Salesforce Research ha desarrollado un nuevo modelo de lenguaje visual de disparo cero que está revolucionando el campo de la inteligencia artificial. BLIP-2 es capaz de cerrar la brecha entre la visión y las modalidades de lenguaje natural al agregar un transformador entre los modelos previamente entrenados. Además, este modelo puede ser utilizado para múltiples tareas de imagen a texto, como subtítulos de imágenes, recuperación de texto de imágenes y respuestas visuales a preguntas.
BLIP-2: Un nuevo paradigma de pre-entrenamiento de lenguaje visual
Salesforce Research ha presentado BLIP-2, un modelo de lenguaje visual de disparo cero que puede ser utilizado para múltiples tareas de imagen a texto, como subtítulos de imágenes, recuperación de texto de imágenes y respuestas visuales a preguntas. Este modelo se basa en un nuevo paradigma de pre-entrenamiento de lenguaje visual que puede aprovechar cualquier combinación de codificador de visión preentrenado y LLM sin tener que entrenar previamente toda la arquitectura de extremo a extremo. Esto reduce significativamente el número de parámetros entrenables y costos previos al entrenamiento.
Este modelo es una mejora significativa sobre los modelos tradicionales de lenguaje visual que requieren entrenamiento previo y que pueden ser costosos y lentos. BLIP-2 es capaz de cerrar la brecha entre la visión y las modalidades de lenguaje natural al agregar un transformador entre los modelos previamente entrenados.
Dotcsv explica muy bien el potencial de este modelo:
¿Qué es Blip-2?
Blip 2 es una modelo de aprendizaje automático desarrollada por Salesforce Research. Se trata de un modelo pre-entrenado de lenguaje natural, lo que significa que ya ha sido entrenado en un amplio conjunto de datos para entender el lenguaje humano. A partir de este modelo base, se puede construir una amplia gama de aplicaciones, incluyendo chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Lo que hace interesante este nuevo modelo es la lectura e interpretación de imágenes por parte del modelo, a partir de la cual genera texto.
Ejemplos de uso de BLIP-2
Algunos ejemplos de cómo utilizar BLIP-2 para atributo ALT de imágenes, respuesta visual a preguntas y mensajes basados en chat.
En el caso de los atributo ALT, BLIP-2 es capaz de generar subtítulos precisos y descriptivos de imágenes, incluso cuando las imágenes son complejas y tienen múltiples objetos.
En el caso de la respuesta visual a preguntas, BLIP-2 puede proporcionar respuestas precisas a preguntas basadas en imágenes, lo que puede ser útil en una variedad de situaciones, desde la identificación de objetos hasta el diagnóstico médico.
En el caso de los mensajes basados en chat, BLIP-2 es capaz de proporcionar respuestas precisas y contextualizadas a las preguntas de los usuarios, lo que puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y reducir el tiempo de respuesta.
La biblioteca LAVIS de Salesforce
El modelo BLIP-2 puede ser ajustado para diversas tareas de lenguaje de visión utilizando la biblioteca LAVIS de Salesforce. LAVIS es una biblioteca de código abierto que proporciona herramientas para la investigación y el desarrollo de modelos de lenguaje de visión. LAVIS incluye modelos pre-entrenados para una variedad de tareas de lenguaje de visión, como el etiquetado de imágenes, la recuperación de texto de imágenes y la respuesta visual a preguntas.
LAVIS también proporciona herramientas para la evaluación y comparación de modelos, lo que puede ayudar a los investigadores y desarrolladores a seleccionar el modelo adecuado para una tarea determinada.
