Perversmą sukelianti kompiuterinė vizija: LLaVA galia ir koregavimas

Neseniai pasinėriau į kompiuterinio matymo pasaulį ir atradau įdomų regėjimo kalbos modelį, pavadintą LLaVA. Šis modelis sukėlė revoliuciją modelio mokymo atpažinti konkrečias vaizdo ypatybes procesą.

Tradiciškai norint išmokyti modelį atpažinti automobilio spalvą nuotraukoje, reikėjo daug pastangų reikalaujančio mokymo proceso nuo nulio. Tačiau naudojant tokius modelius kaip LLaVA tereikia jį sufleruoti su tokiu klausimu kaip "Kokia automobilio spalva?" ir voila! Jūs gausite savo atsakymą, nulinio šūvio stiliumi.

Šis požiūris atspindi pažangą, kurią matėme natūralios kalbos apdorojimo (NLP) srityje. Užuot mokę kalbos modelius nuo nulio, mokslininkai dabar tobulina iš anksto parengtus modelius, kad atitiktų jų konkrečius poreikius. Panašiai ta pačia kryptimi krypsta ir kompiuterinis matymas.

Įsivaizduokite, kad galite gauti vertingų įžvalgų iš vaizdų naudodami paprastą teksto raginimą. Ir jei jums reikia pagerinti modelio našumą, šiek tiek patikslintas gali padaryti stebuklus. Tiesą sakant, mano eksperimentai parodė, kad tiksliai sureguliuoti modeliai gali netgi pranokti tuos, kurie buvo išmokyti nuo nulio. Tai tarsi turėti geriausią iš abiejų pasaulių!

Tačiau čia yra tikrasis žaidimo keitiklis: pagrindiniai modeliai, dėl jų didelio mokymo apie didžiulius duomenų rinkinius, puikiai supranta vaizdų vaizdavimą. Tai reiškia, kad galite juos patikslinti tik keliais pavyzdžiais, todėl nebereikės rinkti tūkstančių vaizdų. Tiesą sakant, jie netgi gali pasimokyti iš vieno pavyzdžio.

Kūrimo greitis yra dar vienas privalumas, kai naudojamas teksto raginimas sąveikauti su vaizdais. Taikydami šį metodą, per kelias sekundes galite greitai sukurti kompiuterinės vizijos prototipą. Tai greita, efektyvu ir sukelia revoliuciją šioje srityje.

Taigi, ar judame į ateitį, kurioje pagrindiniai modeliai imsis kompiuterinio matymo lyderio, ar vis dar yra kur treniruoti modelius nuo nulio? Atsakymas į šį klausimą nulems kompiuterinio matymo ateitį.

PS Norėčiau begėdiškai prijungti savo atvirojo kodo platformą Datasaurus. Jis išnaudoja vizijos kalbos modelių galią, kad padėtų inžinieriams greitai išgauti įžvalgas iš vaizdų. Norėjau pasidalinti savo mintimis ir pradėti pokalbį apie kompiuterinės vizijos ateitį. Pakalbėkime!