Que signifie "Modèles de Vision et de Langage"?
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Les modèles de vision et de langage (VLMs) sont des outils qui aident les ordis à comprendre les images et le texte ensemble. Ils apprennent à partir de grosses bases de données qui contiennent des paires d'images et de mots. Ça leur permet de lier l'info visuelle avec le langage.
Comment ça marche
Les VLMs prennent des infos de la vision et du langage et créent une compréhension unique. Ils convertissent les images en tokens, qui sont des petits morceaux d'infos avec lesquels les modèles peuvent bosser. Ces tokens aident ensuite à générer du texte, rendant le modèle capable de faire des trucs comme décrire des images ou répondre à des questions à leur sujet.
Apprentissage et performance
Ces modèles peuvent apprendre à partir d'exemples, connu sous le nom d'In-Context Learning (ICL). Ça veut dire qu'ils peuvent améliorer leurs réponses en se basant sur quelques démonstrations incluses avec la tâche. Cependant, certains de ces modèles ont du mal à suivre les instructions liées à l'ICL. Les chercheurs cherchent des moyens de rendre ces modèles meilleurs pour utiliser le contexte en ajustant leur façon d'apprendre et de pratiquer.
Compréhension spatiale
Un domaine où les VLMs rencontrent des défis est la compréhension des relations spatiales. Bien qu'ils puissent associer des images à des mots, ils passent souvent à côté de détails plus fins, comme compter des objets ou reconnaître des actions. Pour améliorer ça, de nouvelles méthodes sont en train d'être créées pour aider les VLMs à mieux reconnaître et classer les positions des objets dans les images.
Conclusion
Les modèles de vision et de langage avancent rapidement, mais ils ont encore des domaines à développer. En se concentrant sur leur apprentissage et en améliorant leur compréhension de la vision et du langage, ces modèles visent à se rapprocher de la façon dont les humains traitent l'info.