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ビジョン-言語モデルへのダイブ

人間の学習は、複数の感覚を共同で活用することによって新しい情報をより良く理解し、分析することができるため、本質的にマルチモーダルです。最近のマルチモーダル学習の進歩は、このプロセスの効果的性質からインスピレーションを得て、画像、ビデオ、テキスト、音声、ボディジェスチャー、表情、生理的信号などのさまざまなモダリティを使用して情報を処理しリンクするモデルを作成することに取り組んでいます。 2021年以降、ビジョンと言語のモダリティ（またはジョイントビジョン言語モデルとも呼ばれる）を組み合わせたモデル、例えばOpenAIのCLIPなどへの関心が高まっています。ジョイントビジョン言語モデルは、画像キャプショニング、テキストによる画像生成および操作、視覚的な質問応答など、非常に困難なタスクにおいて特に印象的な能力を示しています。この分野は引き続き進化しており、ゼロショットの汎化性能向上に貢献し、さまざまな実用的なユースケースにつながっています。 このブログ記事では、ジョイントビジョン言語モデルについて、それらのトレーニング方法に焦点を当てて紹介します。また、最新の進歩をこの領域で試すために🤗 Transformersを活用する方法も示します。 目次 はじめに 学習戦略 コントラスティブラーニング PrefixLM クロスアテンションを用いたマルチモーダル融合 MLM / ITM トレーニングなし データセット 🤗 Transformersでのビジョン言語モデルのサポート 研究の新たな展開 結論 はじめに モデルを「ビジョン言語」モデルと呼ぶとはどういうことでしょうか？ビジョンと言語のモダリティの両方を組み合わせるモデルということでしょうか？しかし、それは具体的にどういう意味を持つのでしょうか？ これらのモデルを定義するのに役立つ特徴の一つは、画像（ビジョン）と自然言語テキスト（言語）の両方を処理できる能力です。このプロセスは、モデルに求められる入力、出力、タスクに依存します。 たとえば、ゼロショット画像分類のタスクを考えてみましょう。入力画像といくつかのプロンプトを渡すことで、入力画像に対する最も可能性の高いプロンプトを取得します。 この猫と犬の画像はここから取得しました。…

BERTopicとHugging Face Hubの統合をご紹介します

私たちは、BERTopic Pythonライブラリの重要なアップデートを発表して大変喜んでいます。これにより、トピックモデリングの愛好家や実践者のためのワークフローがさらに効率化され、機能が拡張されました。BERTopicは、Hugging Face Hubへのトレーニング済みトピックモデルの直接プッシュとプルをサポートするようになりました。この新しい統合により、BERTopicのパワーを生かして製品の使用例でのトピックモデリングが簡単に行えるようになりました。 トピックモデリングとは何ですか？ トピックモデリングは、ドキュメントのグループ内に隠れたテーマや「トピック」を明らかにするのに役立つメソッドです。ドキュメント内の単語を分析することで、これらの潜在的なトピックを明らかにするパターンや関連性を見つけることができます。たとえば、機械学習に関するドキュメントは、「勾配」や「埋め込み」といった単語を使用する可能性が高く、パンの焼き方に関するドキュメントとは異なります。 各ドキュメントは通常、異なる比率で複数のトピックをカバーしています。単語の統計を調べることで、これらのトピックを表す関連する単語のクラスタを特定することができます。これにより、ドキュメントの分析と、それぞれのドキュメント内のトピックのバランスを決定することができます。より最近では、トピックモデリングの新しいアプローチでは、単語の使用ではなく、Transformerベースのモデルなど、より豊かな表現を使用するようになりました。 BERTopicとは何ですか？ BERTopicは、さまざまな埋め込み技術とc-TF-IDFを使用して、トピックモデリングのプロセスを簡素化し、重要な単語をトピックの説明に保持しながら、密なクラスタを作成する最新のPythonライブラリです。 BERTopicライブラリの概要 BERTopicは初心者でも簡単に始めることができますが、ガイド付き、教師付き、半教師付き、およびマニュアルトピックモデリングなど、トピックモデリングのさまざまな高度なアプローチをサポートしています。最近では、BERTopicはマルチモーダルトピックモデルもサポートしています。BERTopicには、視覚化ツールの豊富なセットもあります。 BERTopicは、テキストコレクション内の重要なトピックを明らかにするための強力なツールを提供し、貴重な洞察を得ることができます。BERTopicを使用すると、顧客のレビューを分析したり、研究論文を探索したり、ニュース記事をカテゴリ分けしたりすることが容易になります。テキストデータから意味のある情報を抽出したいと考えている人にとって、これは必須のツールです。 Hugging Face Hubを使用したBERTopicモデルの管理 最新の統合により、BERTopicのユーザーはトレーニング済みのトピックモデルをHugging Face Hubにシームレスにプッシュおよびプルすることができます。この統合により、異なる環境でのBERTopicモデルの展開と管理が簡素化されるという重要なマイルストーンが達成されました。 BERTopicモデルのトレーニングとハブへのプッシュは、数行で行うことができます from bertopic import BERTopic topic_model…

データサイエンスのワークフローにChatGPTを統合する：ヒントとベストプラクティス

ChatGPT をデータサイエンスワークフローに統合したい場合は、以下の例とヒント、ベストプラクティスを参考にして、ChatGPT を最大限に活用してください

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