Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
De variaties binnen de gegevens vormen aanzienlijke uitdagingen voor het trainingsproces van modellen. Om de efficiëntie van de training te verbeteren, wordt generatieve supervisie beschouwd als een aanvullende benadering van contrastieve leermethoden. Contrastief leren stelt modellen in staat kennis te extraheren uit grote hoeveelheden ruisende gegevens, terwijl generatieve supervisie het model creativiteit biedt, waardoor het in staat is om op basis van gebruikersinstructies antwoorden te genereren. Dit vereist echter gegevens van hoge kwaliteit voor een effectieve training.
In dit verband bespreken we InternVL, een open-source multimodaal groot taalmodel dat de representatie van de opgeschaalde visie-encoder met het grote taalmodel (LLM) afstemt en uitzonderlijke prestaties behaalt op verschillende visuele en vision-taakgerichte benchmarks. InternVL omvat twee belangrijke ontwerpen: een grote schaal voor de Vision Foundation Model (VFM), dat een visie-encoder bevat van 6 miljard parameters, en de progressieve uitlijning van beelden en tekst. Dit ontwerp vergemakkelijkt de volledige uitlijning van de twee grote componenten—de VFM en LLM—door verschillende datasets die variëren in schaal en kwaliteit.
Wat InternVL onderscheidt van andere modellen, is de mogelijkheid om progressief uit te breiden van een model met 10 miljard tot 100 miljard parameters. Deze uitbreiding maakt optimaal gebruik van ruisende netwerkgegevens en biedt meer mogelijkheden voor het afstemmen van multimodale gegevens. Het combineren van contrastieve en generatieve benaderingen resulteert in een model dat zowel voor visuele taken als voor taakspecifieke opdrachten kan worden gebruikt. De kracht van het generatieve aspect maakt het mogelijk om niet alleen te reageren op visuele input, maar ook om creatief te denken en te antwoorden, wat cruciaal is voor een breed scala aan toepassingen, zoals automatische beeldanalyse, beeldbeschrijvingen en visuele zoekopdrachten.
Om de prestaties van InternVL te verbeteren en de kloof met commerciële multimodale modellen te overbruggen, werd InternVL-Chat ontwikkeld. Dit model is specifiek ontworpen voor multimodale gesprekken en maakt gebruik van een lichte “VFM-MLP-LLM”-architectuur. Deze architectuur verbindt de VFM en LLM via een eenvoudig MLP-projectie, die de sterke punten van beide componenten effectief combineert in een compacte en efficiënte structuur. Dit maakt de interactie tussen visuele en tekstuele gegevens naadloos en verbetert de algehele prestaties in multimodale omgevingen. Het gebruik van dynamische, hoge resolutie afbeeldingssegmenten en een duimafdrukweergave om de globale context vast te leggen, verhoogt de precisie van het model.
De prestaties van InternVL en InternVL-Chat op verschillende benchmarks zijn indrukwekkend. Het model behaalt superieure resultaten in visuele taken zoals beeldclassificatie, semantische segmentatie, videoclusteranalyse en afbeelding-tekstzoekopdrachten. In vergelijking met andere geavanceerde modellen, zoals GPT-4V en Gemini Pro, is InternVL-Chat in staat om prestaties te leveren die zelfs beter zijn op bepaalde OCR-gerelateerde benchmarks, zoals TextVQA, wat aantoont dat het de kloof tussen open-source en commerciële multimodale modellen heeft verkleind.
De vooruitgang van InternVL komt niet alleen voort uit de schaalvergroting van het model en de verbeterde out-of-the-box prestaties, maar ook door de inzet van een geavanceerde datavertalingspipeline die gebruik maakt van open-source LLM’s. Dit maakt het mogelijk om datasets te vertalen en uit te breiden naar meerdere talen, wat de algehele toegankelijkheid en bruikbaarheid van het model vergroot.
De evolutie van Vision Foundation Models (VFM) is nauw verweven met de ontwikkeling van visuele en vision-taakmodellen. Het begon met de klassieke AlexNet en evolueerde naar krachtigere CNN-architecturen zoals ResNet en DenseNet. De komst van Vision Transformers (ViT) bracht een revolutionaire verandering, waarbij Swin Transformer en PVT uitblonken in diverse visuele taken. De integratie van deze modellen met LLM’s door middel van lichte “glue” lagen heeft de brug geslagen tussen visuele en tekstuele data. Hoewel er aanzienlijke vooruitgangen zijn geboekt, blijft er echter een kloof bestaan tussen modellen die zijn afgestemd op visuele datasets en de volledige afstemming met LLM’s.
Wat betreft Large Language Models (LLM’s), deze hebben de afgelopen jaren een enorme impact gehad op de kunstmatige intelligentie, vooral na de lancering van GPT-3 en de latere versie GPT-4. De vooruitgang heeft geleid tot de ontwikkeling van open-source modellen zoals LLaMA, Vicuna en Falcon, die de potentie van LLM’s voor multimodale interacties verder benutten. Het combineren van visuele informatie met tekstuele verwerking biedt ongekende mogelijkheden voor nieuwe toepassingen die verder gaan dan traditionele tekst-gebaseerde AI.
Het succes van InternVL en InternVL-Chat benadrukt het belang van het combineren van krachtige visuele en tekstuele representaties in één enkel systeem. Dit maakt niet alleen de verwerking van multimodale gegevens mogelijk, maar vergroot ook de creativiteit en veelzijdigheid van de modellen. Deze benadering kan de toekomst van multimodale AI-modellen drastisch transformeren, met toepassingen die variëren van geavanceerde beeldherkenning en inhoudsgeneratie tot interactieve multimodale gesprekken.
Hoe Video's Begrijpen en Genereren door Multimodale Talenmodellen: De Toekomst van Vision-Language Modellen
In de afgelopen jaren heeft het onderzoek naar multimodale taalmodellen (MML) die video- en taalinformatie combineren, aanzienlijke vooruitgangen geboekt. Een van de belangrijkste ontwikkelingen is de verschuiving naar modellen die zowel visuele als tekstuele informatie kunnen begrijpen en genereren. Dit biedt nieuwe mogelijkheden voor toepassingen zoals automatische videoanalyse, beschrijvingen van video's, en geavanceerde zoekfunctionaliteiten.
De vooruitgang in dit veld wordt vaak gedreven door het ontwikkelen van nieuwe benchmarkdatasets en modelarchitecturen die specifiek zijn ontworpen om de complexiteit van video's vast te leggen. Bijvoorbeeld, de ontwikkeling van benchmarks zoals MVBench en VideoChat heeft onderzoekers in staat gesteld om video's te begrijpen op een manier die voorheen ondenkbaar was. Deze benchmarks zijn essentieel voor het testen van modellen die in staat zijn om visuele scènes te interpreteren en tekstuele antwoorden te genereren op basis van video-inhoud. Het belang van dergelijke benchmarks kan niet worden onderschat, aangezien ze de fundering leggen voor de volgende generatie multimodale modellen.
Een opvallend concept dat naar voren is gekomen, is de Unified Vision-Language Understanding, die verschillende benaderingen van visuele en taalinformatie combineert om zowel beeld- als videoinhoud te begrijpen. Modellen zoals Uniformerv2 en VideoMAE v2 hebben bewezen effectief te zijn in het verbeteren van de spatiotemporale representaties van video's. Deze modellen gebruiken technieken zoals het Masked Autoencoder-framework om video's te verwerken en te begrijpen zonder expliciete labeling. Dit stelt hen in staat om video's met een grotere precisie te begrijpen, wat van cruciaal belang is voor toepassingen zoals automatische videovertaling en real-time contentbeschrijving.
Een ander belangrijk aspect is de efficiënte training van dergelijke multimodale modellen. Modellen zoals Unmasked Teacher en Swin Transformer hebben aangetoond dat het mogelijk is om video-inhoud op een efficiëntere manier te verwerken, waardoor de kosten en tijd voor het trainen van dergelijke systemen significant worden verlaagd. Het gebruik van zelfsupervisie en zwakke supervisie maakt het mogelijk om video's te begrijpen zonder volledig gelabelde datasets, wat de schaalbaarheid van deze technologie aanzienlijk vergroot.
De integratie van grote taalmodellen zoals GPT-4 in videomodelarchitecturen heeft de mogelijkheden van video-interactie verder uitgebreid. Modellen zoals Video-ChatGPT, Clip4Clip en Valley versterken de manier waarop we video's kunnen doorzoeken, begrijpen en zelfs erop reageren. Deze geavanceerde modellen kunnen bijvoorbeeld automatisch gedetailleerde antwoorden genereren op basis van de inhoud van een video of suggesties doen voor gerelateerde content. Dit opent de deur naar een nieuwe manier van communiceren met video-inhoud, waarbij de gebruiker niet alleen zoekt naar statische informatie, maar ook actief met de video's kan interageren.
Er is echter een cruciaal aandachtspunt bij de toepassing van dergelijke geavanceerde technologieën: de complexiteit van tijds- en contextuele afstemming. Video's bevatten niet alleen visuele beelden en tekst, maar ook tijdsafhankelijke informatie. Dit betekent dat het essentieel is om technieken zoals temporale afstemming en actieproposities in aanmerking te nemen om video's goed te begrijpen. Het is niet genoeg om alleen objecten of scènes in een video te identificeren; de volgorde en de interacties tussen objecten zijn even belangrijk. Dit is waar recente benaderingen zoals Temporal Segment Networks en Boundary-Matching Networks hun nut bewijzen door de tijdsstructuur van een video beter te modelleren.
De integratie van spatiotemporale modellen, zoals VideoMAE v2, biedt hier een oplossing. Deze modellen maken gebruik van geavanceerde netwerken die zowel visuele als temporele dimensies begrijpen, wat leidt tot een verbeterd vermogen om video's in hun geheel te analyseren. Dit maakt het mogelijk om subtiele details zoals handelingen of gebeurtenissen die zich over langere tijdsperioden uitstrekken, te begrijpen.
Bij het ontwikkelen van dergelijke systemen moeten we echter ook rekening houden met de ethische implicaties. De manier waarop we video-inhoud genereren, analyseren en interpreteren kan van invloed zijn op privacy, auteursrecht en de manier waarop we informatie presenteren. Het is essentieel om duidelijke richtlijnen en reguleringen te ontwikkelen om misbruik van deze technologieën te voorkomen en ervoor te zorgen dat ze op een verantwoorde manier worden gebruikt.
Naast de technische vooruitgangen moeten onderzoekers en ontwikkelaars ook aandacht besteden aan de diversiteit van de inhoud die wordt gebruikt om deze systemen te trainen. De meeste huidige datasets voor multimodale video-analyse zijn beperkt in hun representatie van verschillende culturele, taalkundige en contextuele realiteiten. Het verbeteren van de diversiteit en inclusiviteit van de datasets is van groot belang om ervoor te zorgen dat multimodale systemen goed presteren in verschillende contexten.
Tot slot is het van groot belang dat de technologische vooruitgang hand in hand gaat met een diep begrip van hoe mensen video-inhoud ervaren. Het begrijpen van de menselijke perceptie van video-inhoud is niet alleen belangrijk voor het trainen van betere modellen, maar ook voor het ontwikkelen van intuïtieve gebruikersinterfaces die de interactie met video-inhoud vereenvoudigen. Het is niet genoeg om video's op een technologische manier te begrijpen; we moeten ze ook op een menselijke manier kunnen presenteren en ermee kunnen communiceren.