提示视觉语言模型

视觉语言模型（VLMS）：深入研究多模式提示

vlms代表了多模式数据处理，无缝整合文本和视觉输入的重大飞跃。与仅在文本上运行的LLM不同，VLM可以处理这两种模式，从而实现需要视觉和文本理解的任务。 这为视觉询问回答（VQA）和图像字幕等应用程序打开了大门。这篇文章探讨了VLM的有效提示技术以利用其视觉理解能力。

目录的

表：

简介

提示VLMS
零射击提示
几次提示
思想链提示
>对象检测引导提示
结论
参考
8. 介绍：

VLM在LLM上构建，将视觉处理作为额外的模式。 训练通常涉及在共享矢量空间内对齐图像和文本表示，通常使用交叉注意机制[1，2，3，4]。这允许方便基于文本的互动和图像查询。 VLM在弥合文本数据和视觉数据之间的差距，处理超出文本模型范围之外的任务之间的差距。 要更深入地了解VLM架构，请参阅Sebastian Raschka关于多模式LLM的文章。

提示VLMS：

与LLMS相似的

，VLMS利用各种提示技术，通过包含图像来增强。这篇文章涵盖了零射，很少射击和经过思考的提示，以及对象检测集成。 实验使用OpenAI的GPT-4O-Mini VLM。

代码和资源可在GitHub上获得[根据说明，省略链接]。

所使用的数据：

>使用了五个允许的许可图像来自Unsplash [省略的链接]，并带有从图像URL派生的字幕。

零射击提示：

零射击提示涉及仅提供任务描述和图像。 VLM仅依靠此描述来生成输出。 这代表了最小的信息方法。 好处是，精心制作的提示可以在没有大量培训数据的情况下产生体面的结果，这与需要大量图像分类或字幕的大型数据集不同。 > OpenAI支持基本64编码的图像URL [2]。请求结构类似于llm提示，但包括一个base64编码图像：

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

可以包括多个图像。 实现了基本64编码，及时构建和并行API调用的辅助功能。 [根据说明，省略了代码段]。 结果证明了由零拍摄提示生成的详细字幕。 [根据说明省略了图像]。

>

>几次提示：

>很少的提示提供了任务示例作为上下文，增强了模型理解。 [根据说明，省略了代码段]。使用三个示例图像的使用表明，生成的字幕比零射击提示中的字幕更简洁。 [根据说明省略了图像]。这突出了示例选择对VLM输出样式和详细信息的影响。

>

思维链提示：

> 提示[9]的思想链（COT）将复杂的问题分解为更简单的步骤。 这适用于VLM，允许他们同时利用图像和文本进行推理。 [根据说明，省略了代码段]。 使用OpenAI的O1型号创建COT痕迹，并用作少量示例。 [根据说明，示例COT跟踪和图像省略]。结果表明，VLM在生成最终标题之前通过中间步骤进行推理的能力。 [根据说明省略了图像]。>

>

>对象检测引导提示：

> 对象检测可以增强VLM提示。 使用开放式摄氏对象检测模型，owl-vit [11]。 首先，VLM标识高级对象。这些被用作猫头鹰武器生成边界框的提示。 然后，带注释的图像将传递给VLM进行字幕。 [根据说明，省略了代码段]。尽管对简单图像的影响受到限制，但该技术对于文档理解等复杂任务很有价值。 [根据说明省略了图像]。>

结论：

VLM为需要视觉和文本理解的任务提供了强大的功能。 这篇文章探讨了各种提示策略，展示了它们对VLM性能的影响。 对创意提示技术的进一步探索具有巨大的潜力。 提供VLM提示上的其他资源[13]。 参考：

[1-13] [根据说明省略了参考]。

以上是提示视觉语言模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！