De geometrie van het gegenereerde 3D-mesh wordt afgestemd op het sjabloon, waarna de avatar in de staande pose wordt gezet. Deze pose, aangeduid als θstand, wordt omgezet naar de neutrale zero pose θ0 met behulp van een inverse lineaire blend skinning (LBS) algoritme. Dit wordt bereikt door de inverse van de skinning-transformatie toe te passen op de vertices V, wat resulteert in Vθ0, dat de mesh in de neutrale pose vertegenwoordigt. Vervolgens kan Vθ0 geanimeerd worden door een gewenste pose θ toe te passen met het standaard LBS-algoritme. Dit maakt het mogelijk om de avatar in een willekeurige pose te plaatsen, terwijl de juiste vervormingen en blendgewichten behouden blijven. Dit proces leidt tot een geanimeerde avatar die voor elke gewenste pose gedefinieerd wordt als M(θ) = (LBS(Vθ0, θ), F, C), wat ervoor zorgt dat de avatar zowel anatomisch correct blijft als soepel deformeerbaar is in verschillende poses.

De animatie van de avatar is dus afhankelijk van het nauwkeurig afstemmen van de mesh op een neutrale pose en het gebruik van inverse skinning-technieken. Dit maakt het mogelijk om avatars met verschillende poses te creëren die anatomisch consistent blijven, ongeacht de gewenste bewegingen.

Wat betreft de generatie van bewegingen, blijkt empirisch dat CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) niet goed geschikt is om de gelijkenis tussen bewegingssequenties en natuurlijke taalbeschrijvingen direct te beoordelen. Het mist de mogelijkheid om de soepelheid of coherentie van bewegingssequenties te evalueren. Dit vormt een beperking bij het genereren van realistische bewegingen alleen op basis van CLIP-begeleiding. CLIP is echter uitstekend in het beoordelen van de gelijkenis tussen een weergegeven menselijke pose en een tekstbeschrijving, wat suggereert dat CLIP kan worden gebruikt om de generatie van individuele poses te begeleiden. Dergelijke poses kunnen vervolgens dienen als referenties voor het genereren van bewegingssequenties.

De voorgestelde benadering bestaat uit twee fasen: (1) de generatie van kandidaat-poses met behulp van CLIP en (2) de generatie van een bewegingssequentie met behulp van bewegingsprioren, waarbij de kandidaat-poses als referentie worden gebruikt.

Bij het genereren van kandidaat-poses begint het proces met het gebruik van de AMASS-dataset en het VPoser-model, een voorgetraind pose-variational autoencoder (VAE). VPoser wordt gebruikt om poses te coderen in een latent ruimte, waarna een K-means clustering wordt uitgevoerd om centroids te vinden die samen een codeboek vormen. Voor elke tekstbeschrijving van beweging wordt de gelijkenis berekend tussen de beschrijving en de pose-features in het codeboek. De top-k meest vergelijkbare poses worden geselecteerd als de kandidaat-poses die dienen als referentie voor de volgende fase van bewegingsgeneratie.

Vervolgens wordt een referentie-gebaseerde animatiebenadering toegepast, waarbij een bewegings-VAE wordt getraind om menselijke bewegingsprioren te leren. Het VAE-model bestaat uit drie belangrijke componenten: een bewegingsencoder, een herparameterisatiemodule en een bewegingsdecoder. Het doel is om de latent code van het bewegings-VAE te optimaliseren zodat het overeenkomt met de gewenste bewegingssequentie. Dit wordt bereikt door drie verliescomponenten te introduceren: Lpose, dat de afstand tussen de kandidaat-poses en de gegenereerde poses minimaliseert, Ldelta, dat de veranderingen tussen aangrenzende poses controleert en de intensiteit van de beweging regelt, en Lm clip, dat de overeenstemming tussen de tekstbeschrijving van de beweging en de gegenereerde poses waarborgt.

Door de VAE te trainen met deze loss-functies, kan het model een bewegingssequentie genereren die consistent is met de opgegeven tekstbeschrijving. Het gebruik van prioren zoals Lpose en Ldelta helpt om de gegenereerde sequenties zowel soepel als gevarieerd te houden, terwijl Lm clip zorgt voor de linguïstische nauwkeurigheid van de gegenereerde bewegingen in verhouding tot de tekst.

Naast het technische proces van posegeneratie en bewegingscreatie is het belangrijk voor de lezer te begrijpen dat het genereren van realistische 3D-avatars en bewegingen een proces is waarbij verschillende machine learning-technieken en datasets samenkomen. Het gebruik van vooraf getrainde modellen zoals VPoser en motion-VAE is cruciaal voor het verkrijgen van kwalitatieve resultaten, maar vereist ook zorgvuldige afstemming van de hyperparameters en verliesfuncties om een soepel verloop van de beweging te garanderen. Ook is het belangrijk te begrijpen dat de kwaliteit van de tekstbeschrijving een directe invloed heeft op de uiteindelijke prestaties van het model. Hoewel de CLIP-technologie sterk is in het verbinden van visuele en tekstuele informatie, blijft het een uitdaging om deze technologie volledig te benutten voor complexe en dynamische bewegingsgeneratie zonder extra bewegingsprioren en optimalisatie van de latent codes.

Hoe Visuele en Taalmodellen de Toekomst van Kunstmatige Intelligentie Vormgeven

In de recente vooruitgangen van kunstmatige intelligentie (AI) zien we een sterke verschuiving naar visuele en taalmodellen die het potentieel hebben om verschillende domeinen te transformeren. De integratie van visuele waarneming en taalbegrip in één model opent de deur naar veelbelovende toepassingen in de beeldherkenning, vertaling, en zelfs interactieve systemen. De ontwikkeling van deze modellen is grotendeels te danken aan de kracht van transformer-architecturen, die de basis vormen van veel moderne AI-toepassingen. Deze modellen worden steeds complexer en verfijnder, en leveren indrukwekkende resultaten die de grenzen van wat mogelijk was tot voor kort, verleggen.

Het transformermodel, geïntroduceerd door Vaswani et al. in 2017, heeft zich bewezen als een fundamentele doorbraak in zowel taalverwerking als visuele representaties. Het concept van 'attention' maakt het mogelijk om complexe relaties binnen data te begrijpen zonder de beperkingen van traditionele architecturen zoals RNN's of CNN's. In de context van visuele en taalmodellen is de kracht van transformers nog verder verfijnd door hun vermogen om zowel visuele als tekstuele gegevens te verwerken, wat hen uitzonderlijk geschikt maakt voor multidimensionale taken zoals visuele vraagbeantwoording en beeldcaptioning.

Een recente innovatief model, Swin Transformer, maakt gebruik van een hiërarchische structuur en verschoven vensters om de efficiëntie van beeldverwerking te verbeteren. Deze benadering maakt het mogelijk om afbeeldingen op verschillende schalen te analyseren, wat resulteert in betere prestaties bij het herkennen van objecten in beelden. Door dergelijke technieken te combineren met tekst, zoals in modellen die zowel afbeeldingen als beschrijvingen verwerken, kunnen we tot meer robuuste systemen komen die niet alleen afbeeldingen begrijpen, maar ook de betekenis erachter interpreteren.

Er is een groeiende trend in het ontwikkelen van visuele-taalmodellen die op grote schaal worden getraind. Deze modellen, zoals CLIP en BLIP, worden gevoed met enorme hoeveelheden beelden en bijbehorende teksten, wat hen in staat stelt om de relaties tussen visuele en tekstuele informatie te begrijpen. CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) bijvoorbeeld, leert een representatie van afbeeldingen en tekst door ze in een gemeenschappelijke ruimte te plaatsen, zodat het model zowel visuele als tekstuele gegevens kan vergelijken. Dit maakt het mogelijk om visuele vraagbeantwoording te doen, waarbij het model afbeeldingen interpreteert in relatie tot een tekstuele vraag.

Het trainen van dergelijke modellen gaat echter gepaard met aanzienlijke uitdagingen. De complexiteit van het combineren van visuele en tekstuele informatie vereist geavanceerde technieken voor representatie-leer en pre-training. Bovendien zijn er vragen over de efficiëntie van deze modellen, vooral wanneer ze ingezet worden op mobiele apparaten of in omgevingen met beperkte rekenkracht. Modellen zoals MobileViT proberen deze uitdaging aan te gaan door lichtere, mobiele-vriendelijke versies van vision transformers te ontwikkelen, die de rekenkracht minimaliseren zonder concessies te doen aan de prestaties.

Naast de technische vooruitgangen, is er ook een verschuiving in de manier waarop we AI trainen en toepassen. In plaats van alleen te vertrouwen op gelabelde datasets, zien we steeds vaker zelf-supervisie en ongesuperviseerd leren opkomen als krachtige hulpmiddelen. Modellen zoals de Context Encoders en Momentum Contrast gebruiken deze technieken om visuele representaties te leren zonder expliciete labels, wat ze in staat stelt om nieuwe en diverse soorten visuele gegevens te verwerken zonder voorafgaande menselijke tussenkomst.

Het potentieel van visuele en taalmodellen is niet beperkt tot traditionele toepassingen zoals beeldherkenning of vertaling. Er is ook veelbelovende vooruitgang in de richting van systemen die kunnen redeneren over complexe visuele scenario's. Bijvoorbeeld, modellen zoals Visual Dialog en Ok-VQA gebruiken beeldinformatie in combinatie met contextuele dialoog of vraag-antwoord interactiviteit, waardoor ze in staat zijn om op een meer menselijke manier met gebruikers te communiceren.

De vooruitgang in deze technologieën roept echter ook belangrijke ethische en praktische vraagstukken op. Hoe zorgen we ervoor dat deze modellen eerlijk en onbevooroordeeld zijn? Hoe voorkomen we dat de enorme hoeveelheden data die worden gebruikt om deze modellen te trainen, leiden tot privacyproblemen of ongewenste vooroordelen? Deze vragen zijn van cruciaal belang voor de toekomst van visuele en taalmodellen, vooral naarmate ze steeds vaker worden ingezet in het dagelijks leven en in besluitvormingsprocessen.

Naast de technologische en ethische overwegingen is het belangrijk te beseffen dat, hoewel de vooruitgangen indrukwekkend zijn, de technologie nog in ontwikkeling is. Veel van de modellen die momenteel worden gepresenteerd, vereisen aanzienlijke hoeveelheden gegevens en rekenkracht om effectief te trainen, wat hun toegankelijkheid beperkt voor kleinere bedrijven of onderzoekers zonder toegang tot geavanceerde infrastructuren. Daarom is het van belang om na te denken over manieren om deze technologieën duurzamer en toegankelijker te maken voor een breder scala aan gebruikers en toepassingen.

De integratie van visuele en taalmodellen heeft dus een diepgaande impact op de AI-landschap en opent de deur naar innovatieve toepassingen die onze interactie met machines zullen veranderen. Toch blijft er veel werk te doen om de technologie verder te verfijnen, te democratiseren en de ethische implicaties van hun gebruik zorgvuldig te overwegen.

Hoe Multimodale Modellen Visuele Redenering Verbeteren: Een Blik op de Recente Innovaties

Multimodale modellen, die tekst en visuele informatie integreren, zijn een snelgroeiend onderzoeksgebied in kunstmatige intelligentie (AI). De ontwikkeling van zulke modellen is de afgelopen jaren enorm versneld, waarbij de focus ligt op het verbeteren van de robuustheid en het vermogen van AI om visuele gegevens te begrijpen en erop te reageren. Dit heeft geleid tot de creatie van benchmarks en datasets die AI-systemen helpen zich te meten aan complexe visuele redeneringstaken. Een goed voorbeeld hiervan is de Super-CLEVR benchmark, ontworpen om de robuustheid van modellen te testen in visuele redenering. De dataset biedt een virtueel platform om de prestaties van multimodale modellen te evalueren, met specifieke aandacht voor domeinspecifieke robuustheid.

Modellen zoals Moe-LLAVA combineren verschillende expertmodellen om te zorgen voor een efficiënte verwerking van zowel visuele als tekstuele informatie. Dit biedt veelbelovende resultaten, vooral bij taken die zowel logische als visuele redenering vereisen. De complexiteit van multimodale modellen vereist een verfijnde aanpak van zowel de instructietuning als de visualisatie van gegevens. De recente ontwikkeling van Visual Instruction Tuning biedt modellen de mogelijkheid om visuele data te koppelen aan specifieke instructies, wat hun vermogen om te redeneren over beelden verbetert.

Tegelijkertijd is er groeiende aandacht voor het belang van OCR (Optical Character Recognition) in multimodale modellen. Modellen zoals TextMonkey richten zich bijvoorbeeld op OCR-vrije documentverwerking, wat de nauwkeurigheid van modellen vergroot door ze in staat te stellen tekst binnen afbeeldingen beter te begrijpen zonder afhankelijk te zijn van OCR-technologieën. Dit vermindert de kans op fouten bij het interpreteren van complexe visuele gegevens en verbetert de algehele prestaties van multimodale modellen in real-world toepassingen.

Naast het verbeteren van de technische aspecten van deze modellen, is er ook een verschuiving richting het vergroten van de universele toepasbaarheid van multimodale AI. MMBench en ConvBench zijn voorbeelden van benchmarks die zijn ontworpen om te testen of een multimodaal model daadwerkelijk breed inzetbaar is en in staat is om complexe, meerlagige visuele en tekstuele vraagstukken aan te pakken. Dit benadrukt het belang van de breedte van de training voor modellen, zodat ze niet alleen getraind zijn om specifieke taken uit te voeren, maar ook robuust genoeg zijn om te generaliseren naar andere domeinen en toepassingen.

Er is een groeiende belangstelling voor modellen die niet alleen visuele gegevens begrijpen, maar ook wetenschappelijke vraagstukken kunnen oplossen door middel van visuele en wiskundige redenering. De MathVista benchmark is hier een voorbeeld van, waarmee de prestaties van grote multimodale modellen in wiskundige redenering binnen visuele contexten worden geëvalueerd. Dit type benchmark opent de deur naar modellen die beter in staat zijn om met complexe wiskundige visualisaties om te gaan, zoals grafieken of wetenschappelijke diagrammen.

Hoewel de vooruitgang indrukwekkend is, blijft er nog veel werk te doen om de begripscapaciteit van multimodale modellen te vergroten. De interactie tussen visuele en tekstuele informatie is een complexe taak die een diepere integratie van beide gegevenssoorten vereist. De ontwikkeling van modellen zoals InterNGPT, die verder gaan dan tekst en zich richten op visueel-centrische taken, is een stap in de richting van meer geavanceerde multimodale interacties. Het belangrijkste aspect van deze ontwikkeling is dat AI niet alleen de visuele input kan analyseren, maar ook kan leren interageren met die informatie, wat het potentieel voor toepassingen zoals interactief visueel onderwijs of dynamische vraag-antwoordsystemen vergroot.

Voor de lezer is het cruciaal om te begrijpen dat het succes van deze multimodale systemen niet alleen afhankelijk is van de technologie zelf, maar ook van de context waarin deze technologieën worden ingezet. Multimodale modellen zijn geen kant-en-klare oplossingen voor alle problemen; hun effectiviteit varieert sterk afhankelijk van de specifieke taak en de data die gebruikt worden voor training. De voortdurende verbeteringen in benchmarks, zoals CLEVR-Math en ChartQA, zijn daarom essentieel om de modellen te testen op hun vermogen om met diverse en complexe visuele taken om te gaan. Een goed getraind model kan niet alleen simpelweg visuele informatie verwerken, maar kan deze ook combineren met andere domeinen van kennis en redenering om krachtige, universele AI-oplossingen te bieden.

Hoe werkt promptoptimalisatie in taal- en vision-modellen?

In de wereld van taalmodellen en visuele herkenning speelt de optimalisatie van prompts een cruciale rol. Een prompt kan simpelweg worden omschreven als een invoerzin of een vraag die een model aanstuurt om een specifiek antwoord of gedrag te vertonen. Door prompts op een strategische manier in te stellen, kan het model op basis van zijn eerder opgedane kennis, zoals het voorspellen van ontbrekende woorden in zinnen, opgeroepen worden om specifieke taken uit te voeren, zoals sentimentanalyse, het ophalen van feitelijke kennis of het beantwoorden van vragen.

Een van de benaderingen om deze optimalisatie te bereiken is het gebruik van technieken zoals tekstmining en parafraseren. Bij deze methode wordt een grote hoeveelheid kandidaat-prompts gegenereerd door geautomatiseerde tekstminingprocessen, waarna ze worden geëvalueerd op hun effectiviteit in het bereiken van het gewenste resultaat. Deze benadering stelt onderzoekers in staat om de meest efficiënte manieren te vinden om prompts te formuleren die goed aansluiten bij de interne representaties van het model.

Daarnaast bestaat er een techniek genaamd Gradient-Based Token Search, waarbij de tokens die de grootste invloed hebben op de uitvoer van het model worden geïdentificeerd. Door te zoeken naar de tokens die de kans op het juiste label het meest veranderen, helpt deze aanpak om de meest invloedrijke woorden te vinden die moeten worden opgenomen in de prompt. Deze systematische benadering maakt het mogelijk om de prompts te verfijnen op basis van de gevoeligheden van het model.

Er is echter een nieuwe benadering die verder gaat dan het kiezen van specifieke woorden. Bij de zogenaamde Continuous Prompt Learning worden niet alleen specifieke woorden geselecteerd, maar wordt er gewerkt met continue vectoren in de woord-embeddingsruimte. Deze zogenaamde "zachte prompts" stellen het model in staat om flexibeler te reageren, maar brengen tegelijkertijd uitdagingen met zich mee op het gebied van interpretatie, aangezien de continue vectoren niet direct overeenkomen met leesbare menselijke woorden.

Een voorbeeld van een geavanceerd model dat gebruik maakt van dergelijke benaderingen is CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). Dit model maakt gebruik van een tweedelige encoderarchitectuur: een encoder voor afbeeldingen en een encoder voor tekst. Het doel is om visuele en tekstuele informatie te verbinden, zodat CLIP niet alleen afbeeldingen kan herkennen die overeenkomen met specifieke tekstuele beschrijvingen, maar ook nieuwe visuele concepten kan herkennen zonder dat extra trainingsdata nodig is. Dit betekent dat CLIP nieuwe categorieën kan genereren op basis van de tekst zonder dat het model opnieuw moet worden getraind.

CLIP is voorgeproduceerd met behulp van contrastieve leermethoden, waarbij het model de beelden en bijbehorende tekst probeert te matchen door de cosinusovereenkomst tussen hun embeddings te maximaliseren voor gekoppelde paren. De enorme dataset van 400 miljoen afbeelding-tekstparen die CLIP heeft gebruikt, stelt het model in staat om een breed scala aan visuele concepten te leren. Hierdoor kan CLIP niet alleen afbeeldingen classificeren die het nooit eerder heeft gezien, maar ook concepten begrijpen die buiten de traditionele categorieën vallen.

Wat verder opvalt in de werking van CLIP is de mogelijkheid voor zero-shot inference. Dit betekent dat het model zonder voorafgaande training direct kan voorspellen of een afbeelding overeenkomt met een bepaalde tekstbeschrijving. Dit gebeurt door de afbeeldingskenmerken, verkregen via de beeldencoder, te vergelijken met de door de tekstencoder gegenereerde gewichten.

Een ander belangrijk concept dat CLIP introduceert, is de mogelijkheid van open-set visuele concepten. Traditionele beeldherkenningsmodellen zijn beperkt tot een gesloten set van visuele categorieën, wat betekent dat ze niet in staat zijn om nieuwe concepten te verwerken zonder aanvullende gegevens of hertraining. CLIP doorbreekt deze beperking door gebruik te maken van zijn tekstuele encoder om een breder semantisch bereik te creëren, waardoor het model flexibeler en toepasbaarder wordt voor diverse taken.

De toepassing van CLIP in zero-shot classificatie maakt het mogelijk om zelfs zonder specifieke training nieuwe beelden te classificeren. Dit wordt gedaan door de vectoren die de beelden representeren te vergelijken met de classificatiewaarden die door de tekstencoder zijn gegenereerd. Deze techniek opent de deur naar nieuwe mogelijkheden voor visuele en tekstuele taken, omdat CLIP in staat is om de representaties die het heeft geleerd in verschillende contexten toe te passen zonder dat er steeds nieuwe trainingsdata nodig is.

In de recente ontwikkelingen binnen de promptoptimalisatie is een nieuwe aanpak genaamd Context Optimization (CoOp) geïntroduceerd. CoOp heeft als doel het elimineren van handmatig promptafstemming door contextwoorden te representeren als continue vectoren die via end-to-end-optimalisatie worden aangepast, terwijl de reeds voorgetrainde modelparameters intact blijven. Dit maakt het mogelijk om contextwoorden automatisch te verbeteren, zodat de prompts altijd optimaal zijn voor de taak die het model moet uitvoeren. CoOp biedt twee varianten om taken van verschillende typen aan te pakken, waaronder een benadering waarbij een gedeelde context wordt gebruikt over verschillende prompts heen.

Naast de optimalisatie van de prompts zelf, wordt het belangrijk om te begrijpen dat de kwaliteit van de gegenereerde representaties afhangt van de manier waarop de modelparameters zijn voorgetraind. De training van een model als CLIP met enorme hoeveelheden gelabelde beeld-tekstdata draagt in belangrijke mate bij aan de prestaties van het model op taken die verder gaan dan de oorspronkelijke training. Het vermogen om concepten te generaliseren naar onbekende domeinen wordt mogelijk gemaakt door de rijke semantische structuur die het model heeft opgebouwd tijdens de voortraining.

Het is van belang dat men beseft dat hoewel het gebruik van modellen zoals CLIP veel potentieel biedt voor open-set classificatie en zero-shot inferentie, er ook beperkingen zijn. Zo kan de betrouwbaarheid van de voorspellingen afnemen als de tekstuele en visuele concepten in de echte wereld te ver afwijken van de dataset waarop het model is getraind. Het creëren van robuuste modellen die de complexiteit van natuurlijke taal en visuele gegevens kunnen verwerken, blijft dan ook een uitdaging, ondanks de vooruitgang die is geboekt in de optimalisatie van prompts en de training van vision-language modellen.

Hoe verbetert test-time prompt tuning de zero-shot generalisatie van foundation-modellen?

Prompting speelt een cruciale rol bij het toepassen van foundation-modellen op downstream taken in een zero-shot setting, waarbij het model taken uitvoert zonder expliciete training op die specifieke taak. Handmatig ontworpen prompts vereisen echter domeinspecifieke heuristieken en zijn niet altijd optimaal. Om dit probleem te ondervangen, is prompt tuning ontwikkeld: een methode waarbij prompts direct worden geleerd met behulp van trainingsdata van downstream taken. Omdat prompt-embeddings deel uitmaken van de modelinput en differentieerbaar zijn ten opzichte van de verliesfunctie, kunnen ze net als modelparameters worden gefinetuned. Dit leidt vaak tot betere prompts dan handmatige, maar de aanpak is afhankelijk van beschikbare gelabelde data en beperkt zich vaak tot de distributie van de trainingstaken, wat de generalisatie naar onbekende taken belemmert.

Test-time prompt tuning (TPT) vormt een innovatieve oplossing die deze beperkingen omzeilt. In plaats van te vertrouwen op vooraf verzamelde trainingsdata, wordt de prompt tijdens het testproces zelf aangepast, uitsluitend op basis van het individuele testvoorbeeld. Hierdoor blijft het zero-shot karakter intact, zonder dat er extra annotaties of taak-specifieke trainingsgegevens nodig zijn. Voorbeeldtoepassingen zijn beeldclassificatie en contextafhankelijke visuele redenering, waarbij voor elke taak een aangepaste test-time tuning strategie wordt ontworpen die aansluit bij de aard van de taak.

Voor beeldclassificatie wordt van een enkel testbeeld meerdere random gegenereerde, licht gewijzigde varianten (augmentaties) gemaakt. De prompt wordt zodanig aangepast dat het model consistente voorspellingen geeft over deze augmentaties, gemeten door het minimaliseren van de marginale entropie van de modeloutput. Omdat sommige augmentaties tot verwarrende voorspellingen kunnen leiden, wordt een confidence selectie toegepast waarbij augmentaties met hoge onzekerheid worden uitgesloten. Deze aanpak bevordert robuustheid en verbetert de generalisatie bij natuurlijke distributieverschuivingen en cross-dataset situaties, waarbij de testdata afwijkt van de originele trainingsdistributie.

In contextafhankelijke visuele redenering, zoals bij Bongard-HOI taken, wordt de prompt aangepast om onderscheid te maken tussen ondersteunende beeldsets die het wel of niet aanwezig zijn van een mens-object interactie (HOI) illustreren. Ondanks het gebruik van ondersteunende sets blijft dit een zero-shot aanpak omdat er geen gebruik wordt gemaakt van trainingstaken of annotaties van de query afbeelding tijdens het tunen.

Foundation-modellen, zoals CLIP, die op grote, heterogene datasets zijn getraind, bezitten een indrukwekkende zero-shot generalisatiecapaciteit. Toch is deze capacitieit sterk afhankelijk van een goede prompt. Methoden zoals CoOp en CoCoOp verbeteren de performance door prompts te leren van downstream data, maar deze vereisen annotaties en missen vaak de brede generalisatie. TPT biedt een belangrijke vooruitgang door deze afhankelijkheid van annotaties weg te nemen en zich te richten op adaptatie aan het testvoorbeeld zelf, waarbij het model robuuster wordt onder distributieverschuivingen.

Distributieverschuiving, het fenomeen waarbij de data op testtijd afwijkt van de trainingdata, is een van de grootste uitdagingen voor betrouwbare machine learning in de praktijk. Het vermogen van een model om ondanks deze verschuivingen goed te blijven presteren is essentieel. TPT draagt bij aan dit vermogen door consistentie-regularisatie te gebruiken: het model wordt getraind om stabiele outputs te geven bij kleine inputvariaties, en hierbij worden alleen de confident voorspellingen meegenomen. Zo ligt de beslissingsgrens van het model in gebieden met weinig data, wat bekend staat als een robuuste eigenschap van betrouwbare modellen.

Test-time optimalisatie is niet nieuw in machine learning, maar de toepassing ervan op prompt tuning in foundation-modellen opent nieuwe mogelijkheden voor zero-shot generalisatie. Door prompt tuning in te zetten tijdens de inferentie kan het model flexibel inspelen op unieke eigenschappen van elk testvoorbeeld, zonder dat er vooraf uitgebreide taak-specifieke training nodig is.

Belangrijk is te beseffen dat deze methode niet alleen de prestaties verbetert, maar ook fundamenteel verschuift hoe we denken over adaptatie in machine learning: van statische modellen die slechts één distributie bedienen, naar dynamische systemen die zichzelf ter plekke aanpassen. Dit vereist een nieuwe benadering van evaluatie en vertrouwen in modellen, waarin het vermogen om te generaliseren onder onzekerheid centraal staat.

Verder is het essentieel te begrijpen dat de effectiviteit van TPT afhankelijk is van de kwaliteit van de augmentaties en de wijze waarop confidentie wordt gemeten. Slechte augmentaties kunnen het adaptatieproces verstoren, en het selectiemechanisme moet daarom nauwkeurig zijn om betrouwbare prompts te genereren. Daarnaast benadrukt deze aanpak het belang van differentiërbare prompt representaties, die leren via gradient-based methodes mogelijk maken zonder de gehele modelarchitectuur te hoeven aanpassen.

Ten slotte is de impact van test-time prompt tuning niet beperkt tot visuele taken; de onderliggende principes kunnen breder worden toegepast in andere domeinen waar zero-shot generalisatie gewenst is. Dit vraagt om verdere exploratie van test-time adaptatie in verschillende modaliteiten en het ontwerpen van effectieve tuning strategieën die aansluiten bij de specifieke taakstructuren.

Is Monaco Veranderd of Gestolen?
Zijn wateraangedreven motoren werkelijk een duurzame oplossing voor vervoer?
Hoe kan de Metaverse de Onderwijssector Hervormen?