Grundlagenmodelle der KI Vision auf dem Vormarsch

In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens hat die Entwicklung von Grundlagenmodellen, auch bekannt als Foundation Models, in den vergangenen Jahren einen beispiellosen Aufschwung erfahren. Insbesondere im Bereich der computergestützten Sehfähigkeit, der sogenannten Computer Vision, eröffnen diese Modelle neue Horizonte. Eine aktuelle Forschungsarbeit, die sich mit der Vision Superalignment beschäftigt, zeigt auf, wie die Generalisierung von schwachen zu starken Modellen - die sogenannte Weak-to-Strong Generalization - dazu beitragen kann, die Leistung von Vision Foundation Models erheblich zu verbessern.

Das Konzept der Vision Foundation Models basiert auf der Annahme, dass ein starkes, umfassend trainiertes Modell in der Lage sein sollte, Aufgaben in verschiedenen visuellen Domänen ohne spezifische Anpassung zu bewältigen. Die Schwierigkeit liegt jedoch darin, ein Modell zu entwickeln, das flexibel genug ist, um sich an eine Vielzahl von Szenarien anzupassen.

Unter dem Begriff der Weak-to-Strong Generalization verstehen Forscher die Nutzung eines schwächeren Modells, um ein stärkeres Modell zu leiten und zu verbessern. Das schwächere Modell fungiert als eine Art Lehrer, dessen Wissen und Fähigkeiten dazu genutzt werden, das stärkere Modell zu optimieren. Interessanterweise haben die Forschungen ergeben, dass diese Methode nicht nur die Benchmarks der Strong-to-Strong Generalisierung übertrifft, sondern auch bessere Ergebnisse erzielt als das Fine-Tuning starker Modelle mit vollständigen Datensätzen.

Ein weiterer Ansatz, der in der Forschung Beachtung findet, ist das X-Foundation Model (X-FM), das darauf abzielt, ein General Foundation Model zu schaffen, das in der Lage ist, herausragende Leistungen über Sprach-, Bild- und Bild-Sprach-Verständnisaufgaben hinweg zu erzielen. Dieses Modell beinhaltet separate Encoder für Sprache und Vision sowie einen Fusionsencoder, der durch eine innovative Trainingsmethode unterstützt wird. Diese Methode umfasst Techniken, die das Lernen aus Text-, Bild- und Bild-Text-Paar-Daten optimieren.

Die praktische Anwendung solcher Modelle reicht von der Verbesserung der Bilderkennung und -klassifizierung bis hin zur Förderung des Verständnisses komplexer Bild-Sprach-Aufgaben. Die Fähigkeit dieser Modelle, Eingabeaufforderungen in unterschiedlichen Formaten zu verarbeiten und darauf zu reagieren, erweitert das Spektrum der Mensch-Maschine-Interaktion beträchtlich.

Obwohl die Fortschritte beeindruckend sind, stehen Forscher und Entwickler weiterhin vor Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Evaluierung und Benchmarking der Modelle, das Verständnis realweltlicher Kontexte, die Kontextsensitivität sowie Vorurteile, Anfälligkeit für feindliche Angriffe und Interpretierbarkeit.

Die aktuellen Entwicklungen in der Forschung zu Vision Foundation Models sind ein klarer Indikator dafür, dass wir erst am Anfang einer Ära stehen, in der maschinelles Sehen und Verstehen einen neuen Standard erreichen werden. Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Modelle und der Entwicklung neuer Methoden zur Effizienzsteigerung, wie der Orthogonal Butterfly-Faktorisierung, steht zu erwarten, dass Foundation Models nicht nur in der Forschung, sondern auch in praktischen Anwendungen eine immer wichtigere Rolle spielen werden.

Die deutsche AI-Firma Mindverse, die sich auf Inhalts-, Bild- und Forschungstools sowie individuell angepasste Lösungen wie Chatbots, Voicebots und KI-Suchmaschinen spezialisiert hat, verfolgt diese Entwicklungen mit großem Interesse. Als Partner in der Welt der künstlichen Intelligenz ist es für Mindverse von zentraler Bedeutung, am Puls der Zeit zu bleiben und die neuesten Forschungsergebnisse zu integrieren, um ihren Kunden innovative und fortschrittliche Lösungen anzubieten.

Quellen:

- Zhang, X., Zeng, Y., Zhang, J., & Li, H. (2023). Toward Building General Foundation Models for Language, Vision, and Vision-Language Understanding Tasks. arXiv preprint arXiv:2301.05065. Verfügbar unter https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.05065
- Liu, W. (2023). Orthogonal Butterfly: Parameter-Efficient Orthogonal Adaptation of Foundation Models via Butterfly Factorization. Verfügbar unter https://ps.is.mpg.de/talks/orthogonal-butterfly-parameter-efficient-orthogonal-finetuning-via-butterfly-factorization
- Awais, M., Naseer, M., Khan, S., Anwer, R. M., Cholakkal, H., Shah, M., Yang, M.-H., & Khan, F. S. (2023). Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook. arXiv preprint arXiv:2307.13721. Verfügbar unter https://arxiv.org/abs/2307.13721
- @_akhaliq. (2024). Vision Superalignment: Weak-to-Strong Generalization for Vision Foundation Models. Verfügbar unter https://huggingface.co/papers/2402.03749