Duże modele multimodalne które integrują tekst i wizję przekształciły głębokie uczenie, łącząc siłę przetwarzania języka naturalnego z ogromem informacji zawartych w obrazie. Te zaawansowane systemy potrafią zrozumieć zarówno treści wizualne jak i tekstowe, tworząc zupełnie nowe możliwości dla aplikacji z różnych gałęzi przemysłu. Od poprawy jakości obsługi klienta z wykorzystaniem inteligentnych czat botów po przekształcanie sklepów internetowych poprzez spersonalizowane rekomendacje i wyszukiwanie wizualne, modele te oferują firmom bezprecedensowe możliwości wprowadzania innowacji i usprawniania działalności. Ten artykuł analizuje rewolucyjny wpływ modeli multimodalnych i potencjał do zmiany przyszłości rozwiązań biznesowych łączących w sobie tekst i wizję.

Przykłady przedstawione w artykule zostały wygenerowane z wykorzystaniem modelu ChatGPT-4 Vision.

Tradycyjne modele zbudowane z sieci neuronowych są zaprojektowane w taki sposób, aby obsługiwać dane jednego rodzaju. Na przykład, Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNNs) są dostosowane do danych obrazowych, a Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNNs) i Transformatory są zwykle wykorzystywane do przetwarzania tekstu.

Modele multimodalne stanowią znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, łącząc informacje z różnych typów danych (modalności), aby umożliwić bardziej kompleksowe i wszechstronne zrozumienie. Modele te są zaprojektowane, żeby przetwarzać i integrować dane różnych typów, jak tekst, obrazy, audio i wideo i tym samym generować bardziej kontekstowe i dokładne wyniki. Tak jak ludzie naturalnie postrzegają świat dzięki kilku zmysłów, celem modeli multimodalnych jest naśladowanie tej zdolności u maszyn, zwiększając ich wydajność w złożonych zadaniach.

Jednym z najważniejszych obszarów badań i zastosowań w modelach multimodalnych jest integracja tekstu i wizji komputerowej. To połączenie umożliwia szereg zastosowań, od generowania opisów dla obrazów do odpowiadania na pytania związane z obrazem i wyszukiwanie na podstawie tekstu i obrazu.

Modele multimodalne integrujące tekst i wizję komputerową przekształcają różne sektory biznesu, umożliwiając zaawansowaną analizę danych i podejmowanie decyzji. Wykorzystując te modele, firmy mogą automatyzować skomplikowane zadania, zwiększając wydajność operacyjną i poprawiając jakość obsługi klienta. Kilka potencjalnych aplikacji biznesowych zostało przedstawionych poniżej.

Kontrola jakości obrazu

W branżach, w których jakość wizualna jest nadrzędna, takich jak produkcja, media i handel detaliczny, zapewnienie wysokich standardów jakości obrazu ma najważniejsze znaczenie. Modele multimodalne mogą być wykorzystane do automatycznej oceny i poprawy jakości obrazu przez połączenie analizy wizualnej i opisowych metadanych.

• Ocena jakości: Modele te mogą oceniać ostrość, odwzorowanie kolorów i ogólną estetykę obrazów, analizując cechy wizualne i porównując je ze standardowymi kryteriami opisanymi w tekście. Na przykład, model może oceniać zdjęcia produktów dla sklepów internetowych, upewniając się, iż spełniają one wytyczne marki.
• Automatyczna korekta: Bazując na analizie, system może zasugerować odpowiednie korekty, takie jak dostosowanie jasności, kontrastu lub kadrowania, aby spełnić wymagane standardy.

Wykrywanie uszkodzeń produktu

Wykrycie uszkodzeń produktu jest najważniejsze dla utrzymania wysokiej jakości w różnych branżach, szczególnie w produkcji, logistyce i handlu detalicznym. Modele multimodalne mogą zautomatyzować ten proces, analizując dane wizualne wraz z opisami tekstowymi lub specyfikacjami.

• Inspekcja wizualna: Model może zidentyfikować i sklasyfikować różne typy uszkodzeń, takich jak zadrapania, wgniecenia lub pęknięcia, porównując obrazy produktów z wcześniej zdefiniowanymi kategoriami wad. To pomaga gwałtownie wyizolować uszkodzone produkty.
• Dopasowywanie opisu tekstowego: Łącząc dane wizualne i opisy tekstowe (takie jak specyfikacje produktu albo opis uszkodzeń), model może dokładnie wypunktować rozbieżności lub uszkodzenia, ułatwiając skuteczne procesy zapewniania jakości.

Przykład poniżej przedstawia wykorzystanie modelu multimodalnego łączącego tekst i wizję jako nadzorcy dla kurierów. Aplikacja musi sprawdzić czy dostarczona paczka nie jest uszkodzona, aby zapobiec reklamacjom od konsumentów i zapisać zdjęcie jako dowód, iż paczka była w dobrym stanie w momencie dostarczenia.

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR – Optical Character Recognition)

Technologia OCR wyodrębnia tekst z obrazów, przekształcając dane wizualne do formatów nadających się do odczytu maszynowego. Modele multimodalne wzmacniają możliwości OCR poprzez integrację rozpoznawania wizualnego z przetwarzaniem języka naturalnego.

• Automatyzacja dokumentów: Firmy mogą wykorzystywać OCR do digitalizacji i kategoryzacji dużych ilości dokumentów, takich jak faktury, umowy lub etykiety. Model może wyodrębniać tekst i analizować go kontekstowo, umożliwiając automatyczne wprowadzanie, archiwizowanie i wyszukiwanie danych.
• Poprawa rozpoznawania tekstu: Wykorzystując dane multimodalne, takie jak układ dokumentu i powiązane metadane, model może poprawić dokładność rozpoznawania tekstu, choćby w złożonych scenariuszach, takich jak odręczne notatki lub dokumenty wielojęzyczne.

Przykład poniżej prezentuje aplikację bazującą na optycznym rozpoznawaniu tekstu. Kamera automatycznie robi zdjęcie urządzenia pomiarowego kilka razy w ciągu dnia, a następnie na zdjęciu rysowany jest czerwony prostokąt. Tak przygotowane zdjęcie jest przesyłane do modelu multimodalnego, a odczytana wartość jest przesyłana do dalszego przetwarzania.

Detekcja pakowania produktu

Upewnienie się, iż produkty są poprawnie spakowane przed wysłaniem ma najważniejsze znaczenie dla zadowolenia klientów i zmniejszenia liczby zwrotów. Modele multimodalne mogą weryfikować, czy produkt jest zapakowany poprawnie analizując zarówno dane wizualne jaki i tekstowe.

• Weryfikacja wizualna: Model może analizować zdjęcia spakowanych produktów, identyfikując czy wszystkie wymagane elementy są obecne i poprawnie umieszczone zgodnie z instrukcją pakowania.
• Tekstowe i wizualne dopasowanie: Porównując listy pakowania lub opisy z inspekcją wizualną system może potwierdzić obecność i stan każdego elementu, zapewniając zgodność ze standardami pakowania.

Przykład poniżej przedstawia aplikację, która sprawdza czy produkt do wysłania jest zapakowany poprawnie. Model multimodalny łączący wizję i tekst podąża za krokami dostarczonej instrukcji i zwraca wskazówki dla pakującego, co należy zrobić, aby zakończyć pakowanie.

Prototypowanie niektórych komputerowych rozwiązań wizyjnych stało się znacznie szybsze i bardziej wydajne wraz z pojawieniem się modeli multimodalnych. Tradycyjnie opracowywanie i testowanie różnych podejść do wizji komputerowej wymagało dużej ilości czasu i zasobów, w tym przygotowania dużych, oznakowanych zbiorów danych i manualnego dostrajania algorytmów. Proces ten był nie tylko pracochłonny, ale także niepewny, ponieważ nie było gwarancji, iż ostateczny model spełni oczekiwania dewelopera. Z kolei modele multimodalne usprawniają ten proces, wykorzystując wstępnie wyszkolone architektury i integrując różne typy danych, takie jak tekst i obrazy. Ta integracja pozwala na bardziej elastyczne i intuicyjne iteracje projektowe, umożliwiając programistom szybkie eksperymentowanie i udoskonalanie swoich rozwiązań, ostatecznie przyspieszając ścieżkę od koncepcji do wdrożenia.

Modele multimodalne z funkcjami wizji komputerowej mogą być również wykorzystywane do bardziej złożonych zadań. W biznesie często konieczne jest wykonywanie kilku różnych zadań jednocześnie. Zadania te są zwykle bardzo specyficzne, np. sprawdzanie, czy wyprodukowane meble są prawidłowo zmontowane. jeżeli ma to być zautomatyzowane, system musi sprawdzać wiele specyficznych cech, na przykład czy tapicerka została prawidłowo nałożona, wszystkie nity są na miejscu, a nóżki są prawidłowo przykręcone. Ludzie potrzebują tylko kilku zasad, aby wiedzieć, gdzie powinny znajdować się nity i jak wygląda prawidłowo nałożona tapicerka. Aby wytrenować model wizji komputerowej, który nie może się po prostu tego domyślić, programiści potrzebowaliby tysięcy przykładów do treningu, a pojedynczy model mógłby nie spełniać wszystkich tych wymagań. Modele multimodalne stanowią rozwiązanie tego problemu. Mogą one zrozumieć, w oparciu o opisy, co oznacza “poprawnie”, podobnie jak ludzie. Aby osiągnąć wymaganą dokładność, konieczne może być dopracowanie modelu multimodalnego, ale do wstępnych testów te modele są nieocenione.

Stworzenie skutecznego monitu (promptu) dla modelu multimodalnego ma najważniejsze znaczenie dla uzyskania dokładnych i trafnych odpowiedzi. Jakość poleceń tekstowych ma bezpośredni wpływ na jakość wyników, co sprawia, iż należy je starannie skonstruować. Oto najważniejsze kwestie, o których należy pamiętać podczas tworzenia monitu dla modeli multimodalnych z tekstem i wizją:

Przejrzystość i precyzja: Używaj jasnego i jednoznacznego języka. Prompt powinien być precyzyjny, pozostawiając kilka miejsca na interpretację. Unikaj skomplikowanego lub technicznego żargonu, chyba iż model został specjalnie przeszkolony do obsługi takiego języka. Ważne jest, aby dokładnie wyjaśnić, co model powinien zrobić z obrazem krok po kroku, aby uzyskać oczekiwany wynik.

Kontekst i tło: Zapewnienie wystarczającego kontekstu pomaga modelowi zrozumieć zakres i charakter żądania. Uwzględnij niezbędne informacje ogólne, które stanowią ramy monitu, zapewniając, iż sztuczna inteligencja może wygenerować odpowiedź, która jest istotna i odpowiednia do sytuacji.

Specyfika i szczegółowość: Sprecyzuj, co model ma robić. Jasno określ pożądany format, strukturę lub treść odpowiedzi. Na przykład, jeżeli chcesz uzyskać podsumowanie, określ jego długość i temat. Im bardziej szczegółowy monit, tym bardziej dostosowana będzie odpowiedź.

Otwarte zakończenie kontra zamknięte zakończenie: Zdecyduj, czy odpowiedź powinna mieć charakter otwarty, pozwalający na kreatywne lub rozbudowane odpowiedzi, czy też zamknięty, mający na celu uzyskanie konkretnej i zwięzłej odpowiedzi. Odpowiedzi otwarte są przydatne do odkrywania tego, co model może odczytać z obrazu i generowania pomysłów na potencjalne zastosowanie, podczas gdy odpowiedzi zamknięte są lepsze w przypadku informacji faktycznych, konkretnych zadań lub bardziej złożonego systemu, w którym odpowiedź modelu jest krokiem w cyklu procesu.

Wskazówki i przykłady: jeżeli zadanie jest złożone lub niuansowe, podanie przykładów może być bardzo pomocne. Przykłady wyznaczają standard oczekiwanego typu odpowiedzi i mogą pomóc sztucznej inteligencji zrozumieć niuanse zadania. Dołączenie wytycznych lub szczegółowych instrukcji może dodatkowo wyjaśnić wymagania. Jest to szczególnie ważne, gdy zadanie wymaga rozpoznania niestandardowych obiektów na obrazie, których model nie miał wcześniej okazji spotkać.

Uwzględnienie ograniczeń: Należy pamiętać o ograniczeniach modelu, takich jak ograniczenia wiedzy lub potencjalne uprzedzenia. Sformułuj pytanie w taki sposób, aby zminimalizować te kwestie i wyraźnie zaznacz, jeżeli odpowiedź wymaga aktualnych informacji lub drażliwych tematów.

Adekwatność i skupienie: Upewnij się, iż prompt koncentruje się na konkretnym zadaniu lub pytaniu. Unikaj dołączania niepotrzebnych informacji, które mogłyby odciągnąć model od wygenerowania odpowiedniej odpowiedzi.

Uwzględniając te elementy, można tworzyć polecenia, które skutecznie kierują modelem multimodalnym, prowadząc do wysokiej jakości, trafnych, dokładnych odpowiedzi i w pełni wykorzystując towarzyszący obraz.

Mimo iż możliwości modeli multimodalnych łączących tekst i wizję są ogromne, przez cały czas istnieją pewne ograniczenia, których użytkownicy powinni być świadomi. Należy zauważyć, iż ograniczenia wymienione poniżej istnieją w momencie publikacji tego artykułu i mogą zostać wyeliminowane w przyszłości.

Liczenie – Liczenie obiektów na obrazie pozostaje wyzwaniem dla modeli multimodalnych. Często wymagają one dodatkowych instrukcji krok po kroku, jak poprawnie liczyć. Niestety, instrukcje te często muszą być specyficzne dla wszystkich przykładu, co utrudnia tworzenie stabilnych aplikacji biznesowych z multimodalnymi modelami opartymi na liczbach.

Współrzędne na obrazie – Podczas gdy modele multimodalne są skuteczne w wykrywaniu obiektów, mają trudności ze zwróceniem dokładnych pozycji obiektów na obrazie. Model może zwracać ogólną pozycję, taką jak “lewy dolny róg”, ale w celu uzyskania dokładnych współrzędnych przez cały czas potrzebne są tradycyjne komputerowe modele wizyjne.

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) – Możliwe jest tworzenie aplikacji biznesowych w oparciu o OCR, ale wymaga to więcej pracy i testów, aby osiągnąć zadowalające wyniki. Modele multimodalne z funkcjami wizyjnymi często dodają dodatkowe znaki lub pomijają niektóre z nich w swoich wynikach. Stworzenie odpowiedniego monitu jest szczególnie ważne w przypadku aplikacji OCR, aby były one opłacalne w użytku biznesowym.

Modele multimodalne, które integrują wizję z tekstem, są coraz częściej stosowane w aplikacjach biznesowych. Modele te mogą analizować dane wizualne wraz z tekstem, oferując szerokie możliwości w wielu branżach i umożliwiając automatyzację złożonych procesów bez konieczności posiadania dużych zbiorów danych i długiego czasu opracowywania. Jednak modele te napotykają ograniczenia, których deweloperzy powinni być świadomi, aby w pełni wykorzystać ich potencjał.

Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej o modelach multimodalnych albo zastanawiasz się nad wykorzystaniem ich w swojej firmie, skontaktuj się z nami. Jesteśmy ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji i możemy pomóc Ci w skutecznym wykorzystaniu tych technologii.