解力と推論能力を持っています。

写真

PaliGemma モデルの具体的な技術的詳細は何ですか?

• PaliGemma モデルは、PaLI-3 からインスピレーションを得て Google によって開発されたオープンソースのビジュアル言語モデル (VLM) です。
• PaliGemma Gemma シリーズの最初の視覚言語モデルとして、Gemma ファミリーを拡張するだけでなく、視覚言語モデルの分野における Google の重要な進歩を示します。このモデルは、画像の注釈、視覚的な質問応答、画像の検索などの中核的な問題を解決するように設計されており、世界中の開発者に公開されています。

PaliGemma と他のビジュアル言語モデル (ViT、DETR など) のパフォーマンスはどのように比較されますか?

• これは、PaliGemma のパフォーマンスがこれらのモデルに匹敵する可能性があることを示唆していますが、具体的なパフォーマンス データや比較結果は証拠に記載されていません。
• ViT と DETR には、さまざまなタスクにおいて独自の利点があります。 ViT は主に画像分類タスクに使用され、画像をパッチに分割し、シーケンス ベクトルに変換することで画像の 2 次元構造を処理します。複数のベンチマーク、特に ImageNet、COCO、ADE20k などのデータセットで非常に優れたパフォーマンスを実現します。 DETR はターゲット検出タスクに使用され、その予測部分は ViT と比較して、オリジナルの Transformers アーキテクチャに近いです。
• DETR は、さまざまなバージョンの Faster RCNN より効果がわずかに優れているなど、いくつかの点で優れたパフォーマンスを発揮しますが、その小さなオブジェクトの検出能力は Faster RCNN よりもはるかに低く、これは比較的大きな欠点です。
• PaliGemma と ViT および DETR の間の具体的なパフォーマンスの違いを示す直接の比較データはありませんが、新しくリリースされたビジュアル言語モデルとして、PaliGemma のパフォーマンスはこれらの成熟したモデルと同等か異なる可能性があると推測できます。

さまざまなビジネス アプリケーション シナリオに適応するように PaliGemma を微調整するにはどうすればよいですか?

• さまざまなビジネス アプリケーション シナリオに適応するように PaliGemma を微調整するには、次の手順を実行できます:

1. ビジネス ニーズを理解する: まず、さまざまなビジネス シナリオにおける特定のニーズを明確にする必要があります。これには、対象となるユーザー グループ、ユーザーの行動パターン、ビジネス プロセスにおける主要なリンクの理解が含まれます。たとえば、顧客サービスのチャットボットで使用する場合、モデルは顧客とのコミュニケーション時に一般的に使用される言語や表現を理解して生成できる必要があります。
2. 適切なモデルのバージョンを選択します: Google が提供する情報によると、Gemma モデルには基本バージョンとガイダンス バージョンがあります。どのバージョンを選択するかは、特定のアプリケーション要件によって異なります。高いインタラクション品質が必要なシナリオの場合はガイダンス バージョンを選択でき、コスト重視のシナリオの場合は基本バージョンを選択できます。
3. サポート フレームワークを使用して微調整する: Gemma モデルは複数のディープ ラーニング フレームワークでサポートされているため、これらのフレームワークが提供するツールとライブラリを使用してモデルを微調整できます。これには、モデルパラメータの調整、トレーニングプロセスの最適化などが含まれる場合があります。

• コンピューティング要件が高い場合は、より強力なハードウェア デバイスの使用を検討できます。

4. 他のモデルの微調整の実践を参照する: PaliGemma はビジュアル言語モデルですが、Llama 3 の微調整プロジェクトの実践など、他の同様のモデルの微調整の実践を参照できます。これは、特定のタスクに合わせてモデルを調整する方法と、微調整の効果を評価する方法を理解するのに役立ちます。
5. 継続的な反復と最適化: モデルの微調整は、実際のアプリケーションの効果に基づいた継続的な反復と最適化を必要とする継続的なプロセスです。これには、ユーザーのフィードバックの収集、モデルの出力と予想される目標との差異の分析、それに応じたモデルの調整が含まれる場合があります。

自然言語処理の分野におけるPaliGemmaの応用結果は何ですか?

• 自然言語処理分野における PaliGemma の応用結果は、主に視覚言語マルチモーダルオープンモデルとしての機能に反映されています。この変換機能により、PaliGemma は自然言語処理の分野で重要な応用価値を持つようになります。
• さらに、PaliGemma は Gemma モデル シリーズに統合されており、技術的にさらに開発および最適化されていることを示しています。
• 実用的なアプリケーションの観点からは、PaliGemma の追加により、KerasNLP または KerasCV ライブラリが大幅に強化される可能性があります。これらのライブラリには、以前はビジュアル言語用の効果的な大規模言語モデル (LLM) が欠けていたからです。これにより、開発者は自然言語処理に視覚データをより適切に利用できるようになり、関連技術の開発と革新が促進されます。

最後に書きました

• 要約すると、PaliGemma は、特に画像処理と自然言語処理の分野で、視覚と言語の組み合わせを必要とするさまざまなアプリケーション シナリオに適した強力な視覚言語モデルです。

以上が再び OpenAI に傍受された Google は、オープンソースのビジュアル言語モデルである PaliGemma を立ち上げました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。