Nyheder

October 27, 2023

Revolutionerende computersyn: Kraften ved LLaVA og finjustering

Andreas Nielsen
WriterAndreas NielsenWriter
ResearcherAishwarya NairResearcher

Jeg har for nylig dykket ned i computervisionens verden og opdaget en spændende visionsprogmodel kaldet LLaVA. Denne model har revolutioneret processen med at lære en model at genkende specifikke funktioner i et billede.

Revolutionerende computersyn: Kraften ved LLaVA og finjustering

Traditionelt krævede træning af en model til at genkende farven på en bil i et billede en besværlig proces med træning fra bunden. Men med modeller som LLaVA er alt, hvad du skal gøre, at stille det spørgsmål som "Hvad er farven på bilen?" og voila! Du får dit svar, nul-skudsstil.

Denne tilgang afspejler de fremskridt, vi har set inden for naturlig sprogbehandling (NLP). I stedet for at træne sprogmodeller fra bunden, finjusterer forskere nu fortrænede modeller, så de passer til deres specifikke behov. På samme måde er computervision på vej i samme retning.

Forestil dig at kunne udtrække værdifuld indsigt fra billeder med en simpel tekstprompt. Og hvis du har brug for at forbedre modellens ydeevne, kan en smule finjustering gøre underværker. Faktisk har mine eksperimenter vist, at finjusterede modeller endda kan udkonkurrere dem, der er trænet fra bunden. Det er som at have det bedste fra begge verdener!

Men her er den virkelige gamechanger: Grundlæggende modeller, takket være deres omfattende træning i massive datasæt, besidder en bemærkelsesværdig forståelse af billedrepræsentationer. Det betyder, at du kan finjustere dem med nogle få eksempler, hvilket eliminerer behovet for at indsamle tusindvis af billeder. Faktisk kan de endda lære af et enkelt eksempel.

Udviklingshastighed er en anden fordel ved at bruge tekstprompter til at interagere med billeder. Med denne tilgang kan du hurtigt oprette en computervisionsprototype på få sekunder. Det er hurtigt, effektivt, og det revolutionerer feltet.

Så bevæger vi os mod en fremtid, hvor grundlæggende modeller tager føringen inden for computervision, eller er der stadig plads til at træne modeller fra bunden? Svaret på dette spørgsmål vil forme fremtiden for computervision.

PS Jeg vil gerne uden skam tilslutte min open source platform kaldet Datasaurus. Det udnytter styrken af ​​vision-sprog modeller til at hjælpe ingeniører med at udtrække indsigt fra billeder hurtigt. Jeg ville dele mine tanker og starte en samtale om fremtiden for computersyn. Lad os tale!

About the author
Andreas Nielsen
Andreas Nielsen
About

Med en rig spillebaggrund og en stærk følelse af dansk stolthed omformer Andreas online casino guides. Ved at flette lokale nuancer med globale standarder sikrer han, at hver spiller oplever et strejf af Danmark i hans arbejde.

Send email
More posts by Andreas Nielsen

Seneste nyheder

Powerball-vindende tal for trækningen 6. april: Var der nogen, der vandt $1,30 milliarder jackpot?
2024-04-07

Powerball-vindende tal for trækningen 6. april: Var der nogen, der vandt $1,30 milliarder jackpot?

Nyheder