语言模型的大视觉天赋：GPT也能学会通过上下文看世界

人工智能

2022-11-10 21:20:54

大型语言模型的视觉天赋：变革计算机视觉

导语：

近年来，大型语言模型（LLM）席卷了人工智能领域，展现出惊人的语言处理能力。然而，这些语言大师不仅限于文字世界，它们还拥有令人惊讶的视觉天赋，正在变革计算机视觉领域。

LLM的视觉能力

LLM通过文本信息进行视觉推理、识别图像内容甚至生成逼真的图像，展现出强大的视觉能力。这种天赋源于它们强大的涌现能力，它们通过大量文本数据的训练学会了语言和视觉之间的联系。

视觉问答

LLM可以准确回答有关图像的问题，展示出理解物体、场景和关系的能力。这表明它们能够进行逻辑推理，将语言信息转化为视觉表征。

图像识别

LLM可以识别图像中的物体、场景和人物，将它们分类到预先定义的类别中。这说明它们可以从图像中提取特征并将其与概念知识联系起来。

图像生成

LLM可以生成与文本高度相关的逼真图像。这表明它们能够将语言信息转化为视觉表征并将其可视化。

LLM在视觉任务中的应用

LLM的视觉能力为许多领域带来了变革性的应用：

医疗诊断

LLM可以分析病历和图像，识别潜在疾病风险，辅助医生诊断。

自动驾驶

LLM可以帮助自动驾驶汽车识别道路物体和危险情况，提高驾驶安全性。

机器人技术

LLM可以帮助机器人理解周围环境并做出决策，使其更加智能和自主。

娱乐

LLM可以生成逼真的图像和视频用于游戏、电影和其他娱乐内容，提供更沉浸式的体验。

LLM与传统视觉模型的区别

与传统视觉模型不同，LLM利用文本信息进行视觉处理。这种文本-图像联系使它们能够处理复杂的任务，例如视觉推理和图像生成，这是传统模型难以实现的。

代码示例

以下代码演示了 LLM 如何用于视觉问答：

import transformers

# 初始化 LLM
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5-large-lm-dialog")

# 给定图像和问题
image = "path/to/image.jpg"
question = "是什么动物?"

# 将图像转换为文本
text_encoder = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-large-lm-dialog")
text = text_encoder.encode(f"图像描述: {image}", return_tensors="pt")

# 将文本描述作为输入馈送到 LLM
inputs = {"input_ids": text}
outputs = model(**inputs)

# 获得 LLM 的回答
answer = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"答案: {answer}")