model językowy i vlms
Model językowy to system statystyczny lub neuronowy, który przewiduje tekst i wspiera zadania przetwarzania języka naturalnego. Odczytuje dane wejściowe i mapuje sekwencje na prawdopodobieństwa, a następnie pomaga w generowaniu tekstu, klasyfikacji, tłumaczeniu i innych zadaniach. Dobrze dopracowany model językowy dostarcza też sygnały kontekstowe dla zadań pochodnych oraz zasila wyszukiwanie, streszczanie i wsparcie decyzji. W nowoczesnym zastosowanym AI model językowy często stoi za interfejsem skierowanym do użytkownika i tworzy część potoku obejmującego pobieranie danych, indeksowanie i wnioskowanie.
Modele wizualno-językowe rozszerzają ten paradygmat poprzez łączenie wejść wizualnych z tekstem. VLM-y parują obraz i tekst, by wytwarzać wyrównane reprezentacje, co pozwala systemom odpowiadać na pytania o obrazy, tworzyć podpisy lub oceniać wyniki wyszukiwania dla zapytań wizualnych. Tam gdzie klasyczne modele tekstowe operują na tokenach słów, modele wizualno-językowe konsumują tokeny wizualne z enkodera wizji i tokeny tekstowe z enkodera tekstu. Para następnie wchodzi w interakcję za pomocą mechanizmów uwagi lub celów kontrastowych, tworząc wspólne osadzenia wspierające zarówno wyszukiwanie, jak i generowanie. Ta zmiana jest opisana w niedawnych przeglądach i pokazuje, jak strojenie instrukcyjne poprawia wyniki multimodalne Generatywna AI dla wizualizacji.
Porównaj tradycyjne modele tylko tekstowe z systemami multimodalnymi. Modele tekstowe świetnie radzą sobie z zadaniami językowymi i generowaniem tekstu oraz pozostają niezbędne do rozumienia języka naturalnego. Multimodalne VLM-y dodają informację wizualną i umożliwiają wnioskowanie na poziomie sceny oraz bogatsze wyniki. Na przykład operator centrum kontroli, który wpisuje zapytanie w języku naturalnym, może otrzymać kryminalistyczną odpowiedź dotyczącą fragmentu materiału wideo, gdy model wizualno-językowy przyporządkuje tekst do właściwego segmentu kamery. W visionplatform.ai integrujemy on‑premises Vision Language Model, dzięki czemu operatorzy mogą wyszukiwać nagrany materiał, używając zapytań w formie wolnego tekstu, takich jak „Osoba wałęsająca się przy bramie po zamknięciu”, a następnie wizualnie weryfikować wyniki. Ta integracja skraca czas obsługi alarmu i pomaga zespołom skalować działanie.
W praktyce skombinowany system wymaga oznakowanych danych obraz‑tekst i solidnego przetwarzania wstępnego. Duże zbiory danych napędzają różnorodność, a modele trenowane na parach obraz‑tekst uczą się uogólniać między kamerami i kontekstami. Na przykład ChatEarthNet dostarcza wielomilionowe pary obraz‑tekst, aby poprawić pokrycie geograficzne i wariację scen ChatEarthNet. Efektem są modele wspierające zadania wyszukiwania, tworzenia podpisów i VQA w różnych domenach. Systemy te nie są doskonałe i wymagają monitorowania, dopasowywania oraz specyficznych dla domeny procesów wdrożeniowych, aby działać bezpiecznie.
vision language models: architecture overview
Architektury modeli wizualno‑językowych zazwyczaj podążają za kilkoma standardowymi szablonami, z których każdy balansuje szybkość, dokładność i elastyczność. Jednym z powszechnie używanych wzorców jest podejście enkoder–dekoder. W tym rozwiązaniu enkoder wizji konwertuje obraz wejściowy na tokeny wizualne i osadzenia, a dekoder językowy następnie konsumuje te sygnały oraz tekstowy prompt, aby wygenerować podpis lub odpowiedź. Innym powszechnym schematem jest dual‑encoder. Tutaj enkoder obrazu i enkoder tekstu działają równolegle, aby wytworzyć oddzielne osadzenia, które potem głowa kontrastowa wyrównuje do celów wyszukiwania i klasyfikacji. Oba podejścia mają zalety dla różnych obciążeń i budżetów inferencyjnych.
Cross‑attention to kluczowy mechanizm w wielu projektach enkoder–dekoder. Pozwala dekoderowi skupiać uwagę na osadzeniach wizualnych przy generowaniu każdego tokena. Ten wzorzec cross‑attention zapewnia szczegółowe uzasadnienie generowania tekstu w odniesieniu do informacji wizualnych i wspiera takie zadania jak opisywanie obrazów czy wizualne zadania pytaniowo‑odpowiedziowe. Dla modeli skoncentrowanych na wyszukiwaniu uczenie kontrastowe wyrównuje osadzenia wizji i osadzenia tekstu w wspólnej przestrzeni, tak aby kosinusowa podobieństwo szybko odpowiadało na zapytanie. PROMETHEUS‑VISION pokazuje, jak ocena w stylu ludzkim i kryteria zdefiniowane przez użytkownika mogą oceniać wyniki z tych architektur Model wizualno‑językowy jako sędzia.
Zbiory danych używane do wstępnego treningu w rzeczywistych warunkach kształtują to, co modele wiedzą. Duże zbiory danych takie jak COCO i Visual Genome dostarczają podpisów na poziomie obiektów i adnotacji regionów. Zbiory fundamentowe, takie jak ChatEarthNet, dodają globalne pokrycie i różnorodność scen w wielu kontekstach ChatEarthNet. Modele wstępnie wytrenowane często używają wizjonowego transformera jako enkodera wizji oraz transformera jako enkodera lub dekodera dla tekstu. Vision transformer konwertuje obraz wejściowy na łatki, a następnie na tokeny wizualne, a transformer uczy się relacji między modalnościami. Te modele wstępnie wytrenowane oferują silne punkty wyjściowe do dalszego dostrajania na konkretne zadania, takie jak klasyfikacja obrazów czy tworzenie podpisów.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
vision-language model and zero-shot learning
Uczenie kontrastowe leży u podstaw wielu zdolności zero‑shot w ustawieniach wizualno‑językowych. Modele takie jak CLIP trenują enkoder obrazu i enkoder tekstu z użyciem straty kontrastowej, tak aby pasujące pary obraz‑opis znajdowały się blisko w przestrzeni osadzeń. Taka strata kontrastowa daje reprezentacje wizualno‑językowe, które uogólniają do kategorii nieobserwowanych podczas treningu. Gdy pojawia się nowa klasa, prompt tekstowy opisujący klasę może służyć jako etykieta zastępcza, a model może ocenić obrazy względem tego opisu bez treningu specyficznego dla zadania. Ten wzorzec umożliwia rozpoznawanie zero‑shot w wielu zadaniach widzenia komputerowego i zmniejsza potrzebę zbierania wyczerpująco oznakowanych danych.
Zadania obraz→tekst obejmują tworzenie podpisów, wyszukiwanie i wizualne pytania i odpowiedzi. W opisywaniu model generuje spójny opis tekstowy obrazu wejściowego. W wyszukiwaniu system ranguje obrazy względem zapytania tekstowego. Systemy łączące wyrównanie kontrastowe z dekoderem generatywnym potrafią wykonywać oba zadania: używają wyrównanych osadzeń do wyszukiwania, a następnie dekoder językowy generuje szczegółowy podpis w razie potrzeby. W wyszukiwaniu kryminalistycznym w operacjach system może najpierw użyć dwu‑enkodera kontrastowego, aby znaleźć kandydatów, a potem zastosować dekoder językowy do wygenerowania opisu tekstowego do weryfikacji. Na przykład VP Agent Search visionplatform.ai konwertuje wideo na opisy zrozumiałe dla człowieka, dlatego operatorzy szybko znajdują incydenty, a następnie oglądają materiał.
Możliwości zero‑shot błyszczą, gdy w danych treningowych brakuje specyficznych etykiet. Kiedy model jest trenowany na dużych zbiorach i eksponowany na wiele pojęć, uczy się uogólnionych pojęć wizualnych. Wówczas nowe zapytanie lub prompt tekstowy opisujący nieznane pojęcie wystarcza, by model wyszukał lub sklasyfikował odpowiednie obrazy. Jest to szczególnie przydatne dla wdrożeń brzegowych, gdzie szybka adaptacja ma znaczenie, i zmniejsza zależność od retreningu w chmurze. Ilościowo, modele LLM dostrojone instrukcyjnie w połączeniu z danymi wizualnymi wykazały poprawę dokładności do 15% w zadaniu opisywania obrazów w porównaniu z modelami niedostrojonymi Generatywna AI dla wizualizacji. Ta poprawa odzwierciedla zarówno lepsze wstępne treningi na dużych zbiorach danych, jak i lepsze metody dopasowywania.
transformer and token: building blocks
Kręgosłup transformera leży u większości nowoczesnych modeli wizualno‑językowych. Transformer używa wielogłowicowej samo‑uwagi, warstw feed‑forward i połączeń rezydualnych do modelowania zależności długodystansowych w sekwencjach. Dla tekstu transformer przetwarza sekwencje tokenów powstałe w wyniku tokenizacji. Dla obrazów transformer przetwarza sekwencję łatek obrazu, często nazywanych tokenami wizualnymi. Vision transformer konwertuje obraz wejściowy na siatkę łatek, a każda łatka staje się wektorowym osadzeniem tokena, które następnie przetwarza transformer. Ten projekt zastąpił wiele starszych konwolucyjnych rdzeni w badaniach multimodalnych.
Tokenizacja tekstu i obrazów ma znaczenie. Schematy tokenizacji tekstu dzielą słowa i pod‑słowa na tokeny, które konsumuje enkoder tekstu. Tokenizacja obrazu dzieli wejściowy obraz na łatki i spłaszczone wektory, które pobiera enkoder wizji. Dwa strumienie następnie mapują do osadzeń tekstowych i osadzeń wizualnych. Kodowanie pozycyjne informuje transformera o położeniu tokenów w sekwencji i zachowuje porządek zarówno dla tokenów tekstowych, jak i wizualnych. Fuzja może zajść na różnych etapach: wczesna fuzja konkatenacja modalności, fuzja śródpoziomowa wykorzystuje cross‑attention, a późna fuzja wyrównuje osadzenia celami kontrastowymi.
Multimodalne tokeny fuzji i cross‑attention pozwalają jednemu strumieniowi warunkować się na drugim. Dla zadań generatywnych dekoder językowy zwraca uwagę na osadzenia wizualne przez warstwy cross‑attention. Dekoder językowy może następnie próbować tokeny, aby wygenerować podpis, i odpowiedzieć na pytanie wizualne warunkując się na obrazie wejściowym. Wstępnie wytrenowane modele językowe często dostarczają dekodera, a wstępnie wytrenowane modele wizji dostarczają enkodera obrazu. Te modele wstępne przyspieszają rozwój, ponieważ już przechwyciły powszechne wzorce i informacje wizualne. Kiedy trenujesz model dla konkretnej lokalizacji, możesz dostroić enkoder wizji, enkoder tekstu lub oba. Dla zastosowań centrum kontroli system często wymaga inferencji w czasie rzeczywistym, więc architektura musi zrównoważyć dokładność i opóźnienia.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
dataset and benchmark: training and evaluation
Zbiory danych determinują, czego uczą się modele wizualno‑językowe. Kluczowe zbiory obejmują COCO do zadań gęstego opisania i detekcji, Visual Genome do adnotacji na poziomie regionów oraz ChatEarthNet do par obraz‑tekst o skali globalnej, które poprawiają pokrycie geograficzne ChatEarthNet. Każdy zbiór ma kompromisy w skali, uprzedzeniach i dokładności adnotacji. COCO daje silne nadzorowane sygnały do opisywania obrazów i klasyfikacji, podczas gdy Visual Genome pomaga modelom uczyć się relacji między obiektami. ChatEarthNet i podobne duże zbiory eksponują modele na zróżnicowane sceny i warunki oświetleniowe typowe dla nadzoru i monitorowania przestrzeni publicznych.
Benchmarki i metryki mierzą wydajność na standardowych zadaniach. W generowaniu podpisów używa się CIDEr, BLEU i METEOR do oceniania wygenerowanych opisów. W wizualnym pytaniu i odpowiedzi ocenia się dokładność względem zestawu testowego. Wyszukiwanie i wyszukiwanie zero‑shot używają recall@K i mean reciprocal rank. Znaczące benchmarki szybko ewoluują; ścieżki akademickie takie jak zbiory i benchmarki NeurIPS wyznaczają nowe standardy ewaluacji NeurIPS 2025. Otwarte narzędzia ewaluacyjne, które interpretują kryteria definiowane przez użytkownika, mogą oceniać wyniki modelu z większą szczegółowością PROMETHEUS‑VISION.
Porównywanie wyników modeli na czołowych benchmarkach pomaga w wyborze modelu do wdrożenia. Modele LLM dostrojone instrukcyjnie, które integrują dane wizualne, pokazują silniejszą wydajność w tworzeniu podpisów na nowoczesnych benchmarkach i mogą poprawić metryki downstream o mierzalne wartości dostrajanie instrukcyjne i wizualne. Jednak wyniki benchmarków nie odzwierciedlają wszystkich potrzeb operacyjnych. Dla centrów kontroli musisz ocenić model na materiałach z konkretnej lokalizacji i przetestować zdolność modelu do generowania weryfikowalnych opisów tekstowych dla incydentów. Wyszukiwanie kryminalistyczne, wykrywanie wałęsania się i wykrywanie wtargnięć to przykłady zadań, gdzie dopasowana ewaluacja ma znaczenie. Zobacz naszą stronę przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach, aby poznać integrację wyszukiwania z danymi VMS i procesami ludzkimi przeszukanie kryminalistyczne na lotniskach.
vision language models work: applications in Axis contexts
Modele wizualno‑językowe dobrze sprawdzają się w rozumowaniu osiowym przestrzeni i wspierają również workflowy związane z bezpieczeństwem i nadzorem. W robotyce i widzeniu 3D rozumowanie o osiach przestrzennych i orientacji obiektów ma znaczenie dla nawigacji i manipulacji. VLM‑y łączące osadzenia wizualne z językowymi potrafią opisywać relacje takie jak „po lewej od bramy” czy „powyżej przenośnika” i pomagają robotom wykonywać polecenia werbalne. Ten przypadek użycia łączy widzenie komputerowe z robotyką i instrukcjami w języku naturalnym. Operator centrum kontroli zyskuje, gdy model generuje spójne opisy przestrzenne i taguje oś czasu dla szybkiego wyszukiwania.
W kontekstach nadzorczych, takich jak wdrożenia Axis Communications, modele wizualno‑językowe dodają warstwy opisowe do surowych detekcji. Zamiast jedynie sygnalizować wykrycie obiektu, system może wyjaśnić, co widziano i dlaczego może to mieć znaczenie. Ta funkcja redukuje fałszywe alarmy i wspiera bardziej rozbudowane raporty o incydentach. Wiele organizacji boryka się z nadmiarem alertów i brakiem kontekstu. On‑prem model wizualno‑językowy pozwala przetwarzać wideo wewnątrz obiektu i pomaga spełnić wymogi zgodności, oferując jednocześnie zaawansowane możliwości wyszukiwania i wnioskowania. W visionplatform.ai dostarczamy on‑prem VLM, który konwertuje wideo na przeszukiwalny tekst, a następnie udostępnia te treści agentom AI do kontekstowego wsparcia decyzji. To przekłada się bezpośrednio na korzyści operacyjne, takie jak szybsze decyzje i mniej ręcznych kroków.
Wyzwania pozostają. Interpretowalność w osiach czasowych i przestrzennych to nadal otwarty problem badawczy, a uogólnianie domenowe wymaga starannego dostrajania specyficznego dla lokalizacji. Eksperci zauważają, że „zmiana paradygmatu przyniesiona przez duże modele wizualno‑językowe to nie tylko łączenie modalności, lecz tworzenie zunifikowanej reprezentacji, która potrafi rozumować przez widzenie i język bez szwanku” The Paradigm Shift. Praktyczne wdrożenia powinny zawierać monitorowanie dryfu, opcje poprawy modeli przy użyciu niestandardowych danych treningowych oraz mechanizmy weryfikacji krytycznych alarmów. Dla organizacji, które potrzebują przetwarzania wideo ograniczonego do konkretnego obiektu i zgodności z EU AI Act, rozwiązania on‑prem i audytowalne logi zmniejszają ekspozycję zewnętrzną i ryzyko prawne. Aby dowiedzieć się, jak detektory per‑site, takie jak wykrywanie osób czy wykrywanie wałęsania się, integrują się z większymi workflowami, zobacz nasze strony wykrywanie osób na lotniskach oraz wykrywanie wałęsania się na lotniskach.
FAQ
What is a language model?
Model językowy przewiduje następny token w sekwencji i wspiera zadania takie jak generowanie tekstu i klasyfikacja. Dostarcza probabilistycznych ocen, które pomagają rangować wyniki dla aplikacji języka naturalnego.
How do vision language models differ from text models?
Modele wizualno‑językowe łączą dane wizualne i tekst, tworząc wspólne reprezentacje, które potrafią opisywać obrazy, odpowiadać na pytania i wyszukiwać klipy. Modele tekstowe koncentrują się wyłącznie na danych tekstowych i nie przetwarzają bezpośrednio obrazów.
What datasets are commonly used to train VLMs?
Do powszechnie używanych zbiorów należą COCO, Visual Genome oraz większe kolekcje obraz‑tekst, takie jak ChatEarthNet. Każdy zbiór wnosi różne typy adnotacji i różnorodność scen do treningu modeli.
Can VLMs perform zero-shot recognition?
Tak. Modele trenowane z użyciem uczenia kontrastowego potrafią dopasowywać prompty tekstowe do obrazów bez treningu specyficznego dla zadania, umożliwiając rozpoznawanie zero‑shot. Zmniejsza to potrzebę oznakowanych przykładów dla każdej nowej klasy.
Are VLMs suitable for real-time surveillance?
Mogą być, jeśli są zaprojektowane dla niskiego opóźnienia inferencji i sparowane z wydajnymi enkoderami oraz zoptymalizowanymi potokami. Wdrożenie on‑prem często pomaga spełnić wymagania prywatności i zgodności dla zastosowań nadzorczych.
What is cross-attention in multimodal models?
Cross‑attention pozwala dekoderowi zwracać uwagę na osadzenia wizualne podczas generowania tekstu. Ugruntowuje generowanie tekstu w informacjach wizualnych, tak aby opisy i odpowiedzi odnosiły się dokładnie do obrazu wejściowego.
How do internal agents use VLM outputs?
Agenty AI mogą konsumować opisy zrozumiałe dla człowieka wygenerowane przez VLM, aby weryfikować alarmy, rekomendować działania i wstępnie wypełniać raporty. Agenty te redukują obciążenie operatora, automatyzując rutynowe decyzje zgodnie z określonymi politykami.
How does a vision encoder work?
Enkoder wizji transformuje łatki obrazu w osadzenia, które przetwarza transformer. Te osadzenia reprezentują zawartość wizualną i umożliwiają wyrównanie z osadzeniami tekstowymi do wyszukiwania i generowania.
What metrics evaluate image captioning?
Do powszechnie stosowanych metryk należą CIDEr, BLEU i METEOR dla jakości podpisu oraz recall@K dla zadań wyszukiwania. Wyniki benchmarków pomagają w wyborze, ale testy praktyczne na danych z lokacji pozostają kluczowe.
How do organisations improve VLM performance on their data?
Mogą dostroić wstępnie wytrenowane modele danymi oznakowanymi z danego miejsca, dodać niestandardowe klasy i uruchomić kontrolowany monitoring po wdrożeniu. Trening na reprezentatywnych materiałach i użycie promptów specyficznych dla domeny poprawia dokładność i redukuje fałszywe alarmy.
