LLMs (Large Language Models) können effektiv für integrierte Aufgaben, die sowohl Vision als auch Sprache umfassen, eingesetzt werden. Durch die Kombination der Fähigkeiten von Sprachmodellen mit denen von Bildverarbeitungsmodellen können Systeme entwickelt werden, die komplexe multimodale Aufgaben lösen. Zu den prominentesten Ansätzen gehören Vision Transformers (ViTs) und multimodale Modelle wie CLIP, DALL-E und Flamingo.
- Vision Transformers (ViTs)
Ein Vision Transformer ist ein Architekturansatz, der ursprünglich für die Sprachverarbeitung entwickelt wurde, nun aber auch erfolgreich auf visuelle Daten angewendet wird. ViTs segmentieren Bilder in Patches und verarbeiten diese Patches ähnlich wie Wörter in einem Textsequenzmodell. Diese Methode ermöglicht die Nutzung der Stärken großer Sprachmodelle bei der Verarbeitung von Bildinformationen.
Quelle:
- Dosovitskiy, Alexey, et al. “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.” arXiv preprint arXiv:2010.11929 (2020).
- CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
CLIP, entwickelt von OpenAI, kombiniert Vision und Sprache, indem es ein Modell trainiert, das sowohl in Bildern als auch in Texten Bedeutungen erkennen kann. CLIP verwendet einen kontrastiven Lernansatz, um Bilder und die dazugehörigen Textbeschreibungen zu assoziieren. Dies ermöglicht, dass das Modell offen formulierte Fragen über Bilder beantwortet oder Bilder anhand textueller Beschreibungen identifiziert.
Beispiel:
- Eine typische Anwendung von CLIP besteht darin, ein Bild zu analysieren und zu beschreiben, oder umgekehrt, eine textuelle Beschreibung zu einem passenden Bild zu finden.
Quelle:
- Radford, Alec, et al. “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision.” Proceedings of the International Conference on Machine Learning (2021).
- DALL-E
DALL-E, ebenfalls von OpenAI entwickelt, erweitert die Fähigkeiten von CLIP, indem es in der Lage ist, aus textuellen Beschreibungen neue Bilder zu erzeugen. Diese Fähigkeit zur Text-zu-Bild-Synthese eröffnet vielfältige Anwendungen, wie z. B. die Erstellung von Bildern zur visuellen Unterstützung von Texten oder das Design von kreativen Inhalten aus sprachlichen Eingaben.
Beispiel:
- Ein Benutzer kann eine Beschreibung wie “ein zweistöckiges rosafarbenes Haus mit einem großen Garten” eingeben, und DALL-E wird ein Bild erstellen, das dieser Beschreibung entspricht.
Quelle:
- Ramesh, Aditya, et al. “Zero-Shot Text-to-Image Generation.” arXiv preprint arXiv:2102.12092 (2021).
- Flamingo
Flamingo, von DeepMind entwickelt, ist ein weiteres Beispiel für ein multimodales Modell, das die Integration von Vision und Sprache optimiert hat. Es verwendet Cross-Attention-Mechanismen, um visuelle und textuelle Daten zu kombinieren und kann daher besser kontextuelle Informationen aus beiden Modalitäten verstehen.
Beispiel:
- Flamingo kann verwendet werden, um detaillierte Beschreibungen von komplexen Szenen zu erstellen oder um gesprochene Anweisungen in visuelle Handlung umzusetzen.
Quelle:
- Alayrac, Jean-Baptiste, et al. “Flamingo: A Visual Language Model for Few-Shot Learning.” arXiv preprint arXiv:2203.13937 (2022).
- Fazit
LLMs bieten immense Potenziale für die Lösung integrierter Vision- und Sprachaufgaben. Sie ermöglichen Technologien, die sowohl textuelle als auch visuelle Daten verarbeiten können, was neue Anwendungsfelder in der Bilderkennung, Kreativarbeit, Inhaltsgenerierung und dem maschinellen Lernen erschließt. Modelle wie ViTs, CLIP, DALL-E und Flamingo sind zukunftsweisende Beispiele für solche integrativen Ansätze und haben die maschinelle Verarbeitung multimodaler Daten wesentlich vorangetrieben.
