Modèles de vision en langue (VLMS): réglage fin QWEN2 pour l'analyse d'image des soins de santé

Modèles de vision en langue (VLM), un sous-ensemble d'IA multimodal, excellent dans le traitement des données visuelles et textuelles pour générer des sorties textuelles. Contrairement aux grands modèles de langue (LLMS), les VLMs exploitent l'apprentissage zéro et les capacités de généralisation solides, gérer les taches sans formation spécifique préalable. Les applications vont de l'identification des objets dans les images à la compréhension des documents complexes. Cet article détaille le réglage du VLM QWEN2 7B d'Alibaba sur un ensemble de données de radiologie de santé personnalisés.

Ce blog démontre du réglage fin du modèle de langage visuel QWEN2 7B d'Alibaba à l'aide d'un ensemble de données de soins de santé personnalisés d'images radiologiques et de paires de réponses à des questions.

Objectifs d'apprentissage:

• Saisissez les capacités des VLM dans la gestion des données visuelles et textuelles.
• Comprendre la réponse aux questions visuelles (VQA) et sa combinaison de reconnaissance d'image et de traitement du langage naturel.
• Reconnaissez l'importance des VLM de réglage fin pour les applications spécifiques au domaine.
• Apprenez à utiliser un VLM QWEN2 7B à réglage fin pour les taches précises sur les ensembles de données multimodaux.
• Comprendre les avantages et la mise en ?uvre du réglage fin VLM pour améliorer les performances.

Cet article fait partie du blogathon de la science des données.

Table des matières:

• Introduction aux modèles de langage de vision
• Question visuelle Réponse expliquée
• VLMS affinés pour les applications spécialisées
• introduisant un peu unis
• Implémentation de code avec le 4 bits Quantisé QWEN2 7B VLM
• Conclusion
• Les questions fréquemment posées

Introduction aux modèles de langage de vision:

Les VLM sont des modèles multimodaux qui traitent à la fois des images et du texte. Ces modèles génératifs prennent l'image et le texte en entrée, produisant des sorties de texte. Les grands VLM démontrent de fortes capacités de tirs zéro, une généralisation efficace et une compatibilité avec divers types d'images. Les applications incluent le chat basé sur l'image, la reconnaissance d'image axée sur l'instruction, le VQA, la compréhension des documents et le sous-titrage de l'image.

De nombreux VLMS capturent les propriétés d'image spatiale, générant des bo?tes de délimitation ou des masques de segmentation pour la détection et la localisation des objets. Les grands VLM existants varient dans les données de formation, les méthodes d'encodage d'images et les capacités globales.

Réponse de question visuelle (VQA):

VQA est une tache d'IA axée sur la génération de réponses précises aux questions sur les images. Un modèle VQA doit comprendre à la fois le contenu de l'image et la sémantique de la question, combinant la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel. Par exemple, étant donné une image d'un chien sur un canapé et la question "Où est le chien?", Le modèle identifie le chien et le canapé, puis répond "sur un canapé."

VLMS à réglage fin pour les applications spécifiques au domaine:

Bien que les LLM sont formées sur de vastes données textuelles, ce qui les rend adaptées à de nombreuses taches sans réglage fin, les images Internet n'ont pas la spécificité du domaine souvent nécessaire pour les applications dans les soins de santé, les finances ou la fabrication. Les VLM de réglage fin sur les ensembles de données personnalisés sont cruciaux pour des performances optimales dans ces domaines spécialisés.

Scénarios clés pour le réglage fin:

• Adaptation du domaine: Adapter des modèles à des domaines spécifiques avec des caractéristiques de langage ou de données uniques.
• Personnalisation spécifique à la tache: Optimisation de modèles pour des taches particulières, répondant à leurs exigences uniques.
• Efficacité des ressources: Améliorer les performances du modèle tout en minimisant l'utilisation des ressources informatiques.

UNSLUCH: Un cadre de réglage fin:

Unnuloth est un cadre pour le réglage efficace de la langue et du langage de vision. Les caractéristiques clés incluent:

• Affinement fin plus rapide: a considérablement réduit les temps de formation et la consommation de mémoire.
• Compatibilité entre les véhicules croisés: Prise en charge de diverses architectures GPU.
• Inférence plus rapide: Amélioration de la vitesse d'inférence pour les modèles affinés.

Implémentation du code (4 bits Quantisé QWEN2 7B VLM):

Les sections suivantes détaillent l'implémentation du code, y compris les importations de dépendances, le chargement de l'ensemble de données, la configuration du modèle et la formation et l'évaluation à l'aide de Bertscore. Le code complet est disponible sur [GitHub Repo] (insérer le lien github ici).

(Les extraits de code et les explications des étapes 1 à 10 seraient inclus ici, reflétant la structure et le contenu de l'entrée d'origine, mais avec un léger reformatique et des explications potentiellement plus concises si possible.

Les VLM de réglage fin comme QWEN2 améliorent considérablement les performances des taches spécifiques au domaine. Les métriques élevées de Bertscore démontrent la capacité du modèle à générer des réponses précises et contextuellement pertinentes. Cette adaptabilité est cruciale pour diverses industries qui doivent analyser les données multimodales.

• VLM QWEN2 à réglage fin montre une forte compréhension sémantique.
• Adapt les adaptations fins VLMS aux ensembles de données spécifiques au domaine.
• Le réglage fin augmente la précision au-delà des performances zéro-shot.
• Le réglage fin améliore l'efficacité dans la création de modèles personnalisés.
• L'approche est évolutive et applicable dans toutes les industries.
• VLMS affinés excellent dans l'analyse des ensembles de données multimodaux.

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