Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Multimodale grote taalmodellen (LLM's) vertegenwoordigen de nieuwste vooruitgang in de wereld van kunstmatige intelligentie, waarbij ze de grenzen tussen tekst en beeld vervagen. Deze modellen hebben het potentieel om zowel natuurlijke taal te begrijpen als beelden te interpreteren, waardoor ze in staat zijn complexe taken uit te voeren die voorheen gescheiden domeinen waren. De integratie van visuele en tekstuele gegevens opent nieuwe mogelijkheden voor toepassingen in uiteenlopende velden zoals medische beeldvorming, autonome voertuigen en interactieve digitale assistenten.
Recent onderzoek heeft aangetoond dat de combinatie van taal- en beeldmodellen niet alleen leidt tot verbeterde prestaties op zowel tekst- als beeldgerelateerde taken, maar ook nieuwe vormen van generatieve modellen mogelijk maakt. Deze systemen kunnen bijvoorbeeld beelden genereren die passen bij een tekstbeschrijving, of ze kunnen teksten genereren die nauwkeurig een afbeelding beschrijven, wat een diepe interconnectie van verschillende modaliteiten weerspiegelt. Modellen zoals CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) van OpenAI tonen de kracht van zulke integraties, door te leren visuele concepten en semantische inhoud in een gezamenlijke representatieruimte te plaatsen.
Het gebruik van multimodale datasets, zoals Laion-5B en COCO, heeft een cruciale rol gespeeld in het trainen van deze modellen. Deze datasets bevatten miljoenen beelden gekoppeld aan bijbehorende tekst, wat de basis vormt voor het leren van de onderlinge relaties tussen visuele objecten en de taal die ze beschrijft. Dergelijke datasets maken het mogelijk om modellen te ontwikkelen die niet alleen de inhoud van beelden begrijpen, maar ook de context waarin deze beelden zich bevinden. Dit biedt voordelen voor toepassingen zoals visuele vraag-antwoordmodellen (VQA), waar gebruikers vragen kunnen stellen over een afbeelding, en het model een passende tekstuele reactie kan geven.
Ondanks de indrukwekkende vooruitgangen, blijven er uitdagingen bestaan bij de ontwikkeling van multimodale LLM's. Een van de belangrijkste uitdagingen is het verbeteren van de robuustheid van deze modellen tegen onduidelijke of onvolledige gegevens. In veel gevallen kunnen beelden of tekstfragmenten die onduidelijk zijn of in een ongebruikelijke context voorkomen, verwarring veroorzaken bij de modellen. Daarnaast kunnen de vereisten voor enorme hoeveelheden gegevens en rekenkracht een barrière vormen voor bredere implementatie, vooral in niet-commerciële omgevingen. Modellen die zonder de juiste begeleiding of data worden getraind, kunnen ook leiden tot onbetrouwbare of zelfs ethisch problematische resultaten.
Voor de toekomstige evolutie van multimodale modellen is het essentieel om nieuwe technieken te ontwikkelen die de efficiëntie van zowel de training als de inferentie verbeteren. Innovaties zoals de integratie van de Pyramid Vision Transformer (PVT) en de exploratie van decoderingstechnieken zoals VisionLLM wijzen in de richting van verbeterde systeemprestaties, waarbij het model zowel tekst als beeld met een minimum aan resources kan verwerken. Deze vooruitgangen zullen waarschijnlijk leiden tot systemen die niet alleen sneller zijn, maar ook beter in staat om complexere taken uit te voeren die een diepere, meer holistische begrip van zowel visuele als taalkundige data vereisen.
Bovendien moeten onderzoekers blijven experimenteren met synthetische data en pre-trainingstechnieken die het mogelijk maken om multimodale modellen sneller en met minder gegevens te trainen. Dit zou niet alleen de kosten verlagen, maar ook de toegankelijkheid vergroten voor kleinere bedrijven en academische instellingen. Het gebruik van synthetische datasets zoals OpenHermes en InternLM kan de schaal van training vergemakkelijken en tegelijkertijd de betrouwbaarheid en diversiteit van de data verbeteren.
Tegelijkertijd moet de ethiek van multimodale AI niet over het hoofd worden gezien. De toegang tot enorme hoeveelheden visuele en tekstuele data roept vragen op over privacy, eigendom en de mogelijkheid om vooringenomen modellen te creëren. Het is cruciaal om transparante richtlijnen te ontwikkelen voor de verzameling van data, evenals robuuste mechanismen voor de controle van de modellen, zodat ze geen schadelijke of bevooroordeelde uitkomsten genereren. Dit geldt des te meer nu AI-modellen steeds vaker worden ingezet in publieke en commerciële toepassingen waar de impact op het dagelijks leven enorm kan zijn.
Hoewel de toekomst van multimodale modellen veelbelovend is, moet er nog veel werk worden verzet op het gebied van zowel technologie als ethiek. Het verbeteren van de nauwkeurigheid, het uitbreiden van toepassingsmogelijkheden en het waarborgen van ethische normen zijn allemaal cruciale stappen voor de volgende generatie multimodale systemen.
Hoe kunnen we fine-tuned vision-language modellen betrouwbaar maken voor onbekende klassen?
In de context van open-vocabulary classificatie zijn vision-language modellen zoals CLIP revolutionair gebleken. CLIP, een contrastief model, maakt gebruik van gesynchroniseerde visuele en tekstuele representaties om afbeeldingen te koppelen aan tekstuele beschrijvingen. In de zero-shot setting toont CLIP een opmerkelijk niveau van kalibratie, waarbij voorspelde waarschijnlijkheden redelijk goed overeenkomen met werkelijke nauwkeurigheden. Echter, zodra deze modellen worden aangepast via prompt tuning – met als doel hogere prestaties op specifieke downstream taken – ontstaat er een fundamenteel probleem: miscalibratie.
Bij fine-tuning met technieken als CoOp of CoCoOp worden de handmatig geformuleerde prompts vervangen door leerbare tokenreeksen. Hoewel dit leidt tot een hogere classificatienauwkeurigheid, verslechtert de betrouwbaarheid van de uitkomst. Dat wil zeggen: de kansvoorspellingen van het model stemmen niet langer overeen met de werkelijke correctheid van die voorspellingen. Dit heeft directe implicaties voor toepassingen waar vertrouwen cruciaal is – bijvoorbeeld in medische beeldanalyse of autonome systemen.
Empirisch onderzoek laat zien dat fine-tuned CLIP-modellen verrassend gedrag vertonen: ondervertrouwen op basisklassen – de klassen waarop het model expliciet is getraind – en oververtrouwen op nieuwe, ongeziene klassen. Dit druist in tegen de intuïtie dat een model juist zekerder zou moeten zijn over bekende informatie en voorzichtiger tegenover onbekende. Deze miscalibratie wordt gekwantificeerd via de Expected Calibration Error (ECE), die het verschil meet tussen voorspelde vertrouwen en werkelijke accuraatheid.
Om dit probleem aan te pakken worden post-hoc kalibratietechnieken toegepast. Deze technieken wijzigen de uitgang van het model zonder het model zelf te hertrainen. Methoden zoals Temperature Scaling (TS) en Density-Ratio Calibration (DEN) behoren tot de schaalgebaseerde benaderingen. Daarnaast zijn er binning-gebaseerde methoden zoals Histogram Binning en (Multi-)Isotone Regressie. Op basis van resultaten met datasets als ImageNet-1k blijkt dat deze kalibratiemethoden effectief zijn voor basisklassen: de ECE daalt aanzienlijk na kalibratie, waarmee het probleem van ondervertrouwen wordt gemitigeerd.
Echter, deze methoden schieten tekort voor nieuwe klassen. Terwijl TS en DEN goede resultaten geven op getrainde data, verhogen ze juist de ECE voor ongeziene klassen. Dit suggereert dat een kalibrator die is getraind op basisklassen, niet generaliseert naar open-vocabulary settings. Bovendien vereisen binning-methoden de aanwezigheid van bekende waarschijnlijkheidsverdelingen, wat hun bruikbaarheid in zero-shot scenario’s beperkt.
Een diepere analyse van de representatieruimte onthult een onderliggende oorzaak: een semantische kloof tussen tekstuele representaties van basis- en nieuwe klassen. Hoewel de visuele embeddingruimte van CLIP consistent blijft, verschuiven de geoptimaliseerde prompts de tekstuele ankers van de basisclassificaties. Nieuwe klassen, waarvoor geen prompt tuning heeft plaatsgevonden, vallen hierdoor buiten het semantisch gecentreerde bereik van het model. Dit leidt tot overschatting van hun waarschijnlijkheid door het fine-tuned model – ondanks het feit dat het model er nauwelijks iets over heeft geleerd.
Het erkennen van deze semantische afstand als bron van miscalibratie vormt een fundament voor toekomstige methodologieën. In plaats van globale kalibratoren die zijn afgeleid van basisklassen, is er behoefte aan methoden die zich dynamisch aanpassen aan de tekstuele kenmerken van nieuwe klassen. Kalibratie zou in deze context instance-afhankelijk moeten zijn en expliciet rekening moeten houden met de onzekerheid die voortkomt uit semantische afstand.
Belangrijk is het onderscheid tussen classificatienauwkeurigheid en kalibratie. Een model dat zeer accuraat is, kan desalniettemin slecht gekalibreerd zijn. Voor veel praktische toepassingen is het beter om een iets minder accuraat model te hebben dat betrouwbaar aangeeft hoe zeker het is van zijn voorspellingen. Kalibratie is geen bijzaak, maar een essentieel onderdeel van betrouwbaarheid en robuustheid in AI-systemen.
Bij het gebruik van fine-tuned vision-language modellen is het van essentieel belang dat gebruikers niet enkel vertrouwen op top-1 accuraatheid. Juist het kalibratieprofiel van het model bepaalt hoe goed het functioneert in onvoorspelbare of risicovolle contexten. Toekomstige ontwikkelingen zullen waarschijnlijk neigen naar kalibratiemethoden die zelflerend zijn, semantisch adaptief en instance-aware – een stap in de richting van werkelijk betrouwbare open-vocabulary AI.