ビジョン言語モデルを促します

Vision Language Models（VLMS）：マルチモーダルプロンプトに深く潜ります

VLMは、マルチモーダルデータ処理における大きな前進を表し、テキストと視覚入力をシームレスに統合します。テキストのみで動作するLLMとは異なり、VLMは両方のモダリティを処理し、視覚的およびテキストの理解を必要とするタスクを可能にします。 これにより、視覚的な質問応答（VQA）や画像キャプションなどのアプリケーションへの扉が開かれます。この投稿では、VLMSが視覚的理解能力を活用するための効果的なプロンプト技術を調査します。

目次：

はじめに
vlms
2. プロンプト
ゼロショットプロンプト
少数のプロンプト
一連の思考を促す
オブジェクト検出ガイド付きプロンプト
結論
参照

はじめに：

VLMSはLLMSに基づいて構築され、視覚処理が追加のモダリティとして追加されます。 通常、トレーニングには、共有ベクトル空間内の画像表現とテキスト表現を整列させ、しばしば横断的なメカニズムを使用して使用します[1、2、3、4]。これにより、テキストベースの便利なインタラクションと画像のクエリが可能になります。 VLMSは、テキストデータと視覚データの間のギャップを埋めることに優れており、テキストのみのモデルの範囲を超えてタスクを処理します。 VLMアーキテクチャのより深い理解については、マルチモーダルLLMに関するセバスチャンラシュカの記事を参照してください。

vlmsのプロンプト：

LLMSと同様に、VLMSは画像を含めることで強化されたさまざまなプロンプト技術を利用します。この投稿では、オブジェクトの検出統合とともに、ゼロショット、少数のショット、およびチェーンのプロンプトをカバーしています。 実験では、OpenAIのGPT-4O-MINI VLM。を使用します

コードとリソースはGitHubで入手できます[指示に従ってリンク省略]。

使用されたデータ：

Unsplash [リンク省略]の5つの許容除去画像が使用され、キャプションは画像URLから派生しました。 ゼロショットプロンプト：

ゼロショットプロンプトには、タスクの説明と画像のみを提供することが含まれます。 VLMは、出力生成のためにこの説明のみに依存しています。 これは、最小限の情報アプローチを表します。 利点は、画像の分類やキャプションに大きなデータセットを必要とする以前の方法とは異なり、高度に作成されたプロンプトが広範なトレーニングデータなしで適切な結果をもたらすことができることです。

OpenaiはBase64エンコード画像URL [2]をサポートしています。リクエスト構造はLLMのプロンプトに似ていますが、base64エンコードされた画像が含まれています：

<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>

複数の画像を含めることができます。 Base64エンコード、迅速な構築、および並列API呼び出しのヘルパー機能が実装されています。 [指示に従って、コードスニペット省略]。 結果は、ゼロショットプロンプトから生成された詳細なキャプションを示しています。 [指示に従って画像省略]。

少数のショットプロンプト：

少数のショットプロンプトは、コンテキストとしてタスクの例を提供し、モデルの理解を向上させます。 [指示に従って、コードスニペット省略]。 3つのサンプル画像の使用は、生成されたキャプションがゼロショットプロンプトのキャプションよりも簡潔であることを示しています。 [指示に従って画像を省略した]。これは、VLM出力スタイルと詳細に対する模範選択の影響を強調しています。

一連の思考プロンプト：

思考の連鎖（COT）プロンプト[9]は、複雑な問題をより単純なステップに分解します。 これはVLMSに適用され、推論のために画像とテキストの両方を利用できるようにします。 [指示に従って、コードスニペット省略]。 COTトレースは、OpenAIのO1モデルを使用して作成され、少数のショットの例として使用されます。 [指示に従って、COTトレースと画像を省略した例]。結果は、最終的なキャプションを生成する前に、中間ステップを介してVLMが推論する能力を示しています。 [指示に従って画像省略]。

オブジェクト検出ガイド付きプロンプト：

オブジェクトの検出は、VLMプロンプトを強化することができます。 オープンボキャブラリーオブジェクト検出モデルであるOwl-vit [11]が使用されます。 まず、VLMは高レベルのオブジェクトを識別します。これらは、境界ボックスを生成するためのフクロウビットのプロンプトとして使用されます。 次に、注釈付き画像がVLMに渡され、キャプションが付けられます。 [指示に従って、コードスニペット省略]。単純な画像の場合、影響は限られていますが、この手法はドキュメントの理解などの複雑なタスクに役立ちます。 [指示に従って画像省略]。

結論：

VLMは、視覚的理解とテキストの両方の理解を必要とするタスクに強力な機能を提供します。 この投稿では、VLMのパフォーマンスへの影響を紹介するさまざまなプロンプト戦略を調査しました。 創造的なプロンプトテクニックのさらなる調査は、計り知れない可能性を秘めています。 VLMプロンプトに関する追加のリソースが利用可能です[13]。

参考文献：

[1-13] [指示に従って参照省略]。

以上がビジョン言語モデルを促しますの詳細内容です。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。