Come si stanno evolvendo i modelli fondamenti visivi e linguistici per colmare il divario verso l'AGI?

Il rapido sviluppo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha aperto nuove possibilità per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale generale multimodale (AGI). Tuttavia, i progressi nei modelli fondamenti visivi e nei modelli linguistici-visivi, fondamentali per un’AGI multimodale, sono ancora in ritardo rispetto alla crescita esplosiva degli LLM. Un esempio significativo di questa evoluzione è rappresentato dal modello fondamento visivo-linguistico InternVL, che scalando un modello visivo a sei miliardi di parametri e allineandolo progressivamente con un LLM, ha ottenuto prestazioni all’avanguardia su ben trentadue benchmark visivo-linguistici generici. Questo include compiti di percezione visiva come il riconoscimento a livello di immagine e pixel, compiti visivo-linguistici come la classificazione zero-shot di immagini/video e il recupero zero-shot di immagini/video-testo, nonché l'integrazione con LLM per sviluppare potenti sistemi di dialogo multimodali. In tal modo, si è ridotto il divario prestazionale tra modelli open-source e modelli commerciali multimodali come GPT-4V.

Per affrontare questa disuguaglianza, uno degli approcci più promettenti è quello di scalare il modello di codifica visiva per farlo corrispondere alla scala dei parametri di un LLM e allineare progressivamente le loro rappresentazioni. Ciò richiede enormi quantità di dati immagine-testo provenienti da Internet, una risorsa che, purtroppo, è estremamente eterogenea in termini di qualità. Le sfide derivanti dalla qualità e dalla varietà di questi dati sono una delle principali problematiche nello sviluppo di modelli multimodali avanzati. Tuttavia, l’elevata eterogeneità delle immagini e dei testi potrebbe anche essere un vantaggio, permettendo al modello di sviluppare una maggiore generalizzazione. Ma questo tipo di modello non si limita solo ad applicazioni in ambito linguistico o visivo: la sua versatilità può essere applicata anche a contesti di dialogo complesso, come nel caso dei chatbot multimodali, che sono in grado di rispondere a domande non solo basandosi sul testo, ma anche sull'interpretazione visiva delle informazioni.

Inoltre, un altro aspetto importante da considerare riguarda l’applicabilità di questi modelli a casi d’uso reali. Le tecnologie di visione e linguaggio devono essere in grado di affrontare situazioni complesse, come l’interpretazione di immagini o scene provenienti da ambienti variabili e non sempre perfettamente etichettati. Questi modelli devono anche essere adattabili a diversi domini linguistici e culturali, affinché possano essere utilizzati in contesti globali.

Come generare scene 3D ad alta risoluzione a partire da descrizioni testuali

La generazione di scene 3D a partire da descrizioni testuali sta diventando una delle aree più promettenti nell’ambito dell’intelligenza artificiale e della grafica computerizzata. Sebbene il progresso tecnologico negli ultimi anni abbia permesso passi da gigante, il processo di allineamento delle descrizioni linguistiche con rappresentazioni visive coerenti presenta ancora notevoli difficoltà. Tra queste, il mantenimento della coerenza globale nelle scene a risoluzioni elevate e la gestione del gap semantico tra il testo e l’immagine generata sono tra i principali ostacoli.

Il modello CLIP, ad esempio, ha aperto nuove possibilità per la generazione di immagini a partire da testo senza la necessità di dataset abbinati, ma non è privo di limiti, in particolare nella gestione di scene complesse dove il significato delle parole deve essere tradotto con precisione in un contesto visivo. Il modello, infatti, riesce a fare un buon lavoro a livello di immagini singole, ma quando si tratta di scene complete, la difficoltà di tradurre descrizioni dettagliate in immagini di alta qualità diventa evidente.

Per affrontare queste sfide, sono state proposte diverse soluzioni, inclusi modelli come StyleGAN3 e InfinityGAN, che cercano di migliorare la qualità e la risoluzione delle immagini generate. Tuttavia, anche questi approcci non sono esenti da difetti, poiché le immagini generate, anche se di alta qualità a bassa risoluzione, perdono coerenza e fedeltà ai dettagli quando vengono visualizzate in risoluzioni più alte. In particolare, l’incapacità di mantenere la coerenza globale delle scene a risoluzioni elevate è un problema significativo.

Per ottenere una rappresentazione dettagliata e di alta qualità delle scene 3D, è necessario adottare un approccio che integri la sintesi delle immagini a bassa risoluzione con un successivo processo di miglioramento della qualità. In questo contesto, una proposta innovativa è quella di utilizzare una rappresentazione panoramica delle scene, che consente di catturare l’intera scena in modo più completo rispetto alle immagini convenzionali con un campo visivo limitato.

Le immagini panoramiche, note anche come immagini a 360°, offrono una rappresentazione efficace delle scene, particolarmente utile nelle applicazioni di realtà virtuale e nei film. Queste immagini, infatti, rappresentano l’ambiente circostante come un campo sferico a 360°, un approccio che consente di acquisire dettagli spaziali in modo più preciso. La sfida è come integrare questa rappresentazione nella generazione automatica di scene, e qui entra in gioco il concetto di codifica posizionale sferica (SPE).

L’uso di una codifica posizionale sferica consente di mappare i punti dell’immagine su una sfera, associando a ciascun pixel un punto sulla superficie della sfera stessa. Questo approccio consente di mantenere la coerenza spaziale nelle scene generate e garantisce che le caratteristiche geometriche 3D della scena siano catturate in modo accurato. Inoltre, la codifica Fourier permette di mappare queste informazioni in uno spazio di dimensioni superiori, migliorando la capacità del modello di mantenere dettagli ad alta frequenza e garantendo la coerenza spaziale durante il processo di generazione.

In un secondo momento, per migliorare ulteriormente la qualità delle immagini, si può passare a una fase di upscaling delle immagini generate, passando da una risoluzione bassa (ad esempio 1024x512) a una risoluzione molto alta, come 4K. Questo processo di upscaling, utilizzando rappresentazioni continue, consente di ottenere immagini panoramiche ad alta risoluzione e ad alta gamma dinamica (HDR), adatte a essere utilizzate direttamente in motori di rendering o in applicazioni di realtà virtuale.

Il processo di generazione delle scene può essere suddiviso in due fasi principali. Nella prima fase, si genera una scena panoramica a bassa risoluzione e a bassa gamma dinamica, utilizzando un framework gerarchico che impiega due codebook discreti per catturare rispettivamente i dettagli globali e quelli locali della scena. Il codice globale cattura il contenuto semantico complessivo della scena, mentre il codice locale si concentra su dettagli più specifici e texture locali. Questi due elementi vengono combinati per generare una scena panoramica coesa e coerente.

Nella seconda fase, il risultato della generazione viene poi ingrandito, sia in termini di risoluzione spaziale che di gamma dinamica, passando a una rappresentazione HDR. Questo passaggio è fondamentale per ottenere panorami di altissima qualità che possano essere utilizzati in applicazioni professionali, come la realtà virtuale e il rendering cinematografico.

Importante è comprendere che la generazione di scene 3D dettagliate a partire da testo non è solo una questione di tecniche avanzate di machine learning. Il processo implica anche una profonda comprensione della geometria delle scene e delle relazioni spaziali tra gli oggetti. Per ottenere risultati ottimali, è cruciale che il modello non solo generi una scena coerente, ma che questa scena possa essere esplorata in modo interattivo, mantenendo la coerenza e la qualità visiva a ogni angolo di visualizzazione.

Inoltre, la gestione della gamma dinamica (HDR) è essenziale per riprodurre scene fotorealistiche, in cui le transizioni tra ombre e luci siano naturali e realistiche. Sebbene la conversione da immagini LDR a HDR possa sembrare un processo secondario, è fondamentale per riprodurre le sfumature e i dettagli presenti nelle scene reali. La combinazione di tecniche avanzate come l’inverse tone mapping e l’uso di reti neurali multilivello permette di affrontare queste sfide in modo efficace, garantendo che le immagini generate mantengano una qualità visiva elevata anche a risoluzioni molto alte.

Come i Modelli Multimodali di Linguaggio Stanno Trasformando l'Intelligenza Artificiale Generale

A questa evoluzione si è aggiunta la serie Gemini di Google, che con i modelli Gemini 1.0 e 1.5 ha portato i MLLM a un livello superiore, introducendo la capacità di elaborare testo, immagini e audio e gestire fino a un milione di token. Questa capacità di trattare e combinare vari tipi di input ha reso questi modelli più potenti e versatili che mai. Altri modelli degni di nota in questo ambito includono quelli sviluppati da Anthropic, HyperGAI, Apple, StepFun e xAI, che offrono diverse varianti di MLLM con funzioni avanzate.

L'evoluzione dei MLLM non si è limitata ai modelli commerciali: anche quelli open-source hanno avuto un impatto significativo sull'evoluzione dell'AGI. Esempi come LLaVA, MiniGPT-4, VisionLLM e Qwen-VL sono stati protagonisti di un cambiamento nel panorama dei modelli di linguaggio multimodali. Tuttavia, questi modelli open-source, nonostante le loro capacità avanzate, presentano ancora delle limitazioni, soprattutto per quanto riguarda l'elaborazione di immagini ad alta risoluzione e la comprensione di documenti, grafici e infografiche. Sebbene siano stati esplorati approcci come i codificatori di immagini a doppio ramo e la suddivisione delle immagini in tile di bassa risoluzione, questi modelli continuano a essere meno performanti rispetto ai modelli commerciali leader nel settore.

L'architettura di InternVL si sviluppa in tre fasi progressive di addestramento: la pre-istruzione contrastiva dell'immagine e del testo, l'addestramento generativo del linguaggio visivo e, infine, l'affinamento supervisionato del modello. La fase di pre-istruzione contrastiva consente al modello di apprendere a correlare le rappresentazioni visive e testuali, mentre le fasi successive si concentrano sul perfezionamento delle capacità di dialogo multimodale e di risposta a domande visive. L'integrazione di un middleware linguistico, come LLaMA-7B, permette di generare risposte in linguaggio naturale e facilita l'elaborazione del testo in modalità multilingue.

Il codificatore visivo InternViT-6B, sviluppato per adattarsi alle esigenze di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, è stato progettato per ottenere un equilibrio ottimale tra prestazioni, efficienza e stabilità. Grazie all'uso della tecnologia di contrastive learning, InternViT-6B è in grado di ottenere una mappa delle caratteristiche visive dettagliata e precisa, che può essere utilizzata per una varietà di compiti, dai compiti di classificazione delle immagini a quelli di recupero di immagini e testo.

Nel contesto dell'addestramento e dell'implementazione di modelli di linguaggio multimodali come InternVL, si è dimostrato che la coerenza nelle rappresentazioni linguistiche è essenziale. Nonostante le differenze tra i vari modelli di linguaggio, tutti condividono una base comune: l'addestramento su un ampio corpus di testi provenienti da internet. Questa base comune consente ai modelli di lingua di allinearsi con facilità, facilitando l'integrazione di nuovi dati visivi e migliorando così la loro capacità di elaborare informazioni multimodali.

Inoltre, è importante sottolineare che, sebbene le soluzioni come gli MLLM abbiano portato grandi progressi, le sfide non sono del tutto superate. Le prestazioni su immagini ad alta risoluzione e su contenuti complessi come grafici e tabelle richiedono ancora miglioramenti. L'evoluzione dei modelli open-source è promettente, ma questi continuano a essere superati dai modelli commerciali in alcune applicazioni avanzate, evidenziando il divario tra le diverse approcci e i limiti attuali della tecnologia.

Come Ottimizzare i Modelli Multimodali per il Riconoscimento delle Immagini: La Tecnica di Context Optimization

Nel panorama in continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, i modelli multimodali, che integrano visione e linguaggio, stanno guadagnando sempre maggiore attenzione. Questi modelli, come il celebre CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), sono in grado di apprendere rappresentazioni che possono essere applicate a una vasta gamma di compiti downstream, superando le limitazioni dei tradizionali approcci di apprendimento delle rappresentazioni, che si basano principalmente su dati etichettati. L'innovazione di modelli come CLIP risiede nel fatto che allineano le immagini e il testo all'interno di uno spazio condiviso di caratteristiche, permettendo il trasferimento zero-shot a compiti specifici mediante "prompting". In altre parole, attraverso la generazione di descrizioni in linguaggio naturale delle classi di destinazione, è possibile classificare le immagini senza bisogno di ulteriori fasi di addestramento.

In risposta a questa difficoltà, è emersa una tecnica innovativa chiamata "Context Optimization" (CoOp), che si presenta come una soluzione semplice ed efficace per l'adattamento dei modelli CLIP-like a compiti di riconoscimento delle immagini. CoOp si distingue per la sua capacità di utilizzare vettori apprendibili per modellare le parole di contesto nei prompt, mantenendo fissi i parametri del modello pre-addestrato. In questo modo, è possibile ottimizzare l'interazione tra il testo e le immagini senza dover rivedere o riaddestrare l'intero modello, riducendo il tempo e le risorse necessari per ottenere buoni risultati.

CoOp è stato testato su undici set di dati di benchmark e ha mostrato prestazioni superiori rispetto ai metodi di ingegneria dei prompt manuale. Questo approccio ha il vantaggio di essere altamente scalabile e facilmente applicabile, anche a modelli pre-addestrati di grandi dimensioni, senza la necessità di addestramenti complessi. I vantaggi di questa tecnica si riflettono non solo in un miglioramento della performance, ma anche in una maggiore flessibilità nell'adattamento dei modelli a nuovi domini e compiti specifici, rendendo possibile l'uso di modelli generali per compiti più specializzati con un intervento minimo da parte dell'utente.

Inoltre, il successo di CoOp pone l'accento sulla possibilità di ridurre i costi computazionali e la necessità di expertise avanzata. Per esempio, mentre i tradizionali approcci di ottimizzazione dei prompt richiedono una conoscenza approfondita del linguaggio e delle specifiche del modello, con CoOp gli utenti possono adattare i modelli anche senza una formazione specifica in deep learning. Questo democratizza l'accesso a tecnologie avanzate di AI, consentendo a una gamma più ampia di utenti di trarre vantaggio dalle potenzialità dei modelli multimodali.

Ciò che è essenziale comprendere per il lettore è che il progresso nell'adozione dei modelli multimodali non è solo una questione di miglioramento tecnico. Riguarda anche un cambiamento nel paradigma di come affrontiamo e risolviamo i compiti di riconoscimento automatico, dove la sinergia tra linguaggio e visione può essere utilizzata per ampliare enormemente le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale, portando a un'AI che non solo interpreta, ma "comprende" in modo più profondo e contestualizzato. Tuttavia, è cruciale tenere presente che l'efficacia di questi approcci dipende fortemente dalla qualità e dalla specificità dei dati di addestramento. La scelta dei set di dati e la gestione della qualità delle immagini e dei testi sono fattori determinanti per l'ottenimento di risultati robusti e accurati.