Какие преимущества и ограничения имеют модели языка и зрения по сравнению с традиционными моделями компьютерного зрения?

Некоторые преимущества моделей языка и зрения (VLM) перед традиционными моделями компьютерного зрения:

• Широкий спектр задач. llmstudio.ru В отличие от традиционных моделей, VLM не ограничены фиксированным набором классов или конкретной задачей, такой как классификация объектов или обнаружение объектов на изображениях. llmstudio.ru VLM могут выполнять множество классических задач компьютерного зрения, а также новые задачи, поддерживаемые генеративным ИИ, например резюмирование и ответы на вопросы по визуальным данным. llmstudio.ru
• Улучшение взаимодействия человека и машины. www.ultralytics.com Системы могут понимать и реагировать как на визуальные, так и на текстовые сигналы, что улучшает работу виртуальных помощников, чат-ботов и робототехники. www.ultralytics.com
• Расширенная диагностика и анализ. www.ultralytics.com VLM могут анализировать изображения и составлять описания, что помогает в медицинской сфере получать второе мнение и выявлять аномалии. www.ultralytics.com
• Интерактивное повествование и развлечения. www.ultralytics.com Объединение визуальных и текстовых данных позволяет создавать увлекательные повествования для улучшения пользовательского опыта в играх и виртуальной реальности. www.ultralytics.com

Некоторые ограничения VLM:

• Высокие требования к вычислительным ресурсам. www.ultralytics.com Обучение и развёртывание VLM требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их дорогостоящими и менее доступными. www.ultralytics.com
• Зависимость от данных и предвзятость. www.ultralytics.com VLM могут давать необъективные результаты, если они обучены на неразнородных или предвзятых наборах данных. www.ultralytics.com
• Ограниченное понимание контекста. www.ultralytics.com VLM могут не понимать общую картину или контекст и генерировать чрезмерно упрощённые или неверные результаты. www.ultralytics.com