Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Các mô hình ngôn ngữ trực quan (VLM) đã có một chặng đường dài kể từ khi ra đời vào năm 2020, khi chúng lần đầu tiên giới thiệu khả năng hiểu trực quan cho các mô hình ngôn ngữ của mình. Ban đầu, VLM chỉ có thể xử lý văn bản và hình ảnh đơn lẻ, nhưng giờ đây chúng có khả năng diễn giải nội dung trên nhiều hình ảnh và video. Điều này mở ra những khả năng mới cho các tác vụ như trả lời câu hỏi trực quan và tóm tắt nội dung. Có thể cải thiện độ chính xác của mô hình trong các ứng dụng cụ thể thông qua việc điều chỉnh nhanh và điều chỉnh trọng số mô hình. Kỹ thuật nhanh cung cấp một cách đơn giản để tinh chỉnh đầu ra bằng cách sửa đổi đầu vào văn bản khi chạy.

Trong lĩnh vực hiểu hình ảnh đơn lẻ, VLM chứng minh khả năng xác định và mô tả nội dung trong hình ảnh. Chúng có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng trong hình ảnh và dịch văn bản, và đặc biệt hiệu quả trong các tình huống yêu cầu phân loại hình ảnh và chú thích. Các mô hình này cũng có thể phân tích từng khung hình và theo dõi các luồng trực tiếp, nhưng bị giới hạn ở thông tin hiển thị trong mỗi khung hình mà không có bối cảnh chuyển động liên tục.

Trong các tình huống phức tạp hơn, VLM nhiều hình ảnh có thể so sánh và học hỏi từ nhiều hình ảnh, cho phép hiểu sâu hơn về nội dung trực quan. Điều này đặc biệt hữu ích trong bán lẻ. VLM có thể ước tính mức tồn kho bằng cách so sánh hình ảnh của các kệ đầy và kệ trống. Tuy nhiên, để hiểu toàn diện nội dung video, nên sử dụng VLM có đào tạo dành riêng cho video và cửa sổ ngữ cảnh dài hơn.

VLM hiện đại được trang bị để hiểu đầy đủ nội dung video, phân tích chuỗi khung hình để hiểu các hành động và xu hướng theo thời gian. Sự hiểu biết tuần tự này cho phép chúng nắm bắt được tiến trình của các sự kiện, điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng cần theo dõi các thay đổi trong video hoặc xác định mối quan hệ nhân quả. Mặc dù các mô hình này cải thiện khả năng hiểu về thời gian, nhưng chúng vẫn có thể gặp khó khăn trong việc định vị thời gian chính xác, điều này rất cần thiết để xác định chính xác thời điểm một sự kiện cụ thể xảy ra trong video.

VLM tiếp tục phát triển và ngày càng có khả năng suy luận thời gian phức tạp trên các đầu vào video dài. Đối với những ai quan tâm đến việc khám phá tiềm năng của VLM và các tác nhân AI trực quan, chúng tôi có các tài nguyên và hội thảo trên web cung cấp thêm thông tin và hướng dẫn về cách tận dụng các công nghệ này trong nhiều ứng dụng khác nhau.