Как зрительно-языковые модели меняют мир: Полное руководство по VLM

Зрительно-языковые модели (Vision-Language Models, VLM) — это прорыв в искусственном интеллекте, который объединяет возможности обработки изображений и текста. Они позволяют машинам не только видеть, но и понимать мир так, как это делает человек. В этой статье мы разберем, что такое VLM, как они работают, где применяются и какие перспективы открывают. С дружелюбным и понятным подходом погрузимся в мир мультимодальных технологий, чтобы раскрыть их потенциал!

Что такое зрительно-языковые модели

Зрительно-языковые модели — это системы ИИ, которые одновременно обрабатывают визуальные данные (изображения, видео) и текст. Они находятся на стыке компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP), позволяя машинам анализировать изображения, генерировать текстовые описания или отвечать на вопросы о визуальном контенте. Например, VLM может описать фото заката как «Оранжевый закат над морем с легкими облаками» или ответить на вопрос: «Что на картинке?»

Эти модели относятся к мультимодальным, так как работают с несколькими типами данных. Если VLM создает текст, изображения или ответы на основе входных данных, она классифицируется как генеративный ИИ. Их универсальность делает их незаменимыми в задачах от создания подписей до анализа сложных сцен.

NLP (Natural Language Processing) — обработка естественного языка, область ИИ, которая анализирует и генерирует человеческий язык.

Типы зрительно-языковых моделей

VLM можно разделить на несколько категорий в зависимости от их функций. Рассмотрим основные типы.

Модели «изображение в текст»

Эти модели преобразуют визуальные данные в текст. Ключевые примеры:

1. Генерация подписей (Image Captioning)
   Модель создает текстовое описание изображения, например: «Кот сидит на красном диване». Это полезно для социальных сетей, доступности контента и автоматической разметки данных.
2. Визуальный вопросно-ответный диалог (VQA)
   Модель отвечает на вопросы по содержимому изображения, например: «Что держит человек?» — «Книга». Такие системы применяются в образовательных платформах и для помощи людям с нарушениями зрения.

Модели «текст в изображение»

Эти модели работают в обратном направлении, создавая визуальный контент на основе текста. Примеры:

1. Генерация изображений (Text-to-Image Generation)
   Модель, такая как DALL·E, создает картинки по описаниям, например, «Фантастический город в облаках». Это востребовано в дизайне, рекламе и креативных индустриях.
2. Редактирование изображений по тексту
   Модель может изменить картинку по инструкции, например, «Сделай фон закатным». Это упрощает работу дизайнеров и фотографов.

Модели кросс-модального поиска

Эти модели связывают текст и изображения для поиска данных. Примеры:

1. Поиск изображений по тексту
   Пользователь вводит запрос «Собака на пляже», и модель находит подходящие картинки. Это улучшает поисковые системы.
2. Поиск текста по изображению
   Загрузив фото, пользователь получает связанные тексты, например, описание объекта или статью. Это полезно для анализа контента.

Как работают зрительно-языковые модели

Работа VLM основана на сложной архитектуре, включающей обработку данных, их объединение и генерацию результата. Разберем процесс поэтапно.

Входные данные: изображение и текст

VLM обрабатывают два типа данных:

1. Визуальные данные
   Изображения анализируются с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), таких как ResNet, или визуальных трансформеров (ViT). Они преобразуют картинку в эмбеддинги, которые содержат информацию о формах, объектах и текстурах.
2. Текстовые данные
   Текст обрабатывается трансформерными моделями, такими как BERT или GPT. Слова преобразуются в эмбеддинги, отражающие их смысл и контекст.

CNN (Convolutional Neural Network) — сверточная нейронная сеть, используемая для анализа изображений.

ViT (Vision Transformer) — трансформерная модель, которая разбивает изображение на патчи и обрабатывает их как последовательность.

Эмбеддинги — числовые векторы, представляющие данные в формате, понятном для ИИ.

Извлечение и представление признаков

Оба типа данных преобразуются в единое пространство:

• Визуальные признаки: Векторы, описывающие элементы изображения, такие как объекты или фон.
• Текстовые признаки: Векторы, содержащие семантику слов и предложений.

Кросс-модальное выравнивание

Модель выравнивает визуальные и текстовые признаки в общем пространстве. Например, слово «кошка» связывается с изображением кошки. Это достигается с помощью:

1. Контрастного обучения
   Модель минимизирует расстояние между связанными парами текст-изображение и увеличивает его для несвязанных. Это помогает модели CLIP точно сопоставлять данные.
2. Механизмов внимания
   Кросс-модальное внимание позволяет фокусироваться на релевантных частях текста и изображения, улучшая понимание.

Слои объединения

После выравнивания признаки объединяются в единое представление. Основные подходы:

1. Раннее объединение
   Визуальные и текстовые данные комбинируются на ранних этапах обработки.
2. Позднее объединение
   Признаки обрабатываются отдельно, а затем объединяются в конце.
3. Кросс-внимательное объединение
   Модель одновременно учитывает обе модальности, что улучшает точность. Модель VisualGPT, например, использует эту технику с функцией SRAU, предотвращающей исчезновение градиентов.

SRAU (Self-Restoring Activation Unit) — механизм, стабилизирующий обучение моделей ИИ.

Исчезновение градиентов — проблема, при которой модель теряет информацию из-за малых обновлений параметров.

Цели обучения

VLM обучаются на больших наборах данных, таких как COCO или Flickr30k, с задачами:

• Сопоставление изображение-текст (ITM): Модель учится связывать картинки с текстом.
• Маскированное языковое моделирование (MLM): Предсказание пропущенных слов с учетом изображения.
• Маскированное моделирование изображения (MIM): Восстановление пропущенных фрагментов картинки.
• Генерация подписей: Создание текстовых описаний для изображений.

Техники, используемые в VLM

VLM опираются на передовые методы, обеспечивающие их эффективность.

Трансформеры

Трансформеры — основа большинства VLM. Они отлично обрабатывают последовательные данные, будь то текст или патчи изображения, как в модели ViLT.

PrefixLM

Техника PrefixLM учит модель предсказывать следующие слова на основе текста и изображения. Модель SimVLM использует упрощенную трансформерную архитектуру, но превосходит многие аналоги благодаря этой технике.

Предобучение и дообучение

VLM сначала обучаются на больших наборах данных, а затем дообучаются для конкретных задач, что повышает их точность.

Применение зрительно-языковых моделей

VLM трансформируют множество отраслей. Рассмотрим ключевые области.

Электронная коммерция

VLM автоматизируют создание описаний товаров. Например, модель BLIP-2 генерирует тексты вроде «Хлопковая рубашка с длинным рукавом», что улучшает SEO и помогает клиентам находить продукты. Это экономит время и повышает продажи.

Доступность интернета

VLM создают подписи к изображениям, делая контент доступным для людей с нарушениями зрения. Например, модель описывает фото как «Кошка на диване», что помогает скринридерам. Функция Google «Get Image Descriptions» использует VLM, а техники, такие как подсказка по цепочке мыслей, улучшают качество описаний.

Образование

VLM поддерживают образовательные платформы, отвечая на вопросы по изображениям или создавая учебные материалы. Например, студент может загрузить диаграмму и спросить: «Что это?»

Здравоохранение

VLM анализируют медицинские снимки, помогая врачам выявлять аномалии и ускоряя диагностику.

Креативные индустрии

VLM генерируют контент для рекламы, игр и виртуальной реальности, создавая изображения или интерактивные истории.

Примеры:

Объяснения мема

Подсчёт количества людей

Выявление нарушений

Преимущества и ограничения VLM

Преимущества

1. Улучшение взаимодействия
   VLM делают чат-боты и помощников более универсальными, понимающими текст и изображения.
2. Аналитика и диагностика
   От медицины до автономных систем, VLM расширяют возможности ИИ.
3. Креативность
   Генерация контента открывает новые горизонты для дизайна и развлечений.

Ограничения

1. Высокие затраты
   Обучение VLM требует мощных серверов, что дорого.
2. Предвзятость данных
   Если данные содержат ошибки или стереотипы, модель может выдавать некорректные результаты.
3. Ограниченное понимание контекста
   VLM иногда упрощают сложные сцены, теряя общий смысл.

Будущее зрительно-языковых моделей

VLM продолжают развиваться, становясь точнее и доступнее. В будущем они могут стать основой для дополненной реальности, улучшенных поисковых систем и умных помощников. Однако важно минимизировать предвзятость и обеспечивать этичное использование. С ростом вычислительных мощностей VLM будут менять нашу жизнь, делая технологии ближе к людям.

Заключение

Зрительно-языковые модели — это мост между визуальным и текстовым мирами. Они открывают невероятные возможности для бизнеса, творчества и социальной пользы. От автоматических описаний товаров до помощи людям с ограниченными возможностями — VLM уже здесь, чтобы изменить будущее. Следите за их развитием, ведь это только начало!

Где можно попробовать в России?

• https://alice.yandex.ru Яндекс недавно представил поддержку анализа изображений
• https://giga.chat Гигачат от сбербанка умеет анализировать изображения
• https://chat.qwen.ai Китайсая модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct умеет работать с изображениями, а модель QVQ-Max не только работает с изображениями и текстом, но и способна рассуждать