Setelah dipintas oleh OpenAI sekali lagi, Google melancarkan model bahasa visual sumber terbuka: PaliGemma

Kata Pengantar

• Model ini menggabungkan model visual SigLIP dan model bahasa Gemma Kedua-dua model adalah komponen terbuka, menjadikan PaliGemma berfungsi dengan baik dalam tugasan pemprosesan yang menggabungkan penglihatan dan bahasa.
• Senario penggunaan PaliGemma termasuk sari kata imej, tag imej dan soal jawab visual. Senario aplikasi ini mengambil kesempatan daripada keupayaan PaliGemma untuk memahami kandungan imej dan mengekstrak ciri utama, dan kemudian menukar maklumat ini kepada output bahasa untuk membolehkan interaksi dengan pengguna atau penjanaan kandungan automatik.
• Fleksibiliti ini menjadikan PaliGemma sesuai bukan sahaja untuk persekitaran penyelidikan dan pembangunan, tetapi juga untuk aplikasi komersial seperti perkhidmatan pelanggan, sistem pengesyoran kandungan, dsb.

Gambar

Apa yang PaliGemma boleh lakukan

Gambar

• Anda boleh menambah sari kata pada imej apabila digesa.

Gambar

• boleh menjawab soalan tentang imej, hanya luluskan soalan anda bersama imej.

Gambar

• Kesan entiti dalam imej. Ia akan mengeluarkan lokasi koordinat kotak sempadan dalam bentuk penanda khas.

Gambar

• Segmentasikan entiti dalam imej.

Gambar

• Mempunyai pemahaman dokumen yang kukuh dan keupayaan penaakulan.

Gambar

Apakah butiran teknikal khusus model PaliGemma?

• Model PaliGemma ialah model bahasa visual sumber terbuka (VLM) yang dibangunkan oleh Google dan diilhamkan oleh PaLI-3.
• PaliGemma Sebagai model bahasa visual pertama dalam siri Gemma, ia bukan sahaja mengembangkan keluarga Gemma, tetapi juga menandakan kemajuan penting untuk Google dalam bidang model bahasa visual. Model ini direka bentuk untuk menyelesaikan masalah teras seperti anotasi imej, menjawab soalan visual dan mendapatkan semula imej, dan telah dibuka kepada pembangun di seluruh dunia.

Bagaimana prestasi dibandingkan antara PaliGemma dan model bahasa visual lain (seperti ViT, DETR, dll.)?

• Ini menunjukkan bahawa PaliGemma mungkin setanding dalam prestasi dengan model ini, tetapi data prestasi khusus atau hasil perbandingan tidak disebut dalam bukti.
• Untuk ViT dan DETR, mereka mempunyai kelebihan tersendiri dalam tugasan yang berbeza. ViT digunakan terutamanya untuk tugas pengelasan imej, memproses struktur dua dimensi imej dengan membahagikannya kepada tampalan dan menukarkannya kepada vektor jujukan. Ia mencapai prestasi yang sangat baik pada berbilang penanda aras, terutamanya pada set data seperti ImageNet, COCO dan ADE20k. DETR digunakan untuk tugas pengesanan sasaran, dan bahagian ramalannya menggunakan bentuk ramalan yang ditetapkan Berbanding dengan ViT, DETR lebih hampir dengan seni bina Transformers yang asal.
• Walaupun DETR berprestasi baik dalam beberapa aspek, seperti kesannya lebih baik sedikit daripada pelbagai versi Faster RCNN, keupayaan pengesanan objek kecilnya jauh lebih rendah daripada Faster RCNN, yang merupakan kelemahan yang agak besar.
• Walaupun tiada data perbandingan langsung yang menunjukkan perbezaan prestasi khusus antara PaliGemma dan ViT dan DETR, boleh disimpulkan bahawa sebagai model bahasa visual yang baru dikeluarkan, prestasi PaliGemma mungkin bersamaan atau berbeza daripada model matang ini.

Bagaimana untuk memperhalusi PaliGemma untuk menyesuaikan diri dengan senario aplikasi perniagaan yang berbeza?

• Untuk memperhalusi PaliGemma agar disesuaikan dengan senario aplikasi perniagaan yang berbeza, anda boleh mengambil langkah berikut:

1. Fahami keperluan perniagaan: Pertama, anda perlu menjelaskan keperluan khusus dalam senario perniagaan yang berbeza. Ini termasuk memahami kumpulan pengguna sasaran, corak tingkah laku pengguna dan pautan utama dalam proses perniagaan. Sebagai contoh, jika ia digunakan dalam chatbot perkhidmatan pelanggan, model tersebut perlu dapat memahami dan menjana bahasa dan ungkapan yang biasa digunakan semasa berkomunikasi dengan pelanggan.
2. Pilih versi model yang sesuai: Menurut maklumat yang diberikan oleh Google, model Gemma mempunyai versi asas dan versi panduan. Versi mana yang hendak dipilih bergantung pada keperluan aplikasi tertentu. Jika ia adalah senario yang memerlukan kualiti interaksi yang tinggi, anda boleh memilih versi panduan jika ia adalah senario sensitif kos, anda boleh memilih versi asas.
3. Gunakan rangka kerja sokongan untuk penalaan halus: Memandangkan model Gemma disokong oleh berbilang rangka kerja pembelajaran mendalam, anda boleh menggunakan alatan dan perpustakaan yang disediakan oleh rangka kerja ini untuk memperhalusi model. Ini mungkin termasuk melaraskan parameter model, mengoptimumkan proses latihan, dsb.

• Jika keperluan pengkomputeran lebih tinggi, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan peranti perkakasan yang lebih berkuasa.

4. Rujuk kepada amalan penalaan halus model lain: Walaupun PaliGemma ialah model bahasa visual, anda boleh merujuk kepada amalan penalaan halus model lain yang serupa, seperti amalan projek penalaan halus Llama 3. Ini boleh membantu memahami cara menala model untuk tugasan tertentu dan cara menilai kesan penalaan halus.
5. Lelaran dan pengoptimuman berterusan: Penalaan halus model ialah proses berterusan yang memerlukan lelaran dan pengoptimuman berterusan berdasarkan kesan aplikasi sebenar. Ini mungkin termasuk mengumpul maklum balas pengguna, menganalisis perbezaan antara output model dan matlamat yang dijangkakan, dan melaraskan model dengan sewajarnya.

Apakah hasil aplikasi PaliGemma dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi?

• Hasil aplikasi PaliGemma dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi terutamanya dicerminkan dalam keupayaannya sebagai model terbuka multi-modal visual-linguistik. Keupayaan penukaran ini menjadikan PaliGemma mempunyai nilai aplikasi yang signifikan dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi.
• Selain itu, PaliGemma telah disepadukan ke dalam siri model Gemma, yang menunjukkan bahawa ia telah dibangunkan lagi dan dioptimumkan secara teknikal.
• Dari segi aplikasi praktikal, penambahan PaliGemma boleh memperkayakan perpustakaan KerasNLP atau KerasCV, kerana perpustakaan ini sebelum ini tidak mempunyai model bahasa besar (LLM) yang berkesan untuk bahasa visual. Ini akan membantu pembangun menggunakan data visual dengan lebih baik untuk pemprosesan bahasa semula jadi, dengan itu menggalakkan pembangunan dan inovasi teknologi berkaitan.

Ditulis pada penghujungnya

• Ringkasnya, PaliGemma ialah model bahasa visual yang berkuasa yang sesuai untuk pelbagai senario aplikasi yang memerlukan gabungan penglihatan dan bahasa, terutamanya dalam bidang pemprosesan imej dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Atas ialah kandungan terperinci Setelah dipintas oleh OpenAI sekali lagi, Google melancarkan model bahasa visual sumber terbuka: PaliGemma. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!