導(dǎo)入

鮮やかな絵畫や彫刻に囲まれたアートギャラリーを歩くことを想像してください。さて、各ピースに質(zhì)問をして意味のある答えを得ることができたらどうでしょうか？ 「あなたはどんな話を言っているの？」と尋ねるかもしれません。または「なぜアーティストはこの色を選んだのですか？」そこで、ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）が登場(chǎng)します。これらのモデルは、博物館の専門家ガイドと同様に、畫像を解釈し、コンテキストを理解し、人間の言語(yǔ)を使用してその情報(bào)を伝えることができます。寫真でオブジェクトを識(shí)別したり、視覚コンテンツに関する質(zhì)問に答えたり、説明から新しい畫像を生成したりするかどうかにかかわらず、VLMSはかつて不可能と思われる方法でビジョンと言語(yǔ)の力を融合します。

このガイドでは、VLMSの魅力的な世界、それらがどのように機(jī)能するか、それらの能力、クリップ、パラマ、フィレンツェなどの畫期的なモデルを探ります。

この記事は、最近の講演に基づいており、Aritra Roy GosthipatyとRitwik Rahaonaは、2024年のThedatahack SummitにあるVision Language Modelsの包括的なガイドです。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

• ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）のコア概念と機(jī)能を理解します。
• VLMSがオブジェクトの検出や畫像セグメンテーションなどのタスクの視覚データと言語(yǔ)データをどのように統(tǒng)合するかを調(diào)べます。
• Clip、Palama、Florenceなどの主要なVLMアーキテクチャとそのアプリケーションについて學(xué)びます。
• 事前に訓(xùn)練された、マスクされた、生成モデルを含む、さまざまなVLMファミリに関する洞察を得る。
• 対照的な學(xué)習(xí)がVLMのパフォーマンスをどのように促進(jìn)するか、そして微調(diào)整がモデルの精度をどのように改善するかを発見します。

目次

• ビジョン言語(yǔ)モデルとは何ですか？
• ビジョン言語(yǔ)モデルの機(jī)能
• 注目すべきVLMモデル
• ビジョン言語(yǔ)モデルの家族
• クリップ（コントラスト言語(yǔ)イメージの前oraining）
• siglip（シャム一般化言語(yǔ)イメージ事前化）
• トレーニングビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）
• パリゲンマの理解
• よくある質(zhì)問

ビジョン言語(yǔ)モデルとは何ですか？

ビジョン言語(yǔ)モデル（VLMS）は、ビデオやビデオ、テキストを入力として処理することを目的とした特定のカテゴリの人工知能システムを參照しています。これら2つのモダリティを組み合わせると、VLMはモデルを含むタスクを?qū)g行して、たとえば畫像とテキストの間の意味をマッピングできます。畫像を説明し、畫像に基づいて質(zhì)問に答え、その逆も同様です。

VLMSのコア強(qiáng)度は、コンピュータービジョンとNLPの間のギャップを埋める能力にあります。従來のモデルは通常、これらのドメインの1つのみで優(yōu)れていました。畫像のオブジェクトを認(rèn)識(shí)したり、人間の言語(yǔ)を理解したりします。ただし、VLMは両方のモダリティを組み合わせるように特別に設(shè)計(jì)されており、言語(yǔ)のレンズを通して畫像を解釈することを?qū)W習(xí)することにより、データのより全體的な理解を提供し、その逆も同様です。

VLMのアーキテクチャには、通常、視覚データとテキストデータの両方の共同表現(xiàn)を?qū)W習(xí)することが含まれ、モデルがクロスモーダルタスクを?qū)g行できるようにします。これらのモデルは、畫像のペアと対応するテキストの説明を含む大きなデータセットで事前に訓(xùn)練されています。トレーニング中、VLMは畫像內(nèi)のオブジェクトとそれらを説明するために使用される?yún)g語(yǔ)間の関係を?qū)W習(xí)します。これにより、モデルは畫像からテキストを生成したり、視覚データのコンテキストでテキストプロンプトを理解したりできます。

VLMSが処理できる重要なタスクの例は次のとおりです。

• ビジョン質(zhì)問応答（VQA） ：畫像の內(nèi)容に関する質(zhì)問に答える。
• 畫像キャプション：畫像で見られるもののテキストの説明を生成します。
• オブジェクトの検出とセグメンテーション：多くの場(chǎng)合、テキストコンテキストを使用して、さまざまなオブジェクトまたは畫像の一部を識(shí)別およびラベル付けします。

ビジョン言語(yǔ)モデルの機(jī)能

ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）は、視覚情報(bào)とテキスト情報(bào)の両方を統(tǒng)合することにより、幅広い複雑なタスクに対処するために進(jìn)化しました。それらは、畫像と言語(yǔ)の固有の関係を活用して機(jī)能し、いくつかのドメインで畫期的な機(jī)能を可能にします。

ビジョンと言語(yǔ)

VLMSの礎(chǔ)石は、視覚データとテキストデータの両方で理解して動(dòng)作する能力です。これらの2つのストリームを同時(shí)に処理することにより、VLMは畫像のキャプションを生成したり、説明を使用してオブジェクトを認(rèn)識(shí)したり、視覚情報(bào)をテキストコンテキストと関連付けるなどのタスクを?qū)g行できます。このクロスモーダルの理解により、より豊かで一貫性のある出力が可能になり、実際のアプリケーション全體で非常に用途が広くなります。

オブジェクトの検出

オブジェクトの検出は、VLMの重要な機(jī)能です。これにより、モデルは畫像內(nèi)のオブジェクトを認(rèn)識(shí)して分類し、視覚的理解を言語(yǔ)ラベルに基づいています。言語(yǔ)の理解を組み合わせることにより、VLMはオブジェクトを検出するだけでなく、それらのコンテキストを理解して説明することもできます。これには、畫像內(nèi)の「犬」を識(shí)別するだけでなく、他のシーン要素と関連付けて、オブジェクトの検出がより動(dòng)的で有益なものになることも含まれます。

畫像セグメンテーション

VLMは、畫像セグメンテーションを?qū)g行することにより、従來のビジョンモデルを強(qiáng)化します。これは、その內(nèi)容に基づいて畫像を意味のあるセグメントまたは領(lǐng)域に分割します。 VLMSでは、このタスクはテキストの理解によって増強(qiáng)されます。つまり、モデルは特定のオブジェクトをセグメント化し、各セクションのコンテキスト説明を提供できます。これは、モデルが分解して畫像のきめの細(xì)かい構(gòu)造を記述できるため、単にオブジェクトを認(rèn)識(shí)するだけではありません。

埋め込み

VLMSのもう1つの非常に重要な原則は、視覚データとテキストデータの間の相互作用のための共有スペースを提供するため、埋め込みの役割です。これは、畫像と単語(yǔ)を関連付けることにより、モデルがテキストを與えられた畫像の照會(huì)などの操作を?qū)g行できるためです。これは、VLMが畫像の非常に効果的な表現(xiàn)を生成するため、クロスモーダルプロセスでのビジョンと言語(yǔ)の間のギャップを埋めるのに役立つ可能性があるためです。

ビジョン質(zhì)問応答（VQA）

VLMを使用するすべての形式のうち、VQAを使用してより複雑な形式の1つが與えられます。つまり、VLMには畫像と畫像に関連する質(zhì)問が表示されます。 VLMは、畫像で取得した畫像解釈を採(cǎi)用し、クエリに適切に答える際に自然言語(yǔ)処理の理解を採(cǎi)用しています。たとえば、次の質(zhì)問がある公園の畫像が與えられた場(chǎng)合、「寫真にはいくつのベンチを見ることができますか？」このモデルは、カウントの問題を解決し、答えを與えることができます。これは、ビジョンだけでなく、モデルからの推論も示すことができます。

注目すべきVLMモデル

いくつかのビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）が登場(chǎng)し、クロスモーダル學(xué)習(xí)で可能なことの境界を押し広げています。各モデルは、より広範(fàn)なビジョン言語(yǔ)研究環(huán)境に貢獻(xiàn)するユニークな機(jī)能を提供します。以下は、最も重要なVLMの一部です。

クリップ（コントラスト言語(yǔ)イメージのトレーニング前）

クリップは、VLMスペースの先駆的なモデルの1つです。それは、畫像を?qū)潖辘工胝h明と一致させることを?qū)W習(xí)することにより、視覚データとテキストデータを接続するための対照的な學(xué)習(xí)アプローチを利用します。このモデルは、テキストとペアになった畫像で構(gòu)成される大規(guī)模なデータセットを処理し、畫像とそのテキストの対応物との類似性を最適化することで學(xué)習(xí)し、一致しないペアを區(qū)別します。この対照的なアプローチにより、Clipは、ゼロショット分類、畫像キャプション、さらには明示的なタスク固有のトレーニングなしでの視覚的な質(zhì)問への回答など、幅広いタスクを処理できます。

ここからクリップの詳細(xì)を読んでください。

llava（大手言語(yǔ)とビジョンアシスタント）

Llavaは、複雑なマルチモーダルタスクの視覚データと言語(yǔ)データの両方を整列するように設(shè)計(jì)された洗練されたモデルです。畫像処理を大規(guī)模な言語(yǔ)モデルと融合させるユニークなアプローチを使用して、畫像関連のクエリを解釈および応答する能力を高めます。テキスト表現(xiàn)と視覚的表現(xiàn)の両方を活用することにより、Llavaは視覚的な質(zhì)問への回答、インタラクティブな畫像生成、および畫像を含む対話ベースのタスクに優(yōu)れています。強(qiáng)力な言語(yǔ)モデルとの統(tǒng)合により、詳細(xì)な説明を生成し、リアルタイムのビジョン言語(yǔ)相互作用を支援できます。

ここからllavaについてモードを読む。

ラムダ（ダイアログアプリケーションの言語(yǔ)モデル）

ラムダは主に言語(yǔ)の観點(diǎn)から議論されていましたが、ビジョン言語(yǔ)のタスクでも使用できます。ラムダは、ダイアログシステムに非常に優(yōu)しいものであり、ビジョンモデルと組み合わせると。視覚的な質(zhì)問に答え、畫像制御された対話、その他のモーダルタスクを組み合わせて実行できます。 Lamdaは、自動(dòng)化された畫像やビデオ分析などの視覚データの議論が必要なあらゆるアプリケーションに利益をもたらす人間のようなコンテキストに関連する回答を提供する傾向があるため、改善されています。

ここからラムダの詳細(xì)を読んでください。

フィレンツェ

フィレンツェは、ビジョンデータと言語(yǔ)データの両方を組み込んで、幅広いクロスモーダルタスクを?qū)g行するもう1つの堅(jiān)牢なVLMです。特に、大規(guī)模なデータセットを扱う際の効率とスケーラビリティで知られています。モデルの設(shè)計(jì)は、高速トレーニングと展開のために最適化されており、畫像認(rèn)識(shí)、オブジェクト検出、マルチモーダルの理解に優(yōu)れています。フィレンツェは、膨大な量の視覚データとテキストデータを統(tǒng)合できます。これにより、畫像検索、キャプション生成、畫像ベースの質(zhì)問応答などのタスクで多用途になります。

ここからフィレンツェの詳細(xì)を読んでください。

ビジョン言語(yǔ)モデルの家族

ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）は、マルチモーダルデータの処理方法に基づいて、いくつかのファミリに分類されます。これらには、事前に訓(xùn)練されたモデル、マスクされたモデル、生成モデル、および対照學(xué)習(xí)モデルが含まれます。各家族は、さまざまなテクニックを利用してビジョンと言語(yǔ)のモダリティを調(diào)整し、さまざまなタスクに適しています。

事前に訓(xùn)練されたモデルファミリー

事前に訓(xùn)練されたモデルは、ペアのビジョンデータと言語(yǔ)データの大規(guī)模なデータセットに基づいて構(gòu)築されています。これらのモデルは一般的なタスクでトレーニングされているため、毎回大規(guī)模なデータセットを必要とせずに特定のアプリケーション用に微調(diào)整できます。

それがどのように機(jī)能するか

事前に訓(xùn)練されたモデルファミリは、畫像とテキストの大規(guī)模なデータセットを使用しています。このモデルは、畫像を認(rèn)識(shí)し、テキストラベルや説明と一致させるように訓(xùn)練されています。この広範(fàn)な事前トレーニングの後、このモデルは、畫像キャプションや視覚的な質(zhì)問応答などの特定のタスクに対して微調(diào)整できます。事前に訓(xùn)練されたモデルは、最初は豊富なデータでトレーニングされ、その後小型の特定のドメインで微調(diào)整されるため、効果的です。このアプローチにより、さまざまなタスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。

マスクされたモデルファミリー

マスクモデルはマスキングテクニックを使用してVLMSをトレーニングします。これらのモデルは、入力畫像またはテキストの部分をランダムにマスクし、モデルにマスクされたコンテンツを予測(cè)する必要があり、より深いコンテキスト関係を?qū)W習(xí)することを強(qiáng)制します。

それがどのように機(jī)能するか（畫像マスキング）

マスクされた畫像モデルは、入力畫像のランダム領(lǐng)域を隠すことにより動(dòng)作します。モデルは、欠落しているピクセルの予測(cè)を課します。このアプローチにより、VLMは周囲の視覚コンテキストに焦點(diǎn)を合わせて畫像を再構(gòu)築するようになります。その結(jié)果、このモデルは、ローカルおよびグローバルな視覚的特徴の両方をより強(qiáng)く理解します。畫像マスキングは、モデルが畫像內(nèi)の空間関係の堅(jiān)牢な理解を開発するのに役立ちます。この改善された理解により、オブジェクトの検出やセグメンテーションなどのタスクのパフォーマンスが向上します。

それがどのように機(jī)能するか（テキストマスキング）

マスクされた言語(yǔ)モデリングでは、入力テキストの一部が非表示になります。このモデルは、欠落しているトークンの予測(cè)を擔(dān)當(dāng)しています。これは、VLMが複雑な言語(yǔ)構(gòu)造と関係を理解することを促進(jìn)します。マスクされたテキストモデルは、微妙な言語(yǔ)特徴を把握するために重要です。視覚データとテキストデータの両方を理解することが不可欠な畫像キャプションや視覚的な質(zhì)問への回答などのタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させます。

生成ファミリー

生成モデルは、畫像からのテキストまたはテキストからの畫像を含む新しいデータの生成を扱います。これらのモデルは、インプットモダリティからの新しい出力を合成することを含むテキストから畫像、畫像からテキスト生成に特に適用されます。

テキストから畫像への生成

テキストからイメージのジェネレーターを使用する場(chǎng)合、モデルへの入力はテキストであり、出力は結(jié)果の畫像です。このタスクは、単語(yǔ)のセマンティックエンコーディングと畫像の特徴に関係する概念に大きく依存しています。モデルは、テキストの意味的な意味を分析して、入力として與えられた説明に対応する忠実度モデルを作成します。

畫像間生成

畫像からテキストの生成では、モデルは入力として畫像を取得し、キャプションなどのテキスト出力を生成します。まず、畫像の視覚コンテンツを分析します。次に、オブジェクト、シーン、アクションを識(shí)別します。次に、これらの要素をテキストに転寫します。これらの生成モデルは、自動(dòng)キャプションの生成、シーンの説明、ビデオシーンからストーリーの作成に役立ちます。

対照學(xué)習(xí)

クリップを含む対照的なモデルは、マッチングおよび非一致する畫像テキストペアのトレーニングを通じてそれらを識(shí)別します。これにより、モデルは畫像を説明にマッピングするようになり、同時(shí)に間違ったマッピングを削除して、言語(yǔ)へのビジョンの良好な対応につながります。

どのように機(jī)能しますか？

対照學(xué)習(xí)は、畫像とその正しい説明を同じビジョン言語(yǔ)セマンティックスペースにマッピングします。また、視覚言語(yǔ)の意味的に有毒なサンプル間の矛盾を高めます。このプロセスは、モデルが畫像とそれに関連するテキストの両方を理解するのに役立ちます。これは、畫像検索、ゼロショット分類、視覚的な質(zhì)問応答などのクロスモーダルタスクに役立ちます。

クリップ（コントラスト言語(yǔ)イメージの前oraining）

クリップ、または対照的な言語(yǔ)イメージの前orainingは、OpenAIによって開発されたモデルです。ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）フィールドの主要なモデルの1つです。クリップは、畫像とテキストの両方を入力として処理します。このモデルは、畫像テキストデータセットでトレーニングされています。対照的な學(xué)習(xí)を使用して、畫像をテキストの説明と一致させます。同時(shí)に、無関係な畫像テキストペアを區(qū)別します。

クリップのしくみ

クリップは、デュアルエンコーダーアーキテクチャを使用して動(dòng)作します。1つは畫像用、もう1つはテキスト用です。コアのアイデアは、畫像と対応するテキストの説明の両方を同じ高次元ベクトル空間に埋め込み、モデルが異なる畫像テキストペアを比較対照できるようにすることです。

クリップの機(jī)能の重要なステップ

• 畫像エンコーディング：クリップモデルと同様に、このモデルは、VITと呼ばれるビジョントランスを使用して畫像をエンコードします。
• テキストエンコーディング：同時(shí)に、モデルは、トランスベースのテキストエンコーダーを介して対応するテキストをエンコードします。
• 対照學(xué)習(xí)：次に、エンコードされた畫像とテキストの類似性を比較して、それに応じて結(jié)果を與えることができます。畫像が説明と同じクラスに屬するペアの類似性を最大化し、そうでないペアでそれを最小化します。
• クロスモーダルアラインメント：トレードオフは、視力の一致とゼロショット學(xué)習(xí)、畫像検索、さらには逆の畫像合成などの言語(yǔ)と一致するタスクで優(yōu)れたモデルを生成します。

クリップのアプリケーション

• 畫像検索：説明が與えられた場(chǎng)合、クリップはそれに一致する畫像を見つけることができます。
• ゼロショット分類：Clipは、特定のカテゴリの追加トレーニングデータなしで畫像を分類できます。
• 視覚的な質(zhì)問応答：Clipは視覚コンテンツに関する質(zhì)問を理解し、回答を提供できます。

コード例：クリップを使用した畫像間

以下は、クリップを使用して畫像間タスクを?qū)g行するためのコードスニペットの例です。この例は、クリップが畫像とテキストの説明のセットをエンコードし、各テキストが畫像と一致する確率を計(jì)算する方法を示しています。

トーチをインポートします
クリップをインポートします
PILインポート畫像から

＃GPUが利用可能であるかどうかを確認(rèn)します。それ以外の場(chǎng)合はCPUを使用します
device = "cuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"

＃事前に訓(xùn)練されたクリップモデルと前処理機(jī)能をロードします
モデル、preprocess = clip.load（ "vit-b/32"、device = device）

＃畫像をロードして前処理します
Image = Preprocess（image.open（ "lip.png"））。unsqueeze（0）.to（device）

＃畫像と比較するテキストの説明のセットを定義します
text = clip.tokenize（["a diagramg"、 "a dog"、 "a cat"]）。（device））

＃イメージとテキストの両方をエンコードするために推測(cè)を?qū)g行する
torch.no_grad（）を使用して：
    image_features = model.encode_image（畫像）
    text_features = model.encode_text（text）

    ＃畫像機(jī)能とテキスト機(jī)能の類似性を計(jì)算します
    logits_per_image、logits_per_text = model（畫像、テキスト）

    ＃ソフトマックスを適用して、畫像に一致する各ラベルの確率を取得します
    probs = logits_per_image.softmax（dim = -1）.cpu（）。numpy（）

＃確率を出力します
print（ "ラベル確率："、probs）

siglip（シャム一般化言語(yǔ)イメージ事前化）

シャム一般化言語(yǔ)イメージの事前トレーニングは、Googleが開発した高度なモデルであり、Clipなどのモデルの機(jī)能に基づいています。 Siglipは、改善されたアーキテクチャと事前のテクニックを使用して、対照的な學(xué)習(xí)の強(qiáng)度を活用することにより、畫像分類タスクを強(qiáng)化します。ゼロショット畫像分類の効率と精度を改善することを目的としています。

Siglipの仕組み

Siglipは、重量を共有し、類似の畫像テキストペアを區(qū)別するように訓(xùn)練された2つの並列ネットワークを含むシアムネットワークアーキテクチャを利用します。このアーキテクチャにより、Siglipは畫像とテキストの両方の高品質(zhì)の表現(xiàn)を効率的に學(xué)習(xí)できます。このモデルは、畫像の多様なデータセットと対応するテキストの説明で事前に訓(xùn)練されており、さまざまな目に見えないタスクに適切に一般化できるようにします。

Siglipの機(jī)能の重要なステップ

• シャムネットワーク：このモデルは、畫像とテキスト入力を個(gè)別に処理するが、同じパラメーターを共有する2つの同一のニューラルネットワークを採(cǎi)用しています。このセットアップにより、畫像表現(xiàn)とテキスト表現(xiàn)の効果的な比較と調(diào)整が可能になります。
• 対照學(xué)習(xí)：Clipと同様に、Siglipは対照的な學(xué)習(xí)を使用して、畫像テキストペアの一致した類似性を最大化し、非一致ペアの最小化を行います。
• 多様なデータを事前に作成する：Siglipは、大規(guī)模で多様なデータセットで事前に訓(xùn)練されており、ゼロショットシナリオでうまく機(jī)能する能力を高め、タスクで追加の微調(diào)整なしでテストされます。

Siglipのアプリケーション

• ゼロショット畫像分類：Siglipは、畫像をカテゴリに分類することに優(yōu)れており、その広範(fàn)な前orainingを活用することで明示的に訓(xùn)練されていません。
• 視覚的な検索と検索：テキストクエリに基づいて畫像を取得したり、記述テキストに基づいて畫像を分類するために使用できます。
• コンテンツベースの畫像タグ付け：Siglipは、畫像の記述タグを自動(dòng)的に生成でき、コンテンツ管理と組織に役立ちます。

コード例：Siglipによるゼロショット畫像分類

以下は、ゼロショット畫像分類にSiglipを使用する方法を示すコードスニペットの例です。この例は、トランスライブラリを使用して畫像を候補(bǔ)ラベルに分類する方法を示しています。

トランスからインポートパイプラインから
PILインポート畫像から
リクエストをインポートします

＃事前に訓(xùn)練されたSiglipモデルをロードします
image_classifier = pipeline（task = "zero-shot-image-classification"、model = "google/siglip-base-patch16-224"）

＃URLから畫像をロードします
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = image.open（requests.get（url、stream = true）.raw）

＃分類のために候補(bǔ)ラベルを定義します
condidate_labels = ["2匹の貓"、 "平面"、「リモート "]]

＃ゼロショット畫像分類を?qū)g行します
outputs = image_classifier（image、condidate_labels = condastate_labels）

＃結(jié)果をフォーマットして印刷します
formatted_outputs = [{"score"：round（output ["score"]、4）、 "label"：output ["label"]} for outputs]
print（formatted_outputs）

ここからSiglipの詳細(xì)を読んでください。

トレーニングビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）

トレーニングビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）には、いくつかの重要な段階が含まれます。

• データ収集：ペアの畫像とテキストの大規(guī)模なデータセットを収集し、モデルを効果的にトレーニングする多様性と品質(zhì)を確保します。
• 事前化：変圧器アーキテクチャを使用して、VLMは大量の畫像テキストデータで前提とされています。このモデルは、畫像やテキストのマスクされた部分を予測(cè)するなど、自己監(jiān)視の學(xué)習(xí)タスクを使用して、視覚情報(bào)とテキスト情報(bào)の両方をエンコードすることを?qū)Wびます。
• 微調(diào)整：前処理されたモデルは、より小さなタスク固有のデータセットを使用して特定のタスクで微調(diào)整されています。これにより、モデルは畫像分類やテキスト生成などの特定のアプリケーションに適応するのに役立ちます。
• 生成トレーニング：生成VLMの場(chǎng)合、トレーニングには、學(xué)習(xí)した表現(xiàn)に基づいて、畫像からテキストやテキストから畫像を生成するなど、新しいサンプルを作成することを?qū)W習(xí)することが含まれます。
• 対照學(xué)習(xí)：この手法により、ポジティブペアの類似性を最大化し、負(fù)のペアに対して最小化することにより、類似のデータと異なるデータを區(qū)別するモデルの能力が向上します。

パリゲンマの理解

Paligemmaは、構(gòu)造化されたマルチステージトレーニングアプローチを通じて畫像とテキストの理解を強(qiáng)化するように設(shè)計(jì)されたビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）です。 SiglipとGemmaのコンポーネントを統(tǒng)合して、高度なマルチモーダル機(jī)能を?qū)g現(xiàn)します。トランスクリプトと提供されたデータに基づく詳細(xì)な概要を次に示します。

それがどのように機(jī)能するか

• 入力：モデルはテキスト入力と畫像入力の両方を取ります。テキスト入力は、線形投影とトークン連結(jié)を介して処理され、畫像はモデルのビジョンコンポーネントによってエンコードされます。
• Siglip ：このコンポーネントは、畫像処理にVision Transformer（VIT-SQ400M）アーキテクチャを利用しています。視覚データをテキストデータを使用して共有機(jī)能空間にマッピングします。
• Gemma Decoder ：Gemma Decoderは、テキストと畫像の両方の機(jī)能を組み合わせて出力を生成します。このデコーダーは、マルチモーダルデータを統(tǒng)合し、意味のある結(jié)果を生成するために重要です。

パリゲンマのトレーニングフェーズ

ここで、以下のパリゲンマのトレーニング段階を調(diào)べてみましょう。

• ユニモーダルトレーニング：
  • Siglip（VIT-SQ400M） ：強(qiáng)力な視覚表現(xiàn)を構(gòu)築するために、畫像だけでトレーニングします。
  • Gemma-2B ：テキストだけで列車だけで、堅(jiān)牢なテキスト埋め込みの生成に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。
• マルチモーダルトレーニング：
  • 224PX、IBの例：このフェーズでは、モデルは入力例（IB）を使用してマルチモーダルの理解を改善し、224pxの解像度で畫像テキストペアを処理することを?qū)Wびます。
• 解決策の増加：
  • 4480x＆896px ：畫像とテキストデータの解像度を増やして、より詳細(xì)で複雑なマルチモーダルタスクを処理するモデルの機(jī)能を改善します。
• 移行：
  • 解像度、エポック、學(xué)習(xí)率：解像度、トレーニングエポックの數(shù)、學(xué)習(xí)率などの重要なパラメーターを調(diào)整して、パフォーマンスを最適化し、學(xué)習(xí)機(jī)能を新しいタスクに転送します。

Paligemmaの詳細(xì)については、こちらから読んでください。

結(jié)論

ビジョン言語(yǔ)モデル（VLMS）に関するこのガイドは、ビジョンと言語(yǔ)技術(shù)の組み合わせに革新的な影響を強(qiáng)調(diào)しています。オブジェクトの検出や畫像セグメンテーション、クリップなどの顕著なモデル、さまざまなトレーニング方法などの重要な機(jī)能を調(diào)査しました。 VLMは、視覚データとテキストデータをシームレスに統(tǒng)合し、將來より直感的で高度なアプリケーションの段階を設(shè)定することにより、AIを進(jìn)めています。

よくある質(zhì)問

A.ビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）は、視覚データとテキストデータを統(tǒng)合して、畫像とテキストから情報(bào)を理解および生成します。また、畫像のキャプションや視覚的な質(zhì)問への回答などのタスクを有効にします。

A. Clipは、対照的な學(xué)習(xí)アプローチを使用して、畫像とテキストの表現(xiàn)を調(diào)整します。畫像とテキストの説明を効果的に一致させることができます。

A. VLMSは、オブジェクトの検出、畫像セグメンテーション、埋め込み、ビジョンの質(zhì)問への回答に優(yōu)れており、ビジョンと言語(yǔ)処理を組み合わせて複雑なタスクを?qū)g行します。

A.微調(diào)整は、事前に訓(xùn)練されたVLMを特定のタスクまたはデータセットに適応させ、特定のアプリケーションのパフォーマンスと精度を向上させます。

以上がビジョン言語(yǔ)モデル（VLM）の包括的なガイドの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。