Panduan Komprehensif untuk Model Bahasa Visi (VLMS)

Pengenalan

Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?" atau "Mengapa artis memilih warna ini?" Di sinilah Model Bahasa Visi (VLMS) dimainkan. Model -model ini, seperti panduan pakar di muzium, dapat mentafsir imej, memahami konteks, dan menyampaikan maklumat yang menggunakan bahasa manusia. Sama ada ia mengenal pasti objek dalam foto, menjawab soalan mengenai kandungan visual, atau bahkan menghasilkan imej baru dari deskripsi, VLM menggabungkan kuasa penglihatan dan bahasa dengan cara yang pernah dianggap mustahil.

Dalam panduan ini, kami akan meneroka dunia VLM yang menarik, bagaimana mereka bekerja, keupayaan mereka, dan model terobosan seperti Clip, Palamama, dan Florence yang mengubah cara mesin memahami dan berinteraksi dengan dunia di sekeliling mereka.

Artikel ini berdasarkan ceramah baru -baru ini memberikan Aritra Roy Gosthipaty dan Ritwik Rahaona Panduan Komprehensif untuk Model Bahasa Visi, di Sidang Kemuncak Thedatahack 2024.

Objektif pembelajaran

• Memahami konsep teras dan keupayaan Model Bahasa Visi (VLMS).
• Terokai bagaimana VLM menggabungkan data visual dan linguistik untuk tugas -tugas seperti pengesanan objek dan segmentasi imej.
• Ketahui tentang seni bina VLM utama seperti Clip, Palamama, dan Florence, dan aplikasi mereka.
• Dapatkan pandangan ke dalam pelbagai keluarga VLM, termasuk model pra-terlatih, bertopeng, dan generatif.
• Ketahui bagaimana pembelajaran yang kontras meningkatkan prestasi VLM dan bagaimana penalaan halus meningkatkan ketepatan model.

Jadual Kandungan

• Apakah model bahasa penglihatan?
• Keupayaan model bahasa penglihatan
• Model VLM yang terkenal
• Keluarga model bahasa penglihatan
• Klip (pretraining imej bahasa kontrasif)
• Siglip (imej bahasa umum Siam pretraining)
• Model Bahasa Visi Latihan (VLMS)
• Memahami Paligemma
• Soalan yang sering ditanya

Apakah model bahasa penglihatan?

Model Bahasa Visi (VLMS) merujuk kepada sistem kecerdasan buatan dalam kategori tertentu yang bertujuan untuk mengendalikan video atau video dan teks sebagai input. Apabila kita menggabungkan kedua -dua modaliti ini, VLM boleh melaksanakan tugas yang melibatkan model untuk memetakan makna antara imej dan teks, sebagai contoh; Descripting imej, menjawab soalan berdasarkan imej dan sebaliknya.

Kekuatan teras VLMS terletak pada keupayaan mereka untuk merapatkan jurang antara penglihatan komputer dan NLP. Model tradisional biasanya cemerlang dalam hanya satu daripada domain ini -sama ada mengiktiraf objek dalam imej atau memahami bahasa manusia. Walau bagaimanapun, VLM direka khusus untuk menggabungkan kedua -dua modaliti, memberikan pemahaman yang lebih holistik mengenai data dengan belajar menafsirkan imej melalui lensa bahasa dan sebaliknya.

Senibina VLMS biasanya melibatkan pembelajaran perwakilan bersama data visual dan tekstual, yang membolehkan model melakukan tugas silang modal. Model-model ini terlatih pada dataset besar yang mengandungi pasangan imej dan penerangan teks yang sepadan. Semasa latihan, VLM mempelajari hubungan antara objek dalam imej dan kata -kata yang digunakan untuk menggambarkannya, yang membolehkan model menghasilkan teks dari imej atau memahami petunjuk teks dalam konteks data visual.

Contoh tugas utama yang boleh dikendalikan oleh VLMS termasuk:

• Soalan Visi Menjawab (VQA) : Menjawab soalan mengenai kandungan imej.
• Tajuk Imej : Menjana penerangan teks tentang apa yang dilihat dalam imej.
• Pengesanan dan Segmentasi Objek : Mengenalpasti dan melabelkan objek yang berbeza atau bahagian imej, selalunya dengan konteks teks.

Keupayaan model bahasa penglihatan

Model Bahasa Visi (VLMS) telah berkembang untuk menangani pelbagai tugas kompleks dengan mengintegrasikan maklumat visual dan tekstual. Mereka berfungsi dengan memanfaatkan hubungan yang wujud antara imej dan bahasa, yang membolehkan keupayaan terobosan di beberapa domain.

Penglihatan ditambah bahasa

Asas VLMS adalah keupayaan mereka untuk memahami dan beroperasi dengan data visual dan tekstual. Dengan memproses kedua -dua aliran ini secara serentak, VLM boleh melaksanakan tugas -tugas seperti menghasilkan kapsyen untuk imej, mengiktiraf objek dengan deskripsi mereka, atau mengaitkan maklumat visual dengan konteks teks. Pemahaman silang modal ini membolehkan output yang lebih kaya dan lebih koheren, menjadikannya sangat serba boleh di seluruh aplikasi dunia nyata.

Pengesanan objek

Pengesanan objek adalah keupayaan penting VLM. Ia membolehkan model mengiktiraf dan mengklasifikasikan objek dalam imej, mendasarkan pemahaman visualnya dengan label bahasa. Dengan menggabungkan pemahaman bahasa, VLM tidak hanya mengesan objek tetapi juga dapat memahami dan menggambarkan konteks mereka. Ini termasuk mengenal pasti bukan sahaja "anjing" dalam imej tetapi juga mengaitkannya dengan elemen adegan lain, menjadikan pengesanan objek lebih dinamik dan bermaklumat.

Segmentasi Imej

VLMS meningkatkan model penglihatan tradisional dengan melakukan segmentasi imej, yang membahagikan imej ke segmen atau kawasan yang bermakna berdasarkan kandungannya. Dalam VLMS, tugas ini ditambah dengan pemahaman teks, yang bermaksud model boleh segmen objek tertentu dan memberikan penerangan kontekstual untuk setiap bahagian. Ini melampaui hanya mengiktiraf objek, kerana model boleh memecah dan menggambarkan struktur halus imej.

Embeddings

Satu lagi prinsip yang sangat penting dalam VLMS adalah peranan embedding kerana ia menyediakan ruang bersama untuk interaksi antara data visual dan teks. Ini kerana dengan mengaitkan imej dan kata -kata model dapat melakukan operasi seperti menanyakan imej yang diberikan teks dan sebaliknya. Ini disebabkan oleh fakta bahawa VLM menghasilkan perwakilan yang sangat berkesan dari imej -imej dan oleh itu mereka dapat membantu menutup jurang antara penglihatan dan bahasa dalam proses modal silang.

Soalan Visi Menjawab (VQA)

Daripada semua bentuk bekerja dengan VLM, salah satu bentuk yang lebih kompleks diberikan dengan menggunakan VQAS, yang bermaksud VLM dibentangkan dengan imej dan soalan yang berkaitan dengan imej. VLM menggunakan tafsiran gambar yang diperolehi dalam imej dan menggunakan pemahaman pemprosesan bahasa semulajadi untuk menjawab pertanyaan dengan sewajarnya. Sebagai contoh, jika diberi imej taman dengan soalan berikut, "Berapa banyak bangku yang dapat anda lihat dalam gambar?" Model ini mampu menyelesaikan masalah pengiraan dan memberi jawapan, yang menunjukkan bukan sahaja penglihatan tetapi juga pemikiran dari model.

Model VLM yang terkenal

Beberapa model bahasa penglihatan (VLMS) telah muncul, menolak sempadan apa yang mungkin dalam pembelajaran silang modal. Setiap model menawarkan keupayaan unik yang menyumbang kepada landskap penyelidikan bahasa yang lebih luas. Berikut adalah beberapa VLM yang paling penting:

Klip (pra-latihan imej bahasa kontrasif)

Klip adalah salah satu model perintis di ruang VLM. Ia menggunakan pendekatan pembelajaran yang kontras untuk menyambungkan data visual dan teks dengan belajar memadankan imej dengan penerangan yang sepadan. Model ini memproses dataset berskala besar yang terdiri daripada imej yang dipasangkan dengan teks dan belajar dengan mengoptimumkan persamaan antara imej dan rakan teksnya, sambil membezakan antara pasangan yang tidak sepadan. Pendekatan yang kontras ini membolehkan klip mengendalikan pelbagai tugas, termasuk klasifikasi sifar-shot, tajuk imej, dan juga soalan visual yang menjawab tanpa latihan khusus tugas yang jelas.

Baca lebih lanjut mengenai klip dari sini.

Llava (Pembantu Bahasa dan Penglihatan Besar)

Llava adalah model canggih yang direka untuk menyelaraskan data visual dan bahasa untuk tugas multimodal yang kompleks. Ia menggunakan pendekatan yang unik yang menggabungkan pemprosesan imej dengan model bahasa yang besar untuk meningkatkan keupayaannya untuk mentafsir dan bertindak balas terhadap pertanyaan yang berkaitan dengan imej. Dengan memanfaatkan perwakilan teks dan visual, Llava cemerlang dalam menjawab soalan visual, penjanaan imej interaktif, dan tugas berasaskan dialog yang melibatkan imej. Integrasi dengan model bahasa yang kuat membolehkannya menghasilkan penerangan terperinci dan membantu dalam interaksi bahasa penglihatan masa nyata.

Mod baca mengenai Llava dari sini.

Lamda (model bahasa untuk aplikasi dialog)

Walaupun Lamda kebanyakannya dibincangkan dari segi bahasa, ia juga boleh digunakan dalam tugas-tugas bahasa. Lamda sangat mesra untuk sistem dialog, dan apabila digabungkan dengan model penglihatan. Ia boleh melakukan menjawab soalan visual, dialog terkawal imej dan tugas modal gabungan yang lain. Lamda adalah peningkatan kerana ia cenderung memberikan jawapan yang berkaitan dengan manusia dan kontekstual yang akan memberi manfaat kepada mana-mana aplikasi yang memerlukan perbincangan data visual seperti imej automatik atau video yang menganalisis pembantu maya.

Baca lebih lanjut mengenai Lamda dari sini.

Florence

Florence adalah satu lagi VLM yang mantap yang menggabungkan kedua-dua visi dan data bahasa untuk melaksanakan pelbagai tugas silang modal. Ia amat terkenal dengan kecekapan dan skalabiliti ketika berurusan dengan dataset yang besar. Reka bentuk model dioptimumkan untuk latihan dan penempatan yang cepat, yang membolehkannya cemerlang dalam pengiktirafan imej, pengesanan objek, dan pemahaman multimodal. Florence boleh mengintegrasikan sejumlah besar data visual dan teks. Ini menjadikannya serba boleh dalam tugas-tugas seperti pengambilan imej, penjanaan kapsyen, dan menjawab soalan berasaskan imej.

Baca lebih lanjut mengenai Florence dari sini.

Keluarga model bahasa penglihatan

Model Bahasa Visi (VLMS) dikategorikan kepada beberapa keluarga berdasarkan cara mereka mengendalikan data multimodal. Ini termasuk model pra-terlatih, model bertopeng, model generatif, dan model pembelajaran yang kontras. Setiap keluarga menggunakan teknik yang berbeza untuk menyelaraskan visi dan modaliti bahasa, menjadikannya sesuai untuk pelbagai tugas.

Keluarga model pra-terlatih

Model pra-terlatih dibina di atas dataset besar visi berpasangan dan data bahasa. Model-model ini dilatih dalam tugas umum, yang membolehkan mereka disesuaikan dengan aplikasi tertentu tanpa memerlukan dataset besar setiap kali.

Bagaimana ia berfungsi

Keluarga model pra-terlatih menggunakan dataset besar imej dan teks. Model ini dilatih untuk mengenali imej dan memadankannya dengan label teks atau deskripsi. Selepas latihan pra-latihan yang luas ini, model ini boleh disesuaikan untuk tugas-tugas tertentu seperti penanda imej atau menjawab soalan visual. Model pra-terlatih adalah berkesan kerana mereka pada mulanya dilatih pada data yang kaya dan kemudian disesuaikan dengan domain yang lebih kecil dan khusus. Pendekatan ini telah membawa kepada peningkatan prestasi yang signifikan dalam pelbagai tugas.

Keluarga model bertopeng

Model bertopeng menggunakan teknik pelekat untuk melatih VLM. Model -model ini secara rawak menutup bahagian imej atau teks input dan memerlukan model untuk meramalkan kandungan bertopeng, memaksa ia untuk mempelajari hubungan kontekstual yang lebih mendalam.

Bagaimana Ia Berfungsi (Masker Imej)

Model imej bertopeng beroperasi dengan menyembunyikan kawasan rawak imej input. Model ini kemudiannya ditugaskan untuk meramalkan piksel yang hilang. Pendekatan ini memaksa VLM untuk memberi tumpuan kepada konteks visual sekitar untuk membina semula imej. Akibatnya, model mendapat pemahaman yang lebih kuat tentang ciri -ciri visual tempatan dan global. Masker imej membantu model membangunkan pemahaman yang mantap mengenai hubungan spatial dalam imej. Pemahaman yang lebih baik ini meningkatkan prestasi tugas seperti pengesanan objek dan segmentasi.

Bagaimana ia berfungsi (pelekat teks)

Dalam pemodelan bahasa bertopeng, bahagian teks input tersembunyi. Model ini ditugaskan untuk meramalkan token yang hilang. Ini menggalakkan VLM untuk memahami struktur linguistik dan hubungan yang kompleks. Model teks bertopeng adalah penting untuk menggenggam ciri linguistik yang bernuansa. Mereka meningkatkan prestasi model pada tugas -tugas seperti tajuk imej dan menjawab soalan visual, di mana pemahaman data visual dan teks adalah penting.

Keluarga generatif

Model generatif berurusan dengan penjanaan data baru yang merangkumi teks dari imej atau imej dari teks. Model -model ini terutamanya digunakan dalam teks kepada imej dan imej kepada penjanaan teks yang melibatkan penstrukturan output baru dari modaliti input.

Generasi teks-ke-imej

Apabila menggunakan penjana teks-ke-imej, masukkan ke dalam model adalah teks dan output adalah imej yang dihasilkan. Tugas ini secara kritis bergantung kepada konsep -konsep yang berkaitan dengan pengekodan semantik kata -kata dan ciri -ciri imej. Model ini menganalisis makna semantik teks untuk menghasilkan model kesetiaan, yang sepadan dengan keterangan yang diberikan sebagai input.

Generasi imej-ke-teks

Dalam generasi imej-ke-teks, model mengambil imej sebagai input dan menghasilkan output teks, seperti kapsyen. Pertama, ia menganalisis kandungan visual imej. Seterusnya, ia mengenal pasti objek, adegan, dan tindakan. Model itu kemudian menyalin unsur -unsur ini ke dalam teks. Model -model generatif ini berguna untuk generasi kapsyen automatik, keterangan adegan, dan mencipta cerita dari adegan video.

Pembelajaran Berbeza

Model kontras termasuk klip mengenal pasti mereka melalui latihan pasangan teks imej yang sepadan dan tidak sepadan. Ini memaksa model untuk memetakan imej ke deskripsi mereka sementara pada masa yang sama membersihkan pemetaan yang salah yang membawa kepada surat -menyurat yang baik dari visi kepada bahasa.

Bagaimana ia berfungsi?

Pembelajaran yang kontras memetakan imej dan penerangan yang betul ke dalam ruang semantik bahasa yang sama. Ia juga meningkatkan percanggahan antara penglihatan-bahasa semantik sampel toksik. Proses ini membantu model memahami kedua -dua imej dan teks yang berkaitan. Ia berguna untuk tugas silang modal seperti pengambilan imej, klasifikasi sifar-shot, dan menjawab soalan visual.

Klip (pretraining imej bahasa kontrasif)

Klip, atau pretraining imej bahasa yang kontras, adalah model yang dibangunkan oleh OpenAI. Ia adalah salah satu model terkemuka dalam bidang Model Bahasa Visi (VLM). Klip mengendalikan kedua -dua imej dan teks sebagai input. Model ini dilatih pada dataset teks imej. Ia menggunakan pembelajaran kontras untuk memadankan imej dengan deskripsi teks mereka. Pada masa yang sama, ia membezakan antara pasangan teks imej yang tidak berkaitan.

Bagaimana klip berfungsi

Klip beroperasi menggunakan seni bina dwi-encoder: satu untuk imej dan satu lagi untuk teks. Idea teras adalah untuk membenamkan kedua-dua imej dan keterangan teks yang sepadan ke dalam ruang vektor dimensi yang sama, membolehkan model membandingkan dan membezakan pasangan teks imej yang berbeza.

Langkah -langkah utama dalam fungsi klip

• Pengekodan imej: Seperti model klip, model ini juga mengkodekan imej menggunakan pengubah penglihatan yang dipanggil VIT.
• Pengekodan teks: Pada masa yang sama, model menyandikan teks yang sepadan melalui pengekod teks berasaskan pengubah juga.
• Pembelajaran Berbeza: Ia kemudian membandingkan persamaan antara imej dan teks yang dikodkan supaya ia dapat memberikan hasil dengan sewajarnya. Ia memaksimumkan persamaan pada pasangan di mana imej tergolong dalam kelas yang sama seperti deskripsi sementara ia meminimumkannya pada pasangan di mana ia tidak berlaku.
• Penjajaran Cross-Modal: Tradeoff menghasilkan model yang hebat dalam tugas-tugas yang melibatkan pemadanan penglihatan dengan bahasa seperti sifar pembelajaran shot, pengambilan imej dan juga sintesis imej songsang.

Aplikasi klip

• Pengambilan Imej : Memandangkan keterangan, klip dapat mencari imej yang sepadan dengannya.
• Klasifikasi Zero-Shot : Klip boleh mengklasifikasikan imej tanpa sebarang data latihan tambahan untuk kategori tertentu.
• Soalan Visual Menjawab : Klip dapat memahami soalan mengenai kandungan visual dan memberikan jawapan.

Contoh kod: imej-ke-teks dengan klip

Berikut adalah coretan kod contoh untuk melaksanakan tugas-tugas imej-ke-teks menggunakan klip. Contoh ini menunjukkan bagaimana klip mengkodekan imej dan satu set deskripsi teks dan mengira kebarangkalian bahawa setiap teks sepadan dengan imej.

 obor import
Klip import
dari gambar import pil

# Periksa sama ada GPU tersedia, jika tidak, gunakan CPU
peranti = "cuda" jika obor.cuda.is_available () lain "cpu"

# Muatkan model klip pra-terlatih dan fungsi pra-proses
Model, preprocess = clip.load ("vit-b/32", peranti = peranti)

# Memuatkan dan memproses gambar
imej = preprocess (image.open ("clip.png")). unsqueeze (0) .to (peranti)

# Tentukan set deskripsi teks untuk dibandingkan dengan gambar
teks = clip.tokenize (["rajah", "anjing", "kucing"]). ke (peranti)

# Lakukan kesimpulan untuk menyandikan kedua -dua imej dan teks
dengan obor.no_grad ():
    image_features = model.encode_image (imej)
    text_features = model.encode_text (teks)

    # Kirakan persamaan antara ciri imej dan teks
    logits_per_image, logits_per_text = model (imej, teks)

    # Sapukan softmax untuk mendapatkan kebarangkalian setiap label yang sepadan dengan gambar
    probs = logits_per_image.softMax (dim = -1) .cpu (). numpy ()

# Mengeluarkan kebarangkalian
Cetak ("Kebarangkalian Label:", Probs)

Siglip (imej bahasa umum Siam pretraining)

Imej bahasa umum Siam Pretraining, adalah model maju yang dibangunkan oleh Google yang membina keupayaan model seperti klip. SIGLIP meningkatkan tugas klasifikasi imej dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran yang kontras dengan seni bina yang lebih baik dan teknik pretraining. Ia bertujuan untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan klasifikasi imej sifar.

Bagaimana Siglip berfungsi

Siglip menggunakan seni bina rangkaian Siam, yang melibatkan dua rangkaian selari yang berkongsi berat dan dilatih untuk membezakan antara pasangan teks imej yang serupa dan berbeza. Senibina ini membolehkan Siglip untuk mempelajari perwakilan berkualiti tinggi untuk kedua-dua imej dan teks. Model ini terlatih pada dataset imej yang pelbagai dan penerangan tekstual yang sepadan, membolehkannya untuk umum dengan pelbagai tugas yang tidak kelihatan.

Langkah -langkah utama dalam fungsi Siglip

• Rangkaian Siam : Model ini menggunakan dua rangkaian saraf yang sama yang memproses input imej dan teks secara berasingan tetapi berkongsi parameter yang sama. Persediaan ini membolehkan perbandingan yang berkesan dan penjajaran perwakilan imej dan teks.
• Pembelajaran Berbeza : Sama seperti klip, Siglip menggunakan pembelajaran kontras untuk memaksimumkan persamaan antara pasangan teks imej yang sepadan dan meminimumkannya untuk pasangan yang tidak sepadan.
• Pretraining pada pelbagai data : SIGLIP telah terlatih pada dataset yang besar dan bervariasi, meningkatkan keupayaannya untuk melaksanakan dengan baik dalam senario sifar-shot, di mana ia diuji pada tugas-tugas tanpa penalaan halus tambahan.

Aplikasi Siglip

• Klasifikasi Imej Zero-Shot : Siglip cemerlang dalam mengklasifikasikan imej ke dalam kategori yang belum dilatih secara eksplisit dengan memanfaatkan pretrainingnya yang luas.
• Carian dan Pengambilan Visual : Ia boleh digunakan untuk mendapatkan imej berdasarkan pertanyaan teks atau mengklasifikasikan imej berdasarkan teks deskriptif.
• Penandaan imej berasaskan kandungan : SIGLIP secara automatik boleh menghasilkan tag deskriptif untuk imej, menjadikannya berguna untuk pengurusan kandungan dan organisasi.

Contoh Kod: Klasifikasi Imej Zero-Shot dengan Siglip

Berikut adalah coretan kod contoh yang menunjukkan cara menggunakan siglip untuk klasifikasi imej sifar-tembakan. Contohnya menunjukkan cara mengklasifikasikan imej ke dalam label calon menggunakan Perpustakaan Transformers.

 dari saluran paip import transformer
dari gambar import pil
permintaan import

# Muatkan model siglip pra-terlatih
image_classifier = Pipeline (Task = "sifar-shot-image-classification", model = "Google/Siglip-base-patch16-224")

# Muatkan gambar dari URL
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = image.open (requests.get (url, stream = true) .raw)

# Tentukan label calon untuk klasifikasi
candidate_labels = ["2 kucing", "pesawat", "jauh"]

# Lakukan klasifikasi imej sifar-shot
output = image_classifier (imej, candidate_labels = candidate_labels)

# Format dan cetak hasilnya
formatted_outputs = [{"skor": bulat (output ["skor"], 4), "label": output ["label"]} untuk output dalam output]
cetak (formatted_outputs)

Baca lebih lanjut mengenai Siglip dari sini.

Model Bahasa Visi Latihan (VLMS)

Model Bahasa Visi Latihan (VLMS) melibatkan beberapa peringkat utama:

• Pengumpulan Data : Mengumpulkan dataset besar imej dan teks berpasangan, memastikan kepelbagaian dan kualiti melatih model dengan berkesan.
• Pretraining : Menggunakan arsitektur pengubah, VLMs pretrained pada sejumlah besar data teks imej. Model ini belajar menyandikan kedua-dua maklumat visual dan tekstual melalui tugas pembelajaran yang diselia sendiri, seperti meramalkan bahagian-bahagian yang bertopeng imej atau teks.
• Penalaan halus : Model pretrained disesuaikan dengan tugas-tugas tertentu menggunakan dataset khusus yang lebih kecil. Ini membantu model menyesuaikan diri dengan aplikasi tertentu, seperti klasifikasi imej atau penjanaan teks.
• Latihan Generatif : Bagi VLM generatif, latihan melibatkan pembelajaran untuk menghasilkan sampel baru, seperti menghasilkan teks dari imej atau imej dari teks, berdasarkan perwakilan yang dipelajari.
• Pembelajaran Berbeza : Teknik ini meningkatkan keupayaan model untuk membezakan antara data yang serupa dan berbeza dengan memaksimumkan persamaan untuk pasangan positif dan meminimumkannya untuk pasangan negatif.

Memahami Paligemma

Paligemma adalah model bahasa penglihatan (VLM) yang direka untuk meningkatkan pemahaman imej dan teks melalui pendekatan latihan berstruktur, pelbagai peringkat. Ia mengintegrasikan komponen dari Siglip dan Gemma untuk mencapai keupayaan multimodal maju. Berikut adalah gambaran terperinci berdasarkan transkrip dan data yang disediakan:

Bagaimana ia berfungsi

• Input : Model mengambil kedua -dua teks dan input imej. Input teks diproses melalui unjuran linear dan penggabungan token, manakala imej dikodkan oleh komponen penglihatan model.
• SIGLIP : Komponen ini menggunakan seni bina Transformer Visi (VIT-SQ400M) untuk pemprosesan imej. Ia memetakan data visual ke dalam ruang ciri bersama dengan data teks.
• Gemma Decoder : Decoder Gemma menggabungkan ciri -ciri dari kedua -dua teks dan imej untuk menghasilkan output. Dekoder ini penting untuk mengintegrasikan data multimodal dan menghasilkan hasil yang bermakna.

Fasa Latihan Paligemma

Marilah kita melihat fasa latihan paligemma di bawah:

• Latihan yang tidak sama :
  • SIGLIP (VIT-SQ400M) : Kereta api pada imej sahaja untuk membina perwakilan visual yang kuat.
  • GEMMA-2B : Keretapi pada teks sahaja, memberi tumpuan kepada menghasilkan embeddings teks yang mantap.
• Latihan Multimodal :
  • Contoh 224px, IB : Semasa fasa ini, model belajar untuk mengendalikan pasangan teks imej pada resolusi 224px, menggunakan contoh input (IB) untuk memperbaiki pemahaman multimodalnya.
• Peningkatan Resolusi :
  • 4480x & 896px : Meningkatkan resolusi imej dan data teks untuk meningkatkan keupayaan model untuk mengendalikan tugas -tugas multimodal yang lebih tinggi dan lebih kompleks.
• Pindahkan :
  • Resolusi, Epochs, Kadar Pembelajaran : Laraskan parameter utama seperti resolusi, bilangan zaman latihan, dan kadar pembelajaran untuk mengoptimumkan prestasi dan pemindahan ciri -ciri yang dipelajari kepada tugas -tugas baru.

Baca lebih lanjut mengenai Paligemma dari sini.

Kesimpulan

Panduan ini mengenai Model Bahasa Visi (VLMS) telah menonjolkan kesan revolusioner mereka untuk menggabungkan teknologi penglihatan dan bahasa. Kami meneroka keupayaan penting seperti pengesanan objek dan segmentasi imej, model terkenal seperti klip, dan pelbagai metodologi latihan. VLMS memajukan AI dengan mengintegrasikan data visual dan teks dengan lancar, menetapkan peringkat untuk aplikasi yang lebih intuitif dan maju pada masa akan datang.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah Model Bahasa Visi (VLM)?

A. Model Bahasa Visi (VLM) mengintegrasikan data visual dan teks untuk memahami dan menghasilkan maklumat dari imej dan teks. Ia juga membolehkan tugas -tugas seperti penemuan imej dan menjawab soalan visual.

S2. Bagaimana klip berfungsi?

A. Klip menggunakan pendekatan pembelajaran yang kontras untuk menyelaraskan imej dan perwakilan teks. Membolehkannya memadankan imej dengan deskripsi teks dengan berkesan.

Q3. Apakah keupayaan utama VLM?

A. VLMS Excel dalam Pengesanan Objek, Segmentasi Imej, Embeddings, dan Soalan Visi Menjawab, menggabungkan visi dan pemprosesan bahasa untuk melaksanakan tugas -tugas yang kompleks.

Q4. Apakah tujuan penalaan halus dalam VLMS?

A. Penalaan halus menyesuaikan VLM pra-terlatih kepada tugas atau dataset tertentu, meningkatkan prestasi dan ketepatannya untuk aplikasi tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Komprehensif untuk Model Bahasa Visi (VLMS). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!