language model and vlms
Ein Sprachmodell ist ein statistisches oder neuronales System, das Text vorhersagt und Aufgaben der natürlichen Sprache unterstützt. Es liest eine Eingabe und ordnet Sequenzen Wahrscheinlichkeiten zu, wodurch es bei Textgenerierung, Klassifikation, Übersetzung und mehr hilft. Ein gut abgestimmtes Sprachmodell liefert auch kontextuelle Signale für nachgelagerte Aufgaben und treibt Suche, Zusammenfassungen und Entscheidungshilfe an. In der modernen angewandten KI steht ein Sprachmodell oft hinter einer benutzerorientierten Oberfläche und ist Teil einer Pipeline, die Datenaufnahme, Indexierung und Inferenz umfasst.
Vision-Language-Modelle erweitern dieses Paradigma, indem sie visuelle Eingaben mit Text verschmelzen. VLMs koppeln Bild und Text, um ausgerichtete Repräsentationen zu erzeugen, und sie ermöglichen es Systemen, Fragen zu Bildern zu beantworten, Bildunterschriften zu erstellen oder Suchergebnisse für eine visuelle Anfrage zu ranken. Während klassische Textmodelle auf Token aus Wörtern operieren, verarbeiten Vision-Language-Modelle visuelle Token eines Vision-Encoders und Texttoken eines Text-Encoders. Die Paare interagieren dann über Attention-Mechanismen oder kontrastive Ziele, um gemeinsame Einbettungen zu bilden, die sowohl Retrieval als auch Generierung unterstützen. Diese Entwicklung wird in aktuellen Übersichtsarbeiten beschrieben und zeigt, wie Instruction Tuning multimodale Ergebnisse verbessert Generative AI for visualization.
Vergleichen Sie traditionelle rein-textuelle Modelle mit multimodalen Systemen. Textmodelle brillieren bei Sprachaufgaben und Textgenerierung und bleiben für das Verständnis natürlicher Sprache unverzichtbar. Multimodale VLMs fügen visuelle Informationen hinzu und ermöglichen szenenübergreifendes Schlussfolgern und reichhaltigere Ausgaben. Beispielsweise kann ein Leitstandbediener, der eine Abfrage in natürlicher Sprache eingibt, eine forensische Antwort zu einem früheren Videoclip erhalten, wenn ein Vision-Language-Modell den Text dem richtigen Kamerasegment zuordnet. Bei visionplatform.ai integrieren wir ein On-Prem-Vision-Language-Model, damit Bediener aufgezeichnete Videos mit Freitextanfragen wie „Person, die nach Geschäftsschluss in der Nähe des Tores herumlungert“ durchsuchen und die Ergebnisse visuell verifizieren können. Diese Integration reduziert die Zeit pro Alarm und hilft Teams beim Skalieren.
In der Praxis benötigt das kombinierte System gelabelte Bild-Text-Daten und eine robuste Vorverarbeitung. Große Datensätze fördern Vielfalt, und Modelle, die auf Bild-Text-Paaren trainiert werden, lernen, über Kameras und Kontexte hinweg zu generalisieren. Beispielsweise stellt ChatEarthNet multimillionenfache Bild-Text-Paare zur Verfügung, um die geografische Abdeckung und Szenenvariation zu verbessern ChatEarthNet. Das Ergebnis sind Modelle, die Retrieval-, Caption- und VQA-Aufgaben in unterschiedlichen Domänen unterstützen. Diese Systeme sind nicht perfekt und benötigen Monitoring, Feinabstimmung und domänenspezifische Workflows für eine sichere Bereitstellung.
vision language models: architecture overview
Architekturen für Vision-Language-Modelle folgen typischerweise einigen Standardvorlagen, und jede Vorlage balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Flexibilität. Eine weit verbreitete Vorlage ist der Encoder–Decoder-Ansatz. In diesem Design wandelt ein Vision-Encoder ein Eingabebild in Vision-Token und Einbettungen um, und ein Sprachdecoder nutzt diese Signale plus eine Texteingabe, um eine Bildunterschrift oder eine Antwort zu erzeugen. Eine andere häufige Vorlage ist der Dual-Encoder. Hier laufen Bild-Encoder und Text-Encoder parallel, um separate Einbettungen zu erzeugen, die ein kontrastiver Head für Retrieval und Klassifikation ausrichtet. Beide Ansätze haben für unterschiedliche Workloads und Inferenzbudgets ihre Stärken.
Cross-Attention ist ein entscheidender Mechanismus in vielen Encoder–Decoder-Designs. Sie erlaubt dem Decoder, bei der Generierung jedes Tokens auf Vision-Einbettungen zu achten. Dieses Cross-Attention-Muster sorgt für eine feinkörnige Verankerung der Textgenerierung in visuellen Informationen und unterstützt Aufgaben wie Bildbeschreibung und visuelles Fragebeantworten. Für retrieval-fokussierte Modelle richtet kontrastives Lernen Vision- und Text-Einbettungen in einem gemeinsamen Raum aus, sodass Kosinusähnlichkeit eine Anfrage schnell beantwortet. Der PROMETHEUS-VISION-Evaluator zeigt, wie menschliche Bewertungsweise und nutzerdefinierte Kriterien Ausgaben dieser Architekturen beurteilen können Vision-Language Model as a Judge.
Realwelt-Datensätze, die für das Pre-Training verwendet werden, prägen das Wissen der Modelle. Große Datensätze wie COCO und Visual Genome liefern Objektbeschriftungen und Region-Annotationen. Foundation-Datensätze wie ChatEarthNet erweitern die globale Abdeckung und Szenenvielfalt in vielen Kontexten ChatEarthNet. Vorgefertigte Modelle nutzen häufig einen Vision Transformer als Vision-Encoder und einen Transformer Encoder oder Decoder für Text. Der Vision Transformer wandelt das Eingabebild in Patches und dann in Vision-Token um, und der Transformer lernt anschließend multimodale Beziehungen. Diese vortrainierten Modelle bieten starke Ausgangspunkte für Feinabstimmung auf spezifische Aufgaben wie Bildklassifikation oder Bildunterschriftengenerierung.
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vision-language model and zero-shot learning
Kontrastives Lernen steht im Zentrum vieler Zero-Shot-Fähigkeiten in vision-language-Umgebungen. Modelle wie CLIP trainieren einen Bild-Encoder und einen Text-Encoder mit einem kontrastiven Loss, sodass passende Bild- und Bildunterschriftenpaare im Einbettungsraum nahe beieinander liegen. Dieser kontrastive Loss liefert Vision-Language-Repräsentationen, die auf Kategorien generalisieren, die während des Trainings nicht gesehen wurden. Wenn eine neue Klasse auftaucht, kann eine Textaufforderung, die die Klasse beschreibt, als Stellvertreterlabel dienen, und das Modell kann Bilder gegen diese Beschreibung bewerten, ohne spezifisches Retraining. Dieses Muster ermöglicht Zero-Shot-Erkennung für viele Computer-Vision-Aufgaben und reduziert die Notwendigkeit, umfassend gelabelte Daten zu sammeln.
Image-to-Text-Aufgaben umfassen Captioning, Retrieval und Visual Question Answering. Beim Captioning erzeugt das Modell eine kohärente Textbeschreibung eines Eingabebildes. Beim Retrieval rankt das System Bilder basierend auf einer Textanfrage. Systeme, die kontrastive Ausrichtung mit einem generativen Decoder kombinieren, können beide Aufgaben ausführen: Sie nutzen ausgerichtete Einbettungen für Retrieval und verwenden bei Bedarf einen Sprachdecoder, um eine detaillierte Bildunterschrift zu erzeugen. Für forensische Suchen im Betrieb kann ein System zunächst einen kontrastiven Dual-Encoder verwenden, um Kandidatenclips zu finden, und dann einen Sprachdecoder anwenden, um eine Textbeschreibung zur Verifikation zu erzeugen. Beispielsweise wandelt VP Agent Search von visionplatform.ai Video in menschenlesbare Beschreibungen um, damit Bediener Vorfälle schnell finden und das Filmmaterial prüfen können.
Zero-Shot-Fähigkeiten zeigen ihre Stärken, wenn Trainingsdaten spezifische Labels vermissen lassen. Wenn ein Modell auf großen Datensätzen trainiert wurde und vielen Konzepten ausgesetzt war, lernt es generalisierte visuelle Konzepte. Dann reicht eine neue Abfrage oder eine Textbeschreibung eines ungesehenen Konzepts oft aus, damit das Modell relevante Bilder abrufen oder klassifizieren kann. Das ist besonders nützlich für Edge-Deployments, wo schnelle Anpassung wichtig ist, und reduziert die Abhängigkeit von Cloud-basiertem Retraining. Quantitativ haben instruction-tuned LLMs kombiniert mit visuellen Daten Genauigkeitsgewinne von bis zu 15 % beim Bilduntertitelungsaufgaben gegenüber nicht-getunten Gegenstücken gezeigt Generative AI for visualization. Diese Verbesserung spiegelt sowohl verbessertes Pre-Training auf großen Datensätzen als auch bessere Feinabstimmungsmethoden wider.
transformer and token: building blocks
Der Transformer-Backbone liegt den meisten modernen Vision-Language-Modellen zugrunde. Ein Transformer nutzt Multi-Head-Self-Attention, Feed-Forward-Schichten und Residual-Verbindungen, um langfristige Abhängigkeiten in Sequenzen zu modellieren. Für Text verarbeitet der Transformer Token-Sequenzen, die durch Tokenisierung erzeugt werden. Für Bilder verarbeitet der Transformer eine Sequenz von Bildpatches, oft Vision-Token genannt. Der Vision Transformer wandelt das Eingabebild in ein Raster von Patches um, und jeder Patch wird zu einer Token-Einbettung, die der Transformer dann verarbeitet. Dieses Design hat viele ältere konvolutionale Backbones in der multimodalen Forschung ersetzt.
Die Tokenisierung von Text und Bildern ist wichtig. Texttoken-Schemata zerlegen Wörter und Subwörter in Tokens, die ein Text-Encoder verbraucht. Die Bildtokenisierung teilt ein Eingabebild in Patches und flacht diese zu Vektoren ab, die der Vision-Encoder einliest. Die beiden Ströme mappen dann auf Text- und Vision-Einbettungen. Positionskodierung sagt dem Transformer, wo sich Tokens in einer Sequenz befinden, und erhält die Reihenfolge sowohl für Text- als auch für Vision-Token. Fusion kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden: Early Fusion konkateniniert Modalitäten, Mid-Level Fusion nutzt Cross-Attention, und Late Fusion richtet Einbettungen mit kontrastiven Zielen aus.
Multimodale Fusions-Token und Cross-Attention erlauben es einem Strom, sich am anderen zu konditionieren. Für generative Aufgaben attendiert ein Sprachdecoder an Vision-Einbettungen durch Cross-Attention-Schichten. Ein Sprachdecoder kann dann Tokens sampeln, um eine Bildunterschrift zu erzeugen, und er kann eine visuelle Frage basierend auf dem Eingabebild beantworten. Vorgefertigte Sprachmodelle liefern oft den Decoder, und vortrainierte Vision-Modelle liefern den Bildencoder. Diese vortrainierten Modelle beschleunigen die Entwicklung, weil sie bereits gemeinsame Muster und visuelle Informationen erfassen. Wenn man das Modell für einen spezifischen Standort trainiert, kann man entweder den Vision-Encoder, den Text-Encoder oder beide feinabstimmen. Für Leitstands-Anwendungen benötigt das System häufig Echtzeit-Inferenz, sodass die Architektur Genauigkeit und Latenz ausbalancieren muss.
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dataset and benchmark: training and evaluation
Datensätze bestimmen, was Vision-Language-Modelle lernen. Wichtige Datensätze sind COCO für dichte Bildunterschriften und Detektionsaufgaben, Visual Genome für Region-Level-Annotationen und ChatEarthNet für globale Bild-Text-Paare, die die geospatiale Abdeckung verbessern ChatEarthNet. Jeder Datensatz hat Kompromisse hinsichtlich Umfang, Verzerrungen und Annotationstiefe. COCO liefert starke überwachte Signale für Bildunterschriftengenerierung und Bildklassifikation, während Visual Genome Modellen hilft, Beziehungen zwischen Objekten zu lernen. ChatEarthNet und ähnlich große Datensätze setzen Modelle vielfältigen Szenen und Lichtverhältnissen aus, wie sie in der Überwachung und in öffentlichen Räumen vorkommen.
Benchmarks und Metriken messen die Leistung auf Standardaufgaben. Für Bildunterschriften verwendet man CIDEr, BLEU und METEOR zur Bewertung generierter Captions. Visual Question Answering wird anhand der Genauigkeit auf einem gehaltenen Testset gemessen. Retrieval und Zero-Shot-Retrieval nutzen recall@K und mean reciprocal rank. Prominente Benchmarks entwickeln sich schnell weiter; akademische Tracks wie NeurIPS datasets and benchmarks treiben neue Evaluationsstandards voran NeurIPS 2025. Offene Evaluatoren, die nutzerdefinierte Bewertungskriterien interpretieren, können Modelloutputs feingranularer beurteilen PROMETHEUS-VISION.
Der Vergleich von Modellwerten auf führenden Benchmarks hilft bei der Auswahl eines Modells für die Bereitstellung. Instruction-tuned LLMs, die visuelle Daten integrieren, zeigen stärkere Caption-Performance auf modernen Benchmarks und können nachweislich die nachgelagerten Metriken verbessern instruction and visual tuning. Benchmark-Werte erfassen jedoch nicht alle betrieblichen Anforderungen. Für Leitstände muss man das Modell auf standortspezifischem Filmmaterial evaluieren und die Fähigkeit testen, verifizierbare Textbeschreibungen für Vorfälle zu erzeugen. Forensische Suche, Herumlungern-Erkennung und Einbruchserkennung sind Beispiele für Aufgaben, bei denen maßgeschneiderte Evaluation wichtig ist. Siehe unsere Forensic-Search-Seite, wie Suche mit VMS-Daten und menschlichen Workflows integriert wird forensic search in airports.
vision language models work: applications in Axis contexts
Vision-Language-Modelle funktionieren gut im spatial-axis reasoning und unterstützen außerdem Sicherheits- und Überwachungs-Workflows. In Robotik und 3D-Vision sind Schlussfolgerungen über Raumachsen und Objektorientierung für Navigation und Manipulation wichtig. VLMs, die Vision-Einbettungen mit Sprache kombinieren, können Beziehungen beschreiben wie „links vom Tor“ oder „über dem Förderband“ und Robotern helfen, verbale Anweisungen zu folgen. Dieser Anwendungsfall verbindet Computer Vision mit Robotik und natürlicher Sprachsteuerung. Ein Leitstandbediener profitiert, wenn ein Modell konsistente räumliche Beschreibungen erzeugt und die Timeline für schnelles Auffinden taggt.
In Überwachungskontexten wie Axis-Installationen fügen Vision-Language-Modelle Rohdetektionen beschreibende Ebenen hinzu. Anstatt nur ein Objekt zu melden, kann das System erklären, was gesehen wurde und warum es relevant sein könnte. Diese Fähigkeit reduziert Fehlalarme und unterstützt reichhaltigere Vorfallberichte. Viele Organisationen sehen sich zu vielen Alarmen und zu wenig Kontext gegenüber. Eine On-Prem-Vision-Language-Lösung hält Video vor Ort, hilft Compliance-Anforderungen zu erfüllen und bietet dennoch fortgeschrittene Suche und Reasoning. Bei visionplatform.ai stellen wir ein On-Prem-VLM zur Verfügung, das Video in durchsuchbaren Text umwandelt und diesen Inhalt dann KI-Agenten für kontextbewusste Entscheidungshilfe zur Verfügung stellt. Das führt direkt zu betrieblichen Vorteilen wie schnelleren Entscheidungen und weniger manuellen Schritten.
Herausforderungen bleiben. Interpretierbarkeit entlang zeitlicher und räumlicher Achsen ist weiterhin ein offenes Forschungsproblem, und Domänen-Generalisation erfordert sorgfältige standortspezifische Feinabstimmung. Expertinnen und Experten stellen fest, dass „der Paradigmenwechsel durch große Vision-Language-Modelle nicht nur darin besteht, Modalitäten zu kombinieren, sondern eine einheitliche Repräsentation zu schaffen, die über Vision und Sprache nahtlos schlussfolgern kann“ The Paradigm Shift. Praktische Deployments sollten Monitoring für Drift, Optionen zur Verbesserung von Modellen mit kundenspezifischen Trainingsdaten und Mechanismen zur Verifikation kritischer Alarme beinhalten. Für Organisationen, die scoped Videoverarbeitung und die Einhaltung des EU AI Acts benötigen, reduzieren On-Prem-Lösungen und auditierbare Logs externe Exposition und rechtliche Risiken. Um zu erfahren, wie standortspezifische Detektoren wie Personenerkennung oder Herumlungern-Erkennung in größere Workflows integriert werden, siehe unsere Seiten zur Personenerkennung und zum Herumlungern people detection in airports und loitering detection in airports.
FAQ
What is a language model?
Ein Sprachmodell sagt das nächste Token in einer Sequenz voraus und unterstützt Aufgaben wie Textgenerierung und Klassifikation. Es liefert probabilistische Scores, die helfen, Ausgaben für Anwendungen der natürlichen Sprache zu ranken.
How do vision language models differ from text models?
Vision-Language-Modelle kombinieren visuelle Daten und Text, um gemeinsame Repräsentationen zu schaffen, die Bilder beschreiben, Fragen beantworten und Clips abrufen können. Textmodelle konzentrieren sich nur auf textuelle Eingaben und verarbeiten Bilder nicht direkt.
What datasets are commonly used to train VLMs?
Gängige Datensätze sind COCO, Visual Genome und größere Bild-Text-Sammlungen wie ChatEarthNet. Jeder Datensatz trägt unterschiedliche Annotationstypen und Szenenvielfalt für das Modelltraining bei.
Can VLMs perform zero-shot recognition?
Ja. Modelle, die mit kontrastivem Lernen trainiert wurden, können Textpromptings Bildern zuordnen, ohne task-spezifisches Retraining, und ermöglichen so Zero-Shot-Klassifikation auf ungesehenen Kategorien. Das reduziert die Notwendigkeit an gelabelten Beispielen für jede neue Klasse.
Are VLMs suitable for real-time surveillance?
Sie können es sein, wenn sie für latenzarme Inferenz konzipiert sind und mit effizienten Encodern und optimierten Pipelines kombiniert werden. On-Prem-Bereitstellung hilft oft bei Datenschutz- und Compliance-Anforderungen für Überwachung.
What is cross-attention in multimodal models?
Cross-Attention erlaubt einem Decoder, bei der Textgenerierung auf Vision-Einbettungen zu achten. Dadurch wird die Textgenerierung in visuelle Informationen verankert, sodass Bildunterschriften und Antworten sich korrekt auf das Eingabebild beziehen.
How do internal agents use VLM outputs?
KI-Agenten können menschenlesbare Beschreibungen von einem VLM nutzen, um Alarme zu verifizieren, Aktionen zu empfehlen und Berichte vorab auszufüllen. Agenten reduzieren so die Arbeitslast der Bediener, indem sie routinemäßige Entscheidungen nach definierten Richtlinien automatisieren.
How does a vision encoder work?
Ein Vision-Encoder transformiert Bildpatches in Einbettungen, die ein Transformer verarbeitet. Diese Einbettungen repräsentieren visuelle Inhalte und erlauben die Ausrichtung mit Text-Einbettungen für Retrieval und Generierung.
What metrics evaluate image captioning?
Gängige Metriken sind CIDEr, BLEU und METEOR für die Caption-Qualität sowie recall@K für Retrieval-Aufgaben. Benchmark-Werte leiten die Auswahl, doch praktische Tests auf Standortdaten bleiben essenziell.
How do organisations improve VLM performance on their data?
Sie können vortrainierte Modelle mit gelabelten Standortdaten feinabstimmen, benutzerdefinierte Klassen hinzufügen und kontrolliertes Post-Deployment-Monitoring betreiben. Training auf repräsentativem Filmmaterial und die Nutzung domänenspezifischer Prompts verbessert die Genauigkeit und reduziert False Positives.
