「凍結された大規模言語モデルによるビジュアル質問回答」
「ビジュアル質問回答による凍結された大規模言語モデルの革命的応用」
画像についてLLMと対話をする、画像に対してLLMをトレーニングしないで。
この記事では、コンピュータビジョンと自然言語モデルを結びつけるための技術であるQ-Formerを使用して、ビジュアルな質問応答システムを作成します。必要な理論について解説し、BLIP-2論文に沿って進めて、画像に関して大規模な言語モデルと対話するために使用できるシステムを実装します。
この記事は誰に役立つのですか？ コンピュータビジョン、自然言語処理、そしてマルチモーダルモデリングに興味のあるデータサイエンティスト。
この記事はどれくらいのレベルですか？ この記事は概念的には難しくありませんが、ビジョンと言語を結びつけるシステムを構築するためには多くの概念に触れる必要があります。コンピュータビジョンと自然言語処理の両方の経験がない場合は苦労するかもしれません。
前提条件： トランスフォーマ、LSTMの知識、およびシークエンス埋め込みの異なる形式についての一般的な理解が必要です。これらのトピックは以下の記事で説明されています：
トランスフォーマ — 直感的で徹底的に説明された
現代の機械学習を探求する：ステップバイステップでトランスフォーマを解析する
towardsdatascience.com
著者からの注意： 私の執筆では、作業を原子的にすることを心掛けています。つまり、必要な前提条件を十分に理解している場合、記事を理解するために他の情報源を参照する必要はありません。この記事では多くの概念に触れていますので、興味がある読者が好きなときにそれに従ってゆくために数多くのリンクを含めることを判断しました。これらのリンクは必須ではありません。追加の情報を見たい場合に好奇心を満たすためのものです。
ビジュアル言語モデリングの概略年表
ビジュアル言語モデリングは、2016年に VQA: ビジュアルな質問応答という論文で本格的に始まりました。この論文では、以下のタイプの問題を形式的に提示しています：
画像と画像に関する自然言語の質問が与えられた場合、正確な自然言語の回答を提供することです — VQA: ビジュアルな質問応答
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