Моделі вирівнювання зображень і тексту, такі як CLIP та ALIGN, вивчають спільні візуально-лінгвістичні представлення шляхом навчання на масивних парних наборах даних, що дозволяє передавати дані без затримки. Незалежні модальні моделі обробляють зображення та текст окремо, часто досягаючи успіху у спеціалізованих одномодальних завданнях без крос-модального заземлення.
Нейронні мережі навчалися на парних даних зображення та підпису для вивчення спільних візуальних та текстових представлень у спільному просторі вбудовування.
Системи штучного інтелекту, розроблені для обробки зображень або тексту окремо, без навчання спільному крос-модальному представленню між ними.
| Функція | Моделі вирівнювання зображення та тексту | Моделі незалежних модальностей |
|---|---|---|
| Основна мета навчання | Контрастне зіставлення зображення та тексту | Втрата одномодальних завдань (класифікація, моделювання мови) |
| Вимоги до навчальних даних | Сотні мільйонів, а то й мільярди парних прикладів зображення-тексту | Великомасштабні немарковані або марковані дані в рамках однієї модальності |
| Можливості нульового пострілу | Сильне перенесення нульового удару до невидимих категорій за допомогою текстових підказок | Обмежено категоріями або завданнями, які розглядалися під час навчання |
| Архітектурний підхід | Подвійні кодери, що проектують у спільний простір вбудовування | Один енкодер, спеціалізований для одного типу входу |
| Міжмодальне розуміння | Рідне спільне мислення через зір та мову | Потрібне зовнішнє злиття або конвеєр для підключення модальностей |
| Обчислювальні витрати | Високий, через масивні парні набори даних та великі розміри пакетів | Зазвичай нижчий, особливо для унімодального точного налаштування |
| Найкращі варіанти використання | Пошук зображень, класифікація нульових кадрів, візуальний пошук | Спеціалізовані завдання зору або генерація та міркування виключно тексту |
| Приклади моделей | ЗАТИСК, ВИРІВНЯТИ, SigLIP, Флоренс, БЛИК | ResNet, ViT, GPT-4, LLaMA, BERT |
Моделі вирівнювання зображення та тексту побудовані на ідеї, що візуальні концепції та їхні лінгвістичні описи мають спільну семантичну структуру. Навчаючись на сотнях мільйонів пар зображення та підписи, вони вчаться відображати обидва вхідні дані у спільний простір вбудовування, де семантично пов'язані елементи групуються разом. Незалежні модальні моделі йдуть протилежним шляхом, зосереджуючи всі свої можливості на опануванні одного типу вхідних даних. Модель лише для зору, така як згорткова нейронна мережа, вивчає ієрархічні візуальні ознаки, тоді як мовна модель вивчає статистичні закономірності людського тексту. Жодна з них не намагається зрозуміти іншу модальність під час навчання.
Моделі вирівнювання справді сяють у нульовому узагальненні. Оскільки вони кодують зображення та текст в один простір, ви можете класифікувати зображення, просто надавши текстову позначку, наприклад, «фотографія золотистого ретривера», та вимірявши подібність, навіть якщо модель ніколи не бачила саме цей клас під час навчання. Моделі незалежних модальностей не можуть зробити це природним шляхом. ResNet, навчена на ImageNet, знає лише тисячу навчальних класів, а мовна модель нічого не знає про пікселі. Щоб поширити їх на нові завдання, зазвичай потрібні додаткові позначені дані та точне налаштування.
Незалежні моделі модальності часто виграють у тестах у межах своєї рідної області. Спеціалізована модель виявлення об'єктів, така як DETR, або мережа сегментації, така як SAM, може перевершити універсальну модель вирівнювання в завданнях щільного прогнозування, оскільки вони оптимізовані спеціально для просторового розуміння. Аналогічно, моделі великих мов все ще домінують у чисто текстових міркуваннях, кодуванні та генерації довгих форм. Моделі вирівнювання жертвують частиною цієї пікової продуктивності в одній модальності заради можливості поєднувати візуальне та лінгвістичне розуміння в одній єдиній системі.
Навчання моделі вирівнювання з нуля є дорогим. Початковий навчальний прогін CLIP споживав величезні обчислювальні ресурси протягом тижнів, а масштабування до мільярдів пар лише збільшує ці витрати. Незалежні моделі модальностей можна навчати дешевше, особливо при використанні попередньо навчених магістралей. Однак, після навчання, моделі вирівнювання надзвичайно ефективні при виведенні для пошуку та класифікації, оскільки один прямий прохід через кожен кодер створює багаторазові вбудовування. Незалежні моделі часто потребують специфічних для завдання головок або точного налаштування для кожного нового застосування.
Моделі вирівнювання забезпечують роботу зростаючої екосистеми програм, включаючи пошукові системи зображень, системи модерації контенту, які зіставляють візуальні елементи з текстовими описами, та візуальні кодери, що лежать в основі сучасних мультимодальних чат-ботів. Незалежні моделі модальностей залишаються робочими конячками виробничих конвеєрів штучного інтелекту, обробляючи OCR, розпізнавання облич, розуміння документів та генерацію тексту в великих масштабах. Все частіше ці два підходи зближуються: такі системи, як GPT-4V та Gemini, використовують незалежні компоненти зору та мови внутрішньо, але вирівнюють їх шляхом спільного навчання, розмиваючи межу між цими парадигмами.
Моделі вирівнювання можуть розуміти зображення так само, як і люди.
Ці моделі вивчають статистичні зв'язки між візуальними ознаками та текстом, а не обґрунтоване візуальне розуміння. Вони можуть зіставляти зображення з описами, але не мають справжнього розуміння об'єктів, причинно-наслідкового зв'язку чи фізичного мислення, яке люди розвивають через втілений досвід.
Незалежні моделі модальності застаріли в епоху мультимодального штучного інтелекту.
Далеко не застарілі, незалежні моделі залишаються основою більшості виробничих систем штучного інтелекту. Вони часто перевершують мультимодальні моделі у спеціалізованих завданнях і служать компонентами в рамках більших мультимодальних архітектур.
CLIP та подібні моделі можуть повністю замінити спеціалізовані класифікатори зображень.
Хоча моделі вирівнювання пропонують вражаючу гнучкість нульового удару, точно налаштовані спеціалізовані класифікатори все ще перевершують їх за багатьма критеріями, особливо за дрібнозернистими категоріями, медичною візуалізацією або доменами з ледь помітними візуальними відмінностями.
Моделі вирівнювання не потребують багато позначених даних, оскільки вони навчаються з підписів.
Їм потрібні величезні обсяги слабо парних даних, що є зовсім іншим видом контролю. Курування сотень мільйонів чистих пар зображення-текст саме по собі є серйозним інженерним та етичним викликом.
Більші моделі вирівнювання завжди кращі.
Масштабування допомагає до певної міри, але віддача зменшується, і менші моделі, такі як SigLIP, показали, що навчальні прийоми та якість даних можуть зрівнятися або перевершити масштабування методом грубої сили за меншими витратами.
Обирайте моделі вирівнювання зображення та тексту, коли ваш застосунок вимагає гнучкої, оперативної взаємодії між зором та мовою, наприклад, класифікації з нульовим результатом, пошуку зображень або створення мультимодальних помічників. Обирайте моделі незалежної модальності, коли вам потрібна максимальна продуктивність для чітко визначеного завдання з однією модальністю, обмежені парні навчальні дані або ви хочете розгорнути легкі спеціалізовані системи без накладних витрат на міжмодальне навчання.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
