성능 향상을위한 VLM 미세 조정의 장점과 구현을 이해하십시오.
이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.
목차 :
비전 언어 모델 소개
시각적 질문 답변이
특수 응용 프로그램을위한 미세 조정 VLM
소개
4 비트 양자화 된 QWEN2 7B VLM 를 사용한 코드 구현
결론
자주 묻는 질문
비전 언어 모델 소개 :
VLM은 이미지와 텍스트를 모두 처리하는 멀티 모달 모델입니다. 이 생성 모델은 이미지와 텍스트를 입력으로 취하여 텍스트 출력을 생성합니다. 대형 VLM은 강력한 제로 샷 기능, 효과적인 일반화 및 다양한 이미지 유형과의 호환성을 보여줍니다. 응용 프로그램에는 이미지 기반 채팅, 명령 중심 이미지 인식, VQA, 문서 이해 및 이미지 캡션이 포함됩니다.
많은 VLMS는 공간 이미지 특성을 캡처하여 객체 감지 및 위치를위한 경계 박스 또는 세분화 마스크를 생성합니다. 기존의 대형 VLM은 훈련 데이터, 이미지 인코딩 방법 및 전체 기능에 따라 다릅니다.
시각적 질문 응답 (vqa) :
VQA는 이미지에 대한 질문에 대한 정확한 답변을 생성하는 데 중점을 둔 AI 작업입니다. VQA 모델은 이미지 인식과 자연어 처리를 결합하여 이미지 내용과 질문의 의미를 모두 이해해야합니다. 예를 들어, 소파에 개 이미지와 "개는 어디에 있습니까?"라는 질문을 감안할 때, 모델은 개와 소파를 식별 한 다음 "소파에서"대답합니다.
도메인 별 애플리케이션을위한 미세 조정 VLMS :
LLM은 방대한 텍스트 데이터에 대해 교육을받는 반면 미세 조정이없는 많은 작업에 적합하지만 인터넷 이미지에는 의료, 금융 또는 제조업에 응용 프로그램에 필요한 도메인 특이성이 부족합니다. 사용자 정의 데이터 세트의 미세 조정 VLM은 이러한 특수 영역에서 최적의 성능에 중요합니다.
미세 조정을위한 핵심 시나리오 :
도메인 적응 : 고유 한 언어 또는 데이터 특성을 가진 특정 도메인에 대한 모델을 맞춤화합니다.
작업 별 사용자 정의 : 특정 작업에 대한 모델 최적화, 고유 한 요구 사항을 해결합니다.
리소스 효율성 :
계산 리소스 사용을 최소화하면서 모델 성능 향상.
unsloth : 미세 조정 프레임 워크 :
Unsloth는 효율적인 큰 언어 및 비전 언어 모델 미세 조정을위한 프레임 워크입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다
더 빠른 미세 조정 : 훈련 시간과 메모리 소비를 크게 줄였습니다.
크로스 하드웨어 호환성 : 다양한 GPU 아키텍처 지원
더 빠른 추론 : - 미세 조정 모델의 추론 속도 향상
코드 구현 (4 비트 양자화 된 QWEN2 7B VLM) :
다음 섹션에서는 종속성 가져 오기, 데이터 세트로드, 모델 구성 및 Bertscore를 사용한 교육 및 평가를 포함한 코드 구현을 자세히 설명합니다. 전체 코드는 [Github Repo] (여기에 Github 링크 삽입)에서 사용할 수 있습니다.
(1-10 단계에 대한 코드 스 니펫 및 설명은 여기에 포함될 것입니다. 여기에는 원래 입력에서 구조와 내용을 반영하지만 가능한 경우 약간의 재구성되고 잠재적으로 더 간결한 설명이 있습니다. 이렇게하면 가독성과 흐름을 개선하면서 기술적 세부 사항을 유지합니다.)
- 결론 :
QWEN2와 같은 미세 조정 VLM은 도메인 별 작업의 성능을 크게 향상시킵니다. 높은 Bertscore 메트릭은 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성하는 모델의 능력을 보여줍니다. 이 적응성은 멀티 모달 데이터를 분석 해야하는 다양한 산업에 중요합니다.
키 테이크 아웃 :
미세 조정 된 QWEN2 VLM은 강력한 의미 론적 이해를 보여줍니다
미세 조정은 VLMS를 도메인 별 데이터 세트에 적응합니다
미세 조정은 제로 샷 성능을 넘어서 정확도를 높입니다
미세 조정은 사용자 정의 모델 생성의 효율성을 향상시킵니다
접근 방식은 확장 가능하며 산업 전반에 걸쳐 적용 할 수 있습니다
다중 모드 데이터 세트 분석에서 미세 조정 된 VLMS Excel
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자주 묻는 질문 : -
(FAQS 섹션은 여기에 포함되어 원래 입력을 반영합니다.)
- (분석에 대한 최종 문장 Vidhya도 포함될 것입니다.)
