До недавнего времени искусственный интеллект работал с текстом (LLM) или изображениями (CV) по отдельности. Но мультимодальные модели нового поколения (VLM) меняют правила игры: они одновременно анализируют и текст, и визуальные данные.
Слышали про LLM? А вот что такое VLM и как они меняют будущее ИИ!
Искусственный интеллект научился понимать не только тексты, но и изображения. Visual Language Models (VLM) — это один из витков развития ИИ, объединяющий язык и изображения в одной системе.
Unsplash
Это открывает новые возможности — от создания иллюстраций по описанию до понимания визуальных команд в робототехнике.
Что такое Visual Language Models и как они меняют будущее ИИ
Visual Language Models/"Визуальные языковые модели» сочетают в себе визуальные и языковые нейросети.
- VLMs — это модели искусственного интеллекта, которые объединяют обработку изображений/видео и текста. По сути, они «понимают» и визуальные данные, и язык одновременно.
Архитектурно они основаны на трансформерах — как GPT — но дополнены специальными модулями. Это может быть визуальный энкодер (например, Vision Transformer), языковой энкодер (часто BERT или GPT) и механизм совместного внимания.
Главное преимущество VLM — создание общего векторного пространства, когда изображения и текст соотносятся напрямую.
Такие модели умеют:
- – генерировать подписи к изображениям, включая медицинские снимки и фотографии для соцсетей;
- – отвечать на вопросы по картинке (Visual Question Answering);
- – создавать визуальный контент на основе описаний;
- – управлять роботами или голосовыми помощниками с учётом визуального контекста.
Особенности VLM
Ранее мы составляли список главных ИИ для генерации видео. Но можно ли VLM отнести к этим моделям?
Не совсем. Чистые VLM в первую очередь понимают и интерпретируют визуальные данные вместе с текстом. А генерация видео — это скорее область generative models (например, diffusion models для видео).
- И все же многие современные системы объединяют эти подходы: текстово-визуальные модели могут быть частью видеогенераторов, обеспечивая понимание текста-запроса и преобразование его в визуальный ряд.
Известные примеры — CLIP от OpenAI и ALIGN от Google, которые используют миллионы изображений и текстов с интернета. Они уже применяются в поиске, автоматизации контента и дизайне.
Правда, есть и сложности.
- Обучение VLM требует больших вычислительных ресурсов и тщательно размеченных мультимодальных датасетов. Кроме того, такие модели уязвимы к скрытым предвзятостям и этическим рискам.
Эксперты отмечают: несмотря на это, VLM обещают стать основой ИИ будущего. Их развитие идет в сторону меньшей зависимости от данных, лучшей интеграции с другими модальностями (например, аудио) и внедрения прозрачных стандартов.