Введение в VLMS: Будущее моделей компьютерного зрения

•Модели искусственного интеллекта ранее ограничивались пониманием языка или изображений. •Общие языковые модели, такие как GPTS, стали прорывом, но оставались изолированными от компьютерного зрения. •Визуальные языковые модели (VLM) объединяют понимание языка и изображений. •VLM состоят из LLM, кодировщика изображений и адаптера. •Адаптер преобразует выходные данные кодировщика изображений для LLM. •Адаптеры бывают на основе подсказок и перекрестного внимания. •VLM обучаются на основе предварительно обученных LLM и кодировщиков изображений. •Предварительная подготовка включает чередование, пары "изображение-текст" и инструкции. •Выравнивание включает SFT и RL. •Используются тесты с открытым исходным кодом и параллельные оценки. •Параллельные оценки требуют ручного аннотирования данных. •VLM улучшили качество мультимодальных ответов в Neuro. •VLM заменили перефразировщик LLM и добавили VLM-редактор субтитров. •Параллельные тесты показали значительное улучшение качества. •VLM способны решать стандартные задачи компьютерного зрения. •При небольшой доработке они могут обеспечить высочайшее качество.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.