提示視覺語言模型

視覺語言模型（VLMS）：深入研究多模式提示

vlms代表了多模式數據處理，無縫整合文本和視覺輸入的重大飛躍。與僅在文本上運行的LLM不同，VLM可以處理這兩種模式，從而實現需要視覺和文本理解的任務。 這為視覺詢問回答（VQA）和圖像字幕等應用程序打開了大門。這篇文章探討了VLM的有效提示技術以利用其視覺理解能力。

目錄的

表：

簡介

提示VLMS
零射擊提示
幾次提示
思想鏈提示
>對象檢測引導提示
結論
參考
8. 介紹：

VLM在LLM上構建，將視覺處理作為額外的模式。 訓練通常涉及在共享矢量空間內對齊圖像和文本表示，通常使用交叉注意機制[1，2，3，4]。這允許方便基於文本的互動和圖像查詢。 VLM在彌合文本數據和視覺數據之間的差距，處理超出文本模型範圍之外的任務之間的差距。 要更深入地了解VLM架構，請參閱Sebastian Raschka關於多模式LLM的文章。

提示VLMS：

與LLMS相似的

，VLMS利用各種提示技術，通過包含圖像來增強。這篇文章涵蓋了零射，很少射擊和經過思考的提示，以及對象檢測集成。 實驗使用OpenAI的GPT-4O-Mini VLM。

代碼和資源可在GitHub上獲得[根據說明，省略鏈接]。

所使用的數據：

>使用了五個允許的許可圖像來自Unsplash [省略的鏈接]，並帶有從圖像URL派生的字幕。

零射擊提示：

零射擊提示涉及僅提供任務描述和圖像。 VLM僅依靠此描述來生成輸出。 這代表了最小的信息方法。 好處是，精心製作的提示可以在沒有大量培訓數據的情況下產生體面的結果，這與需要大量圖像分類或字幕的大型數據集不同。 > OpenAI支持基本64編碼的圖像URL [2]。請求結構類似於llm提示，但包括一個base64編碼圖像：

<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>

可以包括多個圖像。 實現了基本64編碼，及時構建和並行API調用的輔助功能。 [根據說明，省略了代碼段]。 結果證明了由零拍攝提示生成的詳細字幕。 [根據說明省略了圖像]。

>

>幾次提示：

>很少的提示提供了任務示例作為上下文，增強了模型理解。 [根據說明，省略了代碼段]。使用三個示例圖像的使用表明，生成的字幕比零射擊提示中的字幕更簡潔。 [根據說明省略了圖像]。這突出了示例選擇對VLM輸出樣式和詳細信息的影響。

>

思維鏈提示：

> 提示[9]的思想鏈（COT）將復雜的問題分解為更簡單的步驟。 這適用於VLM，允許他們同時利用圖像和文本進行推理。 [根據說明，省略了代碼段]。 使用OpenAI的O1型號創建COT痕跡，並用作少量示例。 [根據說明，示例COT跟踪和圖像省略]。結果表明，VLM在生成最終標題之前通過中間步驟進行推理的能力。 [根據說明省略了圖像]。 >

>

>對象檢測引導提示：

> 對象檢測可以增強VLM提示。 使用開放式攝氏對象檢測模型，owl-vit [11]。 首先，VLM標識高級對象。這些被用作貓頭鷹武器生成邊界框的提示。 然後，帶註釋的圖像將傳遞給VLM進行字幕。 [根據說明，省略了代碼段]。儘管對簡單圖像的影響受到限制，但該技術對於文檔理解等複雜任務很有價值。 [根據說明省略了圖像]。 >

結論：

VLM為需要視覺和文本理解的任務提供了強大的功能。 這篇文章探討了各種提示策略，展示了它們對VLM性能的影響。 對創意提示技術的進一步探索具有巨大的潛力。 提供VLM提示上的其他資源[13]。 參考：

[1-13] [根據說明省略了參考]。

以上是提示視覺語言模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！