Datorredzes apvērsums: LLaVA un precīzās regulēšanas spēks

Nesen esmu iedziļinājies datorredzes pasaulē un atklājis aizraujošu redzes valodas modeli ar nosaukumu LLaVA. Šis modelis ir mainījis procesu, kā modelim iemācīt atpazīt konkrētas attēla iezīmes.

Tradicionāli, lai apmācītu modeli, lai attēlā atpazītu automašīnas krāsu, bija nepieciešams darbietilpīgs apmācības process no nulles. Tomēr ar tādiem modeļiem kā LLaVA viss, kas jums jādara, ir jāuzdod jautājums, piemēram, "Kāda ir automašīnas krāsa?" un voila! Jūs saņemat savu atbildi, nulles šāviena stilā.

Šī pieeja atspoguļo sasniegumus, ko esam redzējuši dabiskās valodas apstrādes (NLP) jomā. Tā vietā, lai apmācītu valodu modeļus no nulles, pētnieki tagad precizē iepriekš apmācītus modeļus, lai tie atbilstu viņu īpašajām vajadzībām. Tāpat datorredze virzās tajā pašā virzienā.

Iedomājieties, ka varat iegūt vērtīgu ieskatu no attēliem, izmantojot vienkāršu teksta uzvedni. Un, ja jums ir nepieciešams uzlabot modeļa veiktspēju, neliela precizēšana var radīt brīnumus. Patiesībā mani eksperimenti ir parādījuši, ka precīzi noregulēti modeļi var pat pārspēt tos, kas apmācīti no nulles. Tas ir tāpat kā iegūt labāko no abām pasaulēm!

Bet šeit ir īstais spēles mainītājs: pamata modeļiem, pateicoties to plašajai apmācībai par masveida datu kopām, ir ievērojama izpratne par attēlu attēlojumiem. Tas nozīmē, ka varat tos precizēt, izmantojot tikai dažus piemērus, tādējādi novēršot nepieciešamību apkopot tūkstošiem attēlu. Patiesībā viņi pat var mācīties no viena piemēra.

Izstrādes ātrums ir vēl viena priekšrocība, izmantojot teksta uzvednes, lai mijiedarbotos ar attēliem. Izmantojot šo pieeju, jūs varat ātri izveidot datora redzes prototipu dažu sekunžu laikā. Tas ir ātrs, efektīvs un rada revolūciju šajā jomā.

Tātad, vai mēs virzāmies uz nākotni, kurā pamata modeļi ieņem vadību datorredzēšanā, vai arī joprojām ir vieta modeļu apmācībai no nulles? Atbilde uz šo jautājumu veidos datorredzes nākotni.

PS Es vēlētos bezkaunīgi pievienot savu atvērtā koda platformu Datasaurus. Tas izmanto redzes valodas modeļu jaudu, lai palīdzētu inženieriem ātri iegūt ieskatu no attēliem. Vēlējos dalīties savās pārdomās un uzsākt sarunu par datorredzes nākotni. Parunāsim!