Imaginați-vă un AI care vede o imagine și vă citește legenda sau interogarea și apoi răspunde cu o înțelegere profundă a ambelor. Aceasta este magia unui model de limbaj vizual (VLM). Aceste modele sunt concepute pentru a procesa și înțelege atât intrările vizuale, cât și textuale simultan.
Sunt ca „Swiss army knife” al AI, combinând percepția modelelor de viziune cu puterea de raționament a modelelor de limbaj.
Cum funcționează ?
La baza unui VLM se află un spațiu comun de încorporare (embedding), o zonă specială în care imaginile și textul sunt mapate în reprezentări numerice similare „semnificative”.
Acest lucru permite modelului să potrivească imaginile cu descrierile, să răspundă la întrebări despre conținutul vizual sau chiar să genereze text din imagini și invers.
Iată un flux simplificat,
- Imaginea trece printr-un codificator vizual (cum ar fi un transformator modificat sau CNN).
- Textul trece printr-un codificator de limbă (cum ar fi BERT sau GPT).
- Ambele sunt aliniate într-un spațiu latent comun pentru înțelegerea trans-modală.
- Modelul produce rezultate precum răspunsuri, subtitrări, clasificări etc.
Cazuri de utilizare din lumea reală
- Asistenți multimodali (de exemplu, ChatGPT-4o, Gemeni)
- Subtitrări de imagini
- Răspuns vizual la întrebări (VQA)
- Motoarele de căutare care înțeleg atât interogările de text, cât și de imagini
- Instrumente de accesibilitate (de exemplu, pentru utilizatorii cu deficiențe de vedere)
- Robotica — interpretarea împrejurimilor folosind atât viziunea, cât și instruirea
- AR/VR — interacțiune contextuală cu lumea reală
Exemplu: Încărcați o fotografie a unui ecran de telefon crăpat și întrebați: „Pot folosi în continuare acest telefon ?” Un VLM poate analiza imaginea, înțelege întrebarea și răspunde cu ajutor.
De ce contează VLM-urile în 2025
Într-o lume în care conținutul digital este din ce în ce mai vizual, avem nevoie de modele care depășesc capacitățile doar de text. VLM-urile sunt fundamentale pentru,
- Căutare multimodală
- Agenți conștienți de context
- AI asistentă pentru percepția din lumea reală
Acestea sunt esențiale pentru a reduce decalajul dintre interfețele bazate pe limbaj și prima lume vizuală în care trăim, făcând AI mai intuitivă și mai prietenoasă cu oamenii.
VLM-urile servesc, de asemenea, ca elemente de bază pentru AI întruchipată. Sisteme care pot „vedea”, „înțelege” și „acționa” în medii fizice sau virtuale.