Les modèles vision-langage traitent simultanément les images et le texte, permettant des tâches telles que la réponse à des questions visuelles et la génération de légendes d'images. Les modèles de langage purs, quant à eux, se concentrent exclusivement sur le texte et excellent dans l'écriture, le raisonnement et les tâches conversationnelles sans nécessiter de capacités d'entrée visuelle.
Des systèmes d'IA qui comprennent et génèrent conjointement du contenu à partir d'entrées visuelles et textuelles, faisant le lien entre la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Des systèmes d'IA conçus exclusivement pour les tâches textuelles, entraînés sur de vastes corpus de contenu écrit pour comprendre et générer le langage humain.
| Fonctionnalité | Modèles vision-langage | Modèles de langage purs |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | Images et texte (multimodal) | Texte uniquement (unimodal) |
| Architecture de base | Encodeur de vision + modèle de langage avec fusion intermodale | Modèle de langage basé uniquement sur Transformer |
| Données d'entraînement | Paires image-texte, légendes, ensembles de données de questions-réponses visuelles, et corpus textuels | Corpus textuels à grande échelle provenant du web, de livres et de code |
| Capacités clés | Légende d'images, raisonnement visuel, analyse de documents, chat multimodal | Génération de texte, raisonnement, traduction, codage, conversation |
| Exemples de modèles | GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Qwen-VL, Claude 3.5 Sonnet | GPT-4, Llama 3, Mistral, Claude 3.5, Phi-3 |
| Coût de calcul | Plus élevé en raison de la surcharge de traitement visuel | Inférieur, optimisé pour l'inférence textuelle uniquement |
| Points de repère communs | MMMU, VQA, MMStar, MathVista, DocVQA | MMLU, HumanEval, GSM8K, HellaSwag, BIG-Bench |
| Meilleurs cas d'utilisation | Analyse visuelle, accessibilité, intelligence artificielle documentaire, assistants basés sur l'image | Rédaction, programmation, analyse, chatbots, recherche de connaissances |
Les modèles vision-langage combinent un module de traitement visuel, généralement un Vision Transformer ou un encodeur de type CLIP, avec un modèle de langage. Ces deux éléments sont reliés par des couches de projection ou des mécanismes d'attention croisée qui permettent au modèle d'aligner les caractéristiques visuelles avec les représentations textuelles. Les modèles de langage purs, quant à eux, font l'impasse sur le module visuel et s'appuient uniquement sur des couches de transformation qui traitent le texte tokenisé. De ce fait, ils sont plus simples à concevoir, mais hautement optimisés pour les structures linguistiques.
L'entraînement d'un modèle vision-langage nécessite des données appariées image-texte, telles que des photos légendées, des jeux de données visuelles pédagogiques et des images de documents annotées. Le modèle apprend à associer les pixels aux mots et aux concepts. Les modèles de langage purs s'entraînent sur d'immenses corpus textuels, apprenant la grammaire, les faits et les schémas de raisonnement par prédiction du prochain jeton. Les deux approches utilisent l'apprentissage auto-supervisé à grande échelle, mais les modèles vision-langage requièrent un entraînement d'alignement supplémentaire pour faire le lien entre les deux modalités.
Les modèles vision-langage excellent lorsque le contexte visuel est important, par exemple pour décrire un graphique, lire du texte sur une image ou répondre à des questions sur une photographie. Les modèles de langage purs dominent les tâches textuelles telles que la rédaction d'essais, la génération de code et le raisonnement logique sans entrée visuelle. Il est intéressant de noter que de nombreux systèmes modernes sont multimodaux par défaut, ce qui rend la distinction de plus en plus floue à mesure que les laboratoires de pointe intègrent la vision dans leurs modèles phares.
Les entreprises déploient des modèles vision-langage pour l'automatisation documentaire, la recherche visuelle, les outils d'accessibilité et le support client utilisant des captures d'écran ou des images de produits. Les modèles de langage pur alimentent les chatbots, les outils de création de contenu, les assistants de codage et les systèmes de recherche d'entreprise. Le choix entre les deux dépend de la présence ou non de contenu visuel dans votre flux de travail. Pour les flux de travail textuels, les modèles de langage restent plus rapides et moins coûteux à exécuter.
Les modèles vision-langage nécessitent davantage de mémoire et de puissance de calcul car ils traitent des données d'image multidimensionnelles en plus du texte. Cela se traduit par des coûts d'inférence plus élevés et des temps de réponse légèrement plus longs. Les modèles de langage purs sont plus efficaces, notamment lorsqu'ils sont exécutés sur des modèles à poids ouverts plus légers comme Llama 3 8B ou Mistral 7B. Pour les applications traitant de gros volumes de texte, la différence de coût peut être significative à grande échelle.
Les modèles vision-langage peuvent parfois percevoir des détails hallucinatoires dans les images ou éprouver des difficultés avec un raisonnement visuel fin, comme le comptage de petits objets. Les modèles de langage pur, quant à eux, ne perçoivent aucune image, ce qui limite leur utilité pour toute tâche nécessitant une entrée visuelle. Aucun de ces types de modèles ne comprend véritablement le monde comme les humains, mais les modèles vision-langage s'en rapprochent en ancrant le langage dans la réalité visuelle.
Les modèles vision-langage peuvent véritablement voir et comprendre les images comme le font les humains.
Ils traitent les images comme des motifs de pixels et apprennent des associations statistiques avec le texte lors de leur entraînement. Ils ne possèdent pas de véritable compréhension visuelle et peuvent être trompés par des images adverses ou ne pas remarquer des détails qu'un humain percevrait facilement.
Les modèles de langage purs deviennent obsolètes en raison de l'IA multimodale.
Les modèles de langage purs demeurent la base de la plupart des applications d'IA et sont souvent plus efficaces pour les tâches textuelles. De nombreux systèmes utilisent des modèles de langage en complément des modèles de vision, sans les remplacer.
Un modèle vision-langage est simplement un modèle de langage auquel on a ajouté un classificateur d'images.
Les modèles vision-langage modernes utilisent une attention intermodale sophistiquée et un apprentissage conjoint, et non une simple classification. Les composantes visuelles et langagières sont profondément intégrées grâce à des couches d'alignement apprises.
Les modèles de langage purs sont totalement incapables de raisonner sur des concepts visuels.
Les modèles de langage entraînés sur une quantité suffisante de texte peuvent développer des connaissances visuelles surprenantes à partir de simples descriptions. Ils peuvent analyser des styles artistiques, décrire des scènes et raisonner sur des concepts visuels sans jamais traiter d'image.
Les modèles vision-langage surpassent toujours les modèles de langage purs dans les tâches de raisonnement.
Sur les tests de raisonnement textuel pur, les modèles vision-langage obtiennent souvent des résultats similaires, voire légèrement inférieurs, à ceux de leurs homologues textuels. L'ajout de capacités visuelles n'améliore pas automatiquement le raisonnement logique ou mathématique.
Choisissez un modèle vision-langage si votre application doit interpréter des images, des documents ou du contenu visuel en plus du texte. Privilégiez un modèle de langage pur pour les flux de travail exclusivement textuels où la vitesse, le coût et le raisonnement linguistique approfondi sont primordiaux. De nombreuses applications modernes tirent parti des deux approches, en utilisant des modèles vision-langage pour les tâches visuelles et des modèles de langage pur pour le reste.
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