In den letzten Jahren hat sich das Feld der Vision-Language-Modelle (VLMs), die Bilder und Texte als Eingaben verarbeiten und Texte ausgeben, rasant entwickelt. Es besteht jedoch noch kein Konsens über mehrere Schlüsselaspekte des Entwicklungsprozesses, einschließlich Daten, Architektur und Trainingsmethoden. Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über den aktuellen Stand der Technik, beleuchtet die Stärken und Schwächen der einzelnen Ansätze, adressiert die wichtigsten Herausforderungen und schlägt vielversprechende Forschungsrichtungen für wenig erforschte Bereiche vor.
Vision-Language-Modelle kombinieren visuelle und textuelle Informationen, um komplexe Aufgaben wie Bildunterschriften und visuelle Frage-Antwort-Systeme zu bewältigen. Angesichts der beeindruckenden Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung wurden mehrere Initiativen unternommen, um diese beiden Domänen zu verbinden. Eine der bekanntesten Techniken basiert auf Transformern, die ursprünglich von Vaswani et al. (2017) eingeführt wurden.
Wir kategorisieren die aktuellen Techniken in vier verschiedene Trainingsparadigmen:
Diese Paradigmen sind nicht gegenseitig ausschließend; viele Ansätze nutzen eine Mischung aus kontrastiven, maskierenden und generativen Kriterien.
Ein Beispiel für ein leistungsstarkes VLM ist Idefics3-8B, das seinen Vorgänger Idefics2-8B deutlich übertrifft. Dieses Modell wurde effizient und ausschließlich auf offenen Datensätzen trainiert, was zeigt, dass leistungsfähige Modelle nicht immer proprietäre Daten benötigen. Die Erstellung eines solchen Modells umfasst mehrere Schritte:
Die Evaluierung von VLMs ist ebenso wichtig wie ihr Training. Viele Benchmarks zur Evaluierung der visio-linguistischen Fähigkeiten von VLMs wurden kürzlich eingeführt. Es ist jedoch wichtig, die wesentlichen Einschränkungen dieser Benchmarks zu verstehen:
Die nächste Generation von VLMs wird in der Lage sein, Videos zu verstehen, indem sie die zeitliche Dimension durch Text abbilden. Dies bringt jedoch zusätzliche Herausforderungen mit sich:
Indem wir die aktuellen Methoden zur Verarbeitung von Videos beleuchten, hoffen wir, die aktuellen Forschungshürden aufzuzeigen, die es zu überwinden gilt.
Die Forschung an Vision-Language-Modellen befindet sich noch in einem frühen Stadium, doch die Fortschritte sind vielversprechend. Die Entwicklung zuverlässiger Modelle ist ein aktives Forschungsgebiet, das durch die Kombination von visuellen und textuellen Daten eine Vielzahl von Anwendungen ermöglichen wird. Durch die Bereitstellung einer klaren und leicht verständlichen Einführung in die VLM-Forschung hoffen wir, die Grundlagen für eine verantwortungsvolle Entwicklung von VLMs zu legen und die Grenzen des visuellen Verständnisses weiter zu verschieben.