CLIP: भाषा और दृश्य डेटा को जोड़ना
CLIP एक neural network है जो निश्चित-लेबल datasets के बजाय प्राकृतिक भाषा पर्यवेक्षण के माध्यम से दृश्य अवधारणाओं को सीखता है। Like GPT-2 और जीपीटी -3 की भाषा में शून्य-शॉट क्षमताएं, सीएलआईपी अनुमान समय पर श्रेणी नामों को स्वीकार करती हैं, जिससे पुनः प्रशिक्षण के बिना शून्य-शूट छवि वर्गीकरण सक्षम हो जाता है। यह दृष्टि मॉडल को अधिक लचीला बनाता है, प्रयोग को तेज करता है, और डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए भाषा और दृश्य समझ का पुल बनाता है।
क्लिप क्या है और यह क्यों ज़रूरी है
यदि आप artificial intelligence में विकास का अनुसरण करते हैं, तो आपको CLIP नामक एक neural network मिल सकता है। इसे प्राकृतिक भाषा पर्यवेक्षण के माध्यम से कुशलतापूर्वक दृश्य अवधारणाओं को सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया था। सरल शब्दों में, केवल लेबल की गई छवि पर प्रशिक्षित होने के बजाय datasets , CLIP चित्रों को उन शब्दों के साथ जोड़कर सीखता है जो उन्हें वर्णन करते हैं।
यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बदलता है कि दृष्टि मॉडल कितना लचीला हो सकता है। पारंपरिक छवि वर्गीकरणकर्ताओं को आमतौर पर कुछ भी पहचानने से पहले विशिष्ट श्रेणियों पर व्यापक प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। CLIP एक अलग मार्ग लेता है, जो इसे बॉक्स के बाहर बहुत अधिक अनुकूलन योग्य बनाता है।
भाषा मॉडल से उधार लिया गया शून्य-शॉट विचार
CLIP की सबसे दिलचस्प विशेषता यह है कि वह नए कार्यों को कैसे संभालती है. इसे किसी भी दृश्य वर्गीकरण बेंचमार्क पर लागू करने के लिए, आप बस उन दृश्य श्रेणियों के नाम प्रदान करते हैं जिन्हें आप पहचानना चाहते हैं। मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने या एक नए dataset पर ठीक-ठीक करने की कोई आवश्यकता नहीं है .
इस व्यवहार को अक्सर "शून्य शॉट" क्षमता के रूप में वर्णित किया जाता है, एक शब्द जो GPT-2 और GPT-3 का पालन करने वाले किसी भी व्यक्ति से परिचित होता है। उन भाषा मॉडल ने दिखाया कि एक पर्याप्त सक्षम नेटवर्क स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित नहीं किए गए कार्यों को कर सकता था, JUST यह कहकर कि सादे भाषा में क्या करना है। CLIP दृश्य डोमेन पर वही विचार लाता है।
प्राकृतिक भाषा पर्यवेक्षण क्यों एक बड़ी बात है
पारंपरिक computer vision सिस्टम लंबे समय से सावधानीपूर्वक क्यूरेट किए गए datasets पर निर्भर हैं, जहां प्रत्येक छवि में एक निश्चित लेबल होता है। उन datasets का निर्माण महंगा और समय लेने वाला है, और परिणामी मॉडल को किसी भी श्रेणी में बंद कर दिया जाता है जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था।
CLIP प्राकृतिक भाषा से सीखने के बजाय इस सीमा को दरकिनार करता है। चूंकि भाषा अविश्वसनीय रूप से लचीली है, इसलिए मॉडल एक निश्चित-लेबल dataset की तुलना में बहुत व्यापक दृश्य अवधारणाओं को उठा सकता है जो कभी भी कवर कर सकते हैं। श्रेणियां प्रशिक्षण के दौरान बेक नहीं होती हैं; वे उस समय प्रदान किए जाते हैं जब आप मॉडल का उपयोग करते हैं।
व्यवहार में इसका क्या अर्थ है
डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए, व्यावहारिक टेकअवे सीधा है। यदि आपको श्रेणियों में छवियों को सॉर्ट करने के लिए एक मॉडल की आवश्यकता होती है, तो आप CLIP को श्रेणी नामों की सूची दे सकते हैं और देख सकते हैं कि यह कैसे प्रदर्शन करता है, बिना किसी कस्टम प्रशिक्षण चक्र से गुजरने के। इससे प्रयोग तेज हो जाता है और नई समस्याओं पर अत्याधुनिक दृष्टि प्रौद्योगिकी लागू करने की बाधा कम हो जाती है।
यह एक व्यापक प्रवृत्ति का भी सुझाव देता हैः भाषा की समझ और दृश्य समझ के बीच सीमा को पुल करना आसान हो रहा है। शब्द और छवियों दोनों की व्याख्या करने वाला मॉडल उन उपकरणों के लिए दरवाजा खोलता है जो विवरणों पर प्रतिक्रिया करते हैं, पाठ द्वारा दृश्य सामग्री खोजते हैं, और बहुत कुछ।
सारांश
CLIP दृश्य मॉडलों के निर्माण और उपयोग में एक सार्थक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। प्राकृतिक भाषा पर्यवेक्षण से सीखकर, यह उस प्रकार की लचीलापन प्राप्त करता है जो GPT-2 और GPT-3 जैसे भाषा मॉडल ने दिखाया था कि संभव था। श्रेणियों के प्रत्येक नए सेट के लिए विशेष पुनर्प्रशिक्षण की आवश्यकता होने के बजाय, यह सीधे श्रेणी नामों को स्वीकार करता है, जिससे इसे वस्तुतः किसी भी दृश्य वर्गीकरण बेंचमार्क पर लागू किया जा सकता है। computer vision कहां जा रहा है, इस बात में रुचि रखने वाले किसी व्यक्ति के लिए, CLIP समझने योग्य विकास है।
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