Invitant les modèles de langue de vision

Modèles de langue de vision (VLMS): une plongée profonde dans l'incitation multimodale

Les VLM représentent un saut significatif en avant dans le traitement des données multimodales, intégrant de manière transparente le texte et les entrées visuelles. Contrairement aux LLM, qui fonctionnent uniquement sur le texte, les VLMS gèrent les deux modalités, permettant des tâches nécessitant une compréhension visuelle et textuelle. Cela ouvre des portes aux applications comme la réponse à la question visuelle (VQA) et le sous-titrage de l'image. Cet article explore des techniques d'incitation efficaces pour les VLM pour exploiter leurs capacités de compréhension visuelle.

Table des matières:

1. Introduction
2. Inciter les VLMS
3. invitation zéro-shot
4. invitant à quelques coups
5. chaîne de pensée invitant
6. Détection d'objet providant
7. Conclusion
8. références

Introduction:

VLMS s'appuie sur LLMS, ajoutant un traitement visuel comme une modalité supplémentaire. La formation implique généralement d'aligner les représentations de l'image et du texte dans un espace vectoriel partagé, utilisant souvent des mécanismes d'attention croisée [1, 2, 3, 4]. Cela permet une interaction textuelle pratique et une requête des images. Les VLMS excellent à combler l'écart entre les données textuelles et visuelles, gérant les tâches au-delà de la portée des modèles en texte uniquement. Pour une compréhension plus approfondie de l'architecture VLM, reportez-vous à l'article de Sebastian Raschka sur les LLMS multimodales.

Inciter les VLMS:

Similaire aux LLM, les VLM utilisent diverses techniques d'incitation, améliorées par l'inclusion d'images. Ce poste couvre des proches zéro-tirs, à quelques tirs et à la chaîne de pensées, ainsi que l'intégration de détection d'objets. Les expériences utilisent le GPT-4O-MINI VLM d'OpenAI.

Le code et les ressources sont disponibles sur github [lien omis, selon les instructions].

Données utilisées:

Cinq images licenciées avec permis de UNSPLASH [liens omis] ont été utilisés, avec des légendes dérivées des URL de l'image.

Invitation zéro-shot:

L'invitation zéro-tir implique de ne fournir qu'une description de la tâche et la ou les images. Le VLM s'appuie uniquement sur cette description de la génération de sortie. Cela représente l'approche minimale de l'information. L'avantage est que des invites bien conçues peuvent produire des résultats décents sans données de formation approfondies, contrairement aux méthodes antérieures nécessitant de grands ensembles de données pour la classification ou le sous-titrage d'images.

OpenAI prend en charge les URL de l'image codée Base64 [2]. La structure de demande ressemble à une invitation LLM, mais comprend une image codée Base64:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

Plusieurs images peuvent être incluses. Les fonctions d'assistance pour le codage Base64, la construction rapide et les appels d'API parallèles sont implémentées. [Extraits de code omis, selon les instructions]. Les résultats démontrent des légendes détaillées générées à partir d'incitation zéro-shot. [Image omise, selon les instructions].

Invitation à quelques tirs:

invitation à quelques coups fournit des exemples de tâches comme contexte, améliorant la compréhension du modèle. [Extraits de code omis, selon les instructions]. L'utilisation de trois exemples d'images montre que les légendes générées sont plus concises que celles de l'incitation à zéro. [Images omises, selon les instructions]. Cela met en évidence l'impact de la sélection des exemples sur le style et les détails de sortie VLM.

Chaîne de pensée Invitation:

Chaîne de pensée (COT) Invitant [9] décompose des problèmes complexes en étapes plus simples. Ceci est appliqué aux VLM, leur permettant d'utiliser à la fois l'image et le texte pour le raisonnement. [Extraits de code omis, selon les instructions]. Les traces de COT sont créées à l'aide du modèle O1 d'OpenAI et utilisées comme exemples à quelques coups. [Exemple de trace de lit et d'image omis, conformément aux instructions]. Les résultats montrent la capacité du VLM à raisonner à travers des étapes intermédiaires avant de générer la légende finale. [Image omise, selon les instructions].

Détection d'objets Provoquer:

La détection d'objets peut améliorer l'incitation VLM. Un modèle de détection d'objets à vocabulaire ouvert, Owl-Vit [11], est utilisé. Tout d'abord, le VLM identifie les objets de haut niveau. Ceux-ci sont utilisés comme invites pour que Owl-Vit génére des boîtes de délimitation. L'image annotée est ensuite transmise au VLM pour le sous-titrage. [Extraits de code omis, selon les instructions]. Bien que l'impact soit limité pour les images simples, cette technique est précieuse pour les tâches complexes comme la compréhension des documents. [Image omise, selon les instructions].

Conclusion:

Les VLMS offrent des capacités puissantes pour les tâches nécessitant une compréhension visuelle et textuelle. Ce post a exploré diverses stratégies d'incitation, présentant leur impact sur les performances de VLM. Une exploration plus approfondie des techniques d'incitation créatives présente un immense potentiel. Des ressources supplémentaires sur l'incitation VLM sont disponibles [13].

Références:

[1-13] [Références omises, selon les instructions].

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!