Моделі візуальної мови обробляють зображення та текст разом, що дозволяє виконувати такі завдання, як візуальні відповіді на запитання та підписи до зображень. Моделі чистої мови зосереджені виключно на тексті, відмінно справляючись із завданнями письма, міркування та розмови без можливостей візуального введення.
Системи штучного інтелекту, які спільно розуміють та генерують контент як з візуальних, так і з текстових даних, поєднуючи комп'ютерний зір з обробкою природної мови.
Системи штучного інтелекту, розроблені виключно для текстових завдань, навчені на великих корпусах письмового контенту для розуміння та генерації людської мови.
| Функція | Моделі візуально-мовного сприйняття | Моделі чистої мови |
|---|---|---|
| Способи введення | Зображення та текст (мультимодальні) | Тільки текст (унімодальний) |
| Основна архітектура | Кодирник зору + мовна модель з крос-модальним об'єднанням | Тільки мовна модель на основі трансформатора |
| Дані навчання | Пари зображення-текст, підписи, набори даних візуального контролю якості, а також текстові корпуси | Великомасштабні текстові корпуси з Інтернету, книг та коду |
| Ключові можливості | Субтитри до зображень, візуальне мислення, аналіз документів, мультимодальний чат | Генерація тексту, міркування, переклад, код, розмова |
| Приклади моделей | GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Qwen-VL, Claude 3.5 Sonnet | ГПТ-4, Лама 3, Містраль, Клод 3.5, Фі-3 |
| Обчислювальні витрати | Вища через накладні витрати на обробку зору | Нижня, оптимізована для виведення лише тексту |
| Загальні орієнтири | MMMU, VQA, MMStar, MathVista, DocVQA | MMLU, HumanEval, GSM8K, HellaSwag, BIG-Bench |
| Найкращі варіанти використання | Візуальний аналіз, доступність, штучний інтелект для документів, помічники на основі зображень | Написання текстів, кодування, аналіз, чат-боти, пошук знань |
Моделі візуальної мови поєднують компонент візуальної обробки, зазвичай Vision Transformer або кодер у стилі CLIP, з мовною моделлю. Ці дві частини пов'язані через проекційні шари або механізми перехресної уваги, які дозволяють моделі узгоджувати візуальні елементи з текстовими представленнями. Моделі чистої мови повністю пропускають візуальний компонент, покладаючись виключно на шари трансформатора, які обробляють токенізований текст. Це робить їх простішими в дизайні, але високо оптимізованими для лінгвістичних шаблонів.
Навчання моделі візуальної мови вимагає парних даних зображення-тексту, таких як фотографії з підписами, візуальні набори даних для навчання та зображення документів з анотаціями. Модель вчиться пов'язувати пікселі зі словами та поняттями. Моделі чистої мови навчаються на величезних текстових корпусах, вивчаючи граматику, факти та моделі міркувань за допомогою прогнозування наступного токена. Обидва підходи використовують самостійне навчання у великих масштабах, але моделі візуальної мови потребують додаткового навчання узгодженню, щоб поєднати ці дві модальності.
Моделі візуальної мови є найефективнішими, коли візуальний контекст має значення, наприклад, опис діаграми, читання тексту із зображення або відповіді на запитання про фотографію. Моделі чистої мови домінують у завданнях з великою кількістю тексту, таких як написання есе, генерація коду та логічне мислення без візуального введення. Цікаво, що багато сучасних систем за замовчуванням є мультимодальними, а це означає, що різниця розмивається, оскільки провідні лабораторії інтегрують зір у свої флагманські моделі.
Бізнеси впроваджують моделі візуальної мови для автоматизації документообігу, візуального пошуку, інструментів доступності та підтримки клієнтів, що включає скріншоти або зображення продуктів. Моделі чистої мови працюють як чат-боти, інструменти для створення контенту, помічники коду та системи корпоративного пошуку. Вибір між ними залежить від того, чи ваш робочий процес включає візуальний контент. Для робочих процесів, що базуються виключно на тексті, мовні моделі залишаються швидшими та дешевшими в роботі.
Моделі на основі візуальної мови потребують більше пам'яті та обчислювальних ресурсів, оскільки вони обробляють високорозмірні зображення разом із текстом. Це призводить до вищих витрат на логічний висновок та дещо повільнішого часу відгуку. Моделі на основі чистої мови є ефективнішими, особливо під час роботи на менших відкритих моделях, таких як Llama 3 8B або Mistral 7B. Для текстових програм з великим обсягом даних різниця у вартості може бути значною при масштабуванні.
Моделі візуальної мови іноді галюцинують деталі зображень або мають труднощі з дрібним візуальним мисленням, таким як підрахунок дрібних об'єктів. Моделі чистої мови взагалі не можуть бачити зображення, що обмежує їхню корисність для будь-яких завдань, що потребують візуального введення. Жоден з типів насправді не розуміє світ так, як люди, але моделі візуальної мови наближаються до цього, ґрунтуючи мову на візуальній реальності.
Моделі візуальної мови можуть справді бачити та розуміти зображення так само, як це роблять люди.
Вони обробляють зображення як шаблони пікселів і вивчають статистичні асоціації з текстом під час навчання. Їм бракує справжнього візуального розуміння, і їх можуть обдурити зображення суперників або вони можуть пропустити деталі, які людина легко вловила б.
Моделі чистої мови застарівають через мультимодальний штучний інтелект.
Моделі чисто мови залишаються основою більшості застосувань штучного інтелекту та часто є ефективнішими для завдань, що працюють лише з текстом. Багато систем використовують мовні моделі разом із моделями зору, а не замінюють їх.
Модель візуально-мови – це просто мовна модель із прикріпленим класифікатором зображень.
Сучасні моделі візуально-мовного аналізу використовують складну міжмодальну увагу та спільне навчання, а не просту класифікацію. Компоненти зору та мови глибоко інтегровані через вивчені шари вирівнювання.
Моделі чистої мови взагалі не можуть міркувати про візуальні поняття.
Мовні моделі, навчені на достатній кількості тексту, можуть розвивати дивовижні візуальні знання лише за допомогою описів. Вони можуть обговорювати стилі мистецтва, описувати сцени та міркувати про візуальні концепції, навіть не обробляючи зображення.
Моделі візуальної мови завжди перевершують моделі чистої мови в завданнях міркування.
У тестах на чисто текстове мислення моделі візуальної мови часто працюють аналогічно або трохи гірше, ніж їхні текстові аналоги. Додавання візуальних можливостей не покращує автоматично логічне чи математичне мислення.
Оберіть модель візуальної мови, якщо вашій програмі потрібно інтерпретувати зображення, документи або візуальний контент разом із текстом. Використовуйте модель чистої мови для текстових робочих процесів, де швидкість, вартість та глибоке лінгвістичне мислення мають найбільше значення. Багато сучасних розгортань отримують вигоду від обох, використовуючи моделі візуальної мови для візуальних завдань та моделі чистої мови для всього іншого.
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.
