บรรณาธิการของ Downcodes จะพาคุณไปเรียนรู้เกี่ยวกับ LLM2CLIP: เทคโนโลยีนวัตกรรมที่ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล CLIP! เนื่องจากเป็นโมเดลพื้นฐานหลายรูปแบบที่สำคัญ CLIP จึงทำงานได้ดีในงานต่างๆ เช่น การดึงข้อความรูปภาพ แต่มีข้อบกพร่องในการประมวลผลข้อความขนาดยาว นักวิจัยจาก Microsoft และมหาวิทยาลัย Tongji เสนอวิธี LLM2CLIP ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างชาญฉลาด เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการเรียนรู้การนำเสนอด้วยภาพของ CLIP และเอาชนะข้อจำกัดของโมเดล CLIP ดั้งเดิม
CLIP เป็นเครื่องมือค้นหาที่สามารถรองรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพเป็นศูนย์ การตรวจจับ การแบ่งส่วน และการดึงข้อความรูปภาพ ในเวลาเดียวกัน ในฐานะตัวแยกคุณสมบัติ มันครอบงำงานการนำเสนอข้ามโมดัลเกือบทั้งหมด เช่น การทำความเข้าใจรูปภาพ ความเข้าใจวิดีโอ และการสร้างข้อความเป็นรูปภาพหรือวิดีโอ พลังของ CLIP อยู่ที่ความสามารถในการเชื่อมต่อภาพด้วยภาษาธรรมชาติและรวบรวมความรู้ของมนุษย์ ต้องขอบคุณการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเว็บขนาดใหญ่ที่มีคำอธิบายข้อความโดยละเอียด
อย่างไรก็ตาม CLIP มีข้อจำกัดบางประการในการจัดการคำอธิบายข้อความที่ยาวและซับซ้อน เพื่อเอาชนะปัญหานี้ นักวิจัยจาก Microsoft และมหาวิทยาลัย Tongji ได้เสนอวิธี LLM2CLIP ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงการเรียนรู้การนำเสนอด้วยภาพโดยการบูรณาการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) วิธีการนี้จะแทนที่ตัวเข้ารหัสข้อความ CLIP ดั้งเดิมอย่างกล้าหาญ และใช้ความรู้อันยาวนานของ LLM เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวเข้ารหัสภาพของ CLIP การวิจัยพบว่าการรวม LLM เข้ากับ CLIP โดยตรงส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลง ดังนั้นความท้าทายนี้จึงต้องได้รับการแก้ไข
วิธี LLM2CLIP ปรับปรุงความสามารถของ LLM อย่างมากในการแยกคำอธิบายภาพโดยการนำเทคโนโลยี "การปรับแต่งความคมชัดของคำอธิบายภาพ" มาใช้ ดังนั้นจึงบรรลุการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญ
นักวิจัยได้ทำการทดลองปรับแต่งอย่างละเอียดโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดต่างๆ รวมถึง CC-3M ขนาดเล็ก CC-3M และ CC-12M ขนาดกลาง และ CC-3M ขนาดใหญ่ CC-12M YFCC-15M และ Recaption-1B . ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าโมเดลที่ได้รับการฝึกโดยใช้ LLM2CLIP ทำงานได้ดีกว่าโมเดล CLIP และ EVA แบบดั้งเดิมในงานดึงข้อมูลรูปภาพเป็นข้อความและข้อความเป็นรูปภาพ
ด้วยการใช้งานร่วมกับโมเดล เช่น Llava1.5 สำหรับการฝึกอบรมหลายรูปแบบ LLM2CLIP ทำงานได้ดีในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานเกือบทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประมวลผลงานการเรียกค้นข้อความขนาดยาวและสั้น ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพของรุ่น EVA02 ก่อนหน้าได้ถึง 16.5% แนวทางที่เป็นนวัตกรรมนี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยน CLIP จากการประมวลผลข้อมูลภาษาอังกฤษให้เป็นแบบจำลองข้ามภาษาที่มีประสิทธิภาพ แต่ยังวางรากฐานสำหรับการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับการฝึกอบรม CLIP
รุ่น: https://huggingface.co/collections/microsoft/llm2clip-672323a266173cfa40b32d4c
รหัส: https://github.com/microsoft/LLM2CLIP/
บทความ: https://arxiv.org/abs/2411.04997
การเกิดขึ้นของ LLM2CLIP ได้นำทิศทางใหม่มาสู่การพัฒนาแบบจำลองหลายรูปแบบ และความก้าวหน้าในการประมวลผลข้อความขนาดยาวและงานข้ามภาษาก็สมควรได้รับความสนใจ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดไปที่ลิงก์ที่ให้ไว้ในบทความ รอคอยที่จะมีแอปพลิเคชันเพิ่มเติมที่ใช้ LLM2CLIP ปรากฏในอนาคต!