Een revolutie in computervisie: de kracht van LLaVA en fine-tuning

Ik heb me onlangs verdiept in de wereld van computervisie en heb een spannend beeldtaalmodel ontdekt, LLaVA genaamd. Dit model heeft een revolutie teweeggebracht in het proces waarbij een model wordt geleerd specifieke kenmerken in een afbeelding te herkennen.

Traditioneel vereiste het trainen van een model om de kleur van een auto in een afbeelding te herkennen een moeizaam proces van helemaal opnieuw trainen. Bij modellen als LLaVA hoeft u echter alleen maar een vraag te stellen als "Wat is de kleur van de auto?" en voila! Je krijgt je antwoord, in zero-shot-stijl.

Deze aanpak weerspiegelt de vooruitgang die we hebben gezien op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP). In plaats van taalmodellen helemaal opnieuw te trainen, stemmen onderzoekers nu vooraf getrainde modellen af ​​op hun specifieke behoeften. Op dezelfde manier gaat computervisie dezelfde kant op.

Stel je voor dat je waardevolle inzichten uit afbeeldingen kunt halen met een eenvoudige tekstprompt. En als u de prestaties van het model wilt verbeteren, kan een beetje verfijning wonderen doen. Mijn experimenten hebben zelfs aangetoond dat verfijnde modellen zelfs beter kunnen presteren dan modellen die vanaf het begin zijn getraind. Het is alsof je het beste van beide werelden hebt!

Maar hier is de echte game-changer: fundamentele modellen beschikken, dankzij hun uitgebreide training op enorme datasets, over een opmerkelijk inzicht in beeldrepresentaties. Dit betekent dat u ze kunt verfijnen met slechts een paar voorbeelden, waardoor u geen duizenden afbeeldingen meer hoeft te verzamelen. Sterker nog, ze kunnen zelfs van één enkel voorbeeld leren.

Ontwikkelingssnelheid is een ander voordeel van het gebruik van tekstprompts voor interactie met afbeeldingen. Met deze aanpak kunt u snel en binnen enkele seconden een computer vision-prototype maken. Het is snel, efficiënt en zorgt voor een revolutie in de sector.

Gaan we dus richting een toekomst waarin fundamentele modellen het voortouw nemen op het gebied van computervisie, of is er nog steeds ruimte voor het trainen van modellen vanaf het begin? Het antwoord op deze vraag zal de toekomst van computer vision vormgeven.

PS Ik zou graag schaamteloos mijn open-sourceplatform genaamd Datasaurus willen aansluiten. Het maakt gebruik van de kracht van vision-taalmodellen om ingenieurs te helpen snel inzichten uit afbeeldingen te halen. Ik wilde mijn gedachten delen en een gesprek beginnen over de toekomst van computervisie. Laten we praten!