Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh

Số người xem bài viết (Post Views): 256

Chào mọi người, bài viết lần này Click Digital sẽ đề cập đến Mô hình ngôn ngữ thị giác, hay còn gọi là Vision Language Model (VLM). Mọi người đã sẵn sàng chưa? Chúng ta cùng bắt đầu nhé.

Table of Contents

1. Khái niệm: Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác / Mô hình ngôn ngữ hình ảnh là gì?

Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là mô hình hiểu đồng thời các dữ liệu hình ảnh và văn bản.

Vision Language Model sử dụng 2 mô hình Thị giác máy tính (Computer Vision, CV) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing, NLP) để lấy tương quan thông tin, liên kết hình ảnh trực quan với các văn bản.

Ví dụ: Vision Language Model sẽ trả lời được cho câu hỏi kiểu như: “Hãy viết 1 văn bản mô tả hình ảnh sau”.

2. Cấu trúc của Vision Language Model

Thành phần của Vision Language Model bao gồm 3 yếu tố chính:

• bộ mã hóa hình ảnh
• bộ mã hóa văn bản và
• chiến lược hợp nhất thông tin từ hai bộ mã hóa

3. Các nhiệm vụ của Vision Language Model

3.1. Nhiệm vụ tạo (Generate)

Trả lời câu hỏi trực quan : Trả lời câu hỏi trực quan (VQA) bao gồm việc diễn giải các yếu tố trực quan như hình ảnh hoặc video để cung cấp câu trả lời bằng văn bản cho các truy vấn cụ thể. VQA có thể đóng một vai trò to lớn trong các nền tảng giáo dục tương tác, hỗ trợ khách hàng ảo và giúp đỡ những người khiếm thị. Trải nghiệm người dùng là một trong những yếu tố đóng góp chính cho bất kỳ chuyển đổi thành công nào. Mô hình VLM có khả năng nâng cao trải nghiệm người dùng theo cấp số nhân bằng cách hiểu chi tiết dữ liệu trực quan và trả lời các truy vấn theo ngữ cảnh.

Chú thích trực quan : Tạo chú thích văn bản mô tả cho các yếu tố trực quan như hình ảnh hoặc video. Chú thích trực quan, cùng với dịch vụ dịch thuật, có tiềm năng lớn trong giáo dục, giải trí, tin tức, truyền thông và nhiều lĩnh vực khác. Nhiệm vụ này cũng có giá trị trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm công cụ tìm kiếm hình ảnh, dịch vụ trợ năng dành cho người khiếm thị và các hệ thống quản lý nội dung khác nhau.

Lý luận trực quan thông thường : Lý luận trực quan tập trung vào việc đánh giá mối tương quan cơ bản, mối liên hệ và các chi tiết nhỏ nhất trong nội dung trực quan, bao gồm cả hình ảnh và video. Điều này mô phỏng nhận thức trực quan về nhận thức của con người bên cạnh việc đi đến cấp độ chi tiết cuối cùng trong nội dung trực quan. Mô hình có thể xác định các đối tượng, hiểu mối tương quan giữa các đối tượng và duy trì bối cảnh. Mô hình này thậm chí có thể dự đoán hành vi của vật thể, giúp nó trở nên hữu ích cho ô tô tự lái, hệ thống giám sát và robot tương tác với môi trường của chúng.

Tạo hình ảnh : Việc tạo hình ảnh hoặc video mới dựa trên mô tả hoặc lời nhắc bằng văn bản đang ngày càng trở nên phổ biến. Đây là một ngành đang phát triển và phát triển nhanh chóng, nơi video và hình ảnh tổng hợp được sử dụng trong quảng cáo, giáo dục, thiết kế đồ họa, thực tế ảo và nhiều trường hợp sử dụng khác. Tỷ lệ nội dung do AI tạo ra trên internet đang tăng theo cấp số nhân và trong một vài năm nữa, khối lượng nội dung do AI tạo ra sẽ nhiều hơn những gì con người đã tạo ra cho đến nay.

Tóm tắt bằng hình ảnh : Nhiệm vụ ở đây liên quan đến việc cô đọng một tập hợp lớn các tài liệu trực quan như hình ảnh hoặc video thành các bản tóm tắt dựa trên văn bản ngắn gọn và giàu thông tin. Điều này một lần nữa đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hình ảnh, bối cảnh và mối quan hệ giữa các đối tượng, sau đó tóm tắt hình ảnh và video. Mô hình có thể gói gọn các yếu tố, đối tượng và chủ đề cốt lõi, đồng thời cung cấp lời tường thuật bằng văn bản ngắn gọn hoặc chi tiết theo yêu cầu. Việc sử dụng và ứng dụng rất đa dạng, từ các bản tóm tắt về bảo tàng và nghệ thuật đến danh sách sản phẩm thương mại điện tử hoặc phân tích cảnh quay giám sát.

3.2. Nhiệm vụ phân loại

Điện toán cảm xúc đa phương thức : Trong khía cạnh này, điểm nhấn là diễn giải cả đầu vào dựa trên hình ảnh và văn bản để phân biệt các trạng thái hoặc tâm trạng cảm xúc. Việc tích hợp điện toán cảm xúc đa phương thức là mấu chốt cho sự tương tác giữa con người và máy tính. Điều này mang lại những phản ứng đồng cảm và nhạy cảm với bối cảnh đối với các mục đích sử dụng khác nhau lấy con người làm trung tâm. Những mô hình này sẽ hiểu, phân biệt và diễn giải cảm xúc của con người rồi hành động tương ứng. Khả năng này giúp xây dựng các ứng dụng như theo dõi sức khỏe tâm thần, hệ thống khiếu nại đồng cảm và nền tảng giải trí tương tác.

Ngôn ngữ tự nhiên cho lý luận trực quan : Nhiệm vụ này đánh giá độ tin cậy của các câu văn bản mô tả các yếu tố trực quan như hình ảnh hoặc video. Với sự xuất hiện của AI tổng hợp, việc xác minh thực tế thông tin được trích xuất và tạo ra là vấn đề phức tạp nhất cần giải quyết. Ngôn ngữ tự nhiên cho lý luận trực quan giúp xác minh thực tế và kiểm duyệt nội dung cho hình ảnh và video.

3.3. Nhiệm vụ truy xuất

Truy xuất trực quan : Truy xuất trực quan là một trong những quá trình phức tạp nhất để tìm và lấy ra nội dung trực quan có liên quan dựa trên các truy vấn hoặc mô tả dựa trên văn bản cho VLM. VLM dành cho Truy xuất Hình ảnh là một thay đổi lớn trong cách chúng ta tìm kiếm nội dung. Chỉ cần hỏi một lần, người ta có thể tìm thấy những bức ảnh cụ thể trong kho lớn hoặc hệ thống quản lý nội dung. Doanh nghiệp không còn chỉ dựa vào thông tin văn bản mà cần những hình ảnh liên quan để biết thêm thông tin và chi tiết trực quan. Ví dụ: mua sắm trực tuyến là một lĩnh vực mà việc truy xuất hình ảnh giúp ích nhiều hơn là văn bản. Khách hàng có thể tìm thấy các mặt hàng bằng cách hiển thị hình ảnh. Việc xem qua các bộ sưu tập phương tiện sẽ dễ dàng hơn, tiết kiệm được nhiều giờ. VLM kết nối hình ảnh với từ ngữ rất độc đáo, giúp mọi người dễ dàng lấy dữ liệu.

Trong thế giới AI hiện tại, truy xuất hình ảnh bao gồm mua sắm trực tuyến, dịch vụ y tế, nghệ thuật và bảo tàng, tài sản, quần áo & thời trang, giải trí & truyền thông, cảnh sát và thực thi pháp luật, ô tô, du lịch và nông nghiệp.

Điều hướng Ngôn ngữ Tầm nhìn (VLN): Các mô hình Ngôn ngữ Tầm nhìn sẽ thay đổi bối cảnh điều hướng trong một vài năm tới. VLN thu hẹp khoảng cách giữa tín hiệu thị giác và hướng dẫn ngôn ngữ. Giờ đây người dùng có thể hướng dẫn hệ thống bằng ngôn ngữ tự nhiên kết hợp với hình ảnh trong thế giới thực. Sự hợp nhất này đảm bảo bản địa hóa chính xác và nâng cao hiểu biết trong môi trường phức tạp. Khái niệm này rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự hành, robot và trải nghiệm thực tế tăng cường, trong đó việc hiểu cả tín hiệu thị giác và ngôn ngữ tự nhiên là điều cần thiết để điều hướng. VLN có thể giúp các kỹ thuật viên định vị và sửa chữa các bộ phận cụ thể trong các đơn vị sản xuất hoặc công nghiệp lớn một cách nhanh chóng. Người ta có thể chỉ cần mô tả hoặc hiển thị manh mối trực quan và hệ thống có thể hướng dẫn họ đến vị trí chính xác. Điều này có thể làm giảm đáng kể thời gian tìm kiếm và tăng hiệu quả của hoạt động bảo trì. Các ứng dụng khác có thể là công nghệ hỗ trợ cho người khiếm thị hoặc điều hướng khách hàng đến các sản phẩm hoặc cửa hàng mong muốn.

3.4. Nhiệm vụ dịch thuật

Dịch máy đa phương thức: Các mô hình ngôn ngữ thị giác có thể dịch văn bản trong khi xem xét bối cảnh trực quan bổ sung, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video. Nhiệm vụ này nâng cao tính chính xác và phong phú của bản dịch, khiến chúng có giá trị cho các ứng dụng như thương mại điện tử quốc tế, nền tảng truyền thông xã hội đa văn hóa và phổ biến tin tức toàn cầu. VLM đóng vai trò then chốt trong dịch thuật bằng cách kết nối nhận thức trực quan và hiểu biết ngôn ngữ. Bằng cách xử lý hình ảnh cùng với văn bản liên quan, VLM cung cấp các sắc thái ngữ cảnh thường bị các mô hình chỉ văn bản truyền thống bỏ qua. Những mô hình này có khả năng hiểu và dịch các cụm từ mơ hồ một cách chính xác với sự trợ giúp của nội dung trực quan. MMT có các ứng dụng trong việc dịch chú thích hình ảnh, truyện tranh hoặc tài liệu giảng dạy trong đó hình ảnh là không thể thiếu.

4. Công dụng của Mô hình ngôn ngữ thị giác

Các mô hình ngôn ngữ thị giác đã cho thấy tiện ích thực tế đáng kể trong các ứng dụng trong thế giới thực. Google Photos, Pinterest Visual Search, Snapchat, Facebook Rosetta, Phát hiện tiện nghi của Airbnb và Tìm kiếm hình ảnh của Ebay đang sử dụng VLM có thể hiểu cả hình ảnh và từ ngữ. Các khả năng do VLM dẫn đầu đang giúp các ứng dụng này chiếm ưu thế hơn so với các đối thủ cạnh tranh.

Các mục đích sử dụng khác bao gồm giúp đỡ những người nói các ngôn ngữ khác nhau và thậm chí kiểm tra tâm trạng của những gì mọi người đang nói trực tuyến dưới dạng meme, phim hoạt hình, hình ảnh và video.

Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/