የኮምፒዩተር እይታን አብዮት ማድረግ፡ የLLaVA እና የጥሩ ማስተካከያ ሃይል

በቅርቡ ወደ የኮምፒዩተር እይታ አለም ውስጥ ገብቻለሁ እና LLaVA የሚባል አስደሳች የእይታ-ቋንቋ ሞዴል አግኝቻለሁ። ይህ ሞዴል በምስሉ ውስጥ የተወሰኑ ባህሪያትን ለመለየት ሞዴልን የማስተማር ሂደትን ቀይሮታል።

በተለምዶ የመኪናውን ቀለም በምስል ለመለየት ሞዴል ማሰልጠን ከባዶ የስልጠና አድካሚ ሂደትን ይጠይቃል። ነገር ግን፣ እንደ LLaVA ባሉ ሞዴሎች፣ የሚያስፈልግዎ ነገር ቢኖር "የመኪናው ቀለም ምንድ ነው?" እና voila! መልስዎን ያገኛሉ፣ ዜሮ-ሾት ዘይቤ።

ይህ አካሄድ በተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት (NLP) መስክ ያየናቸውን እድገቶች ያንጸባርቃል። የቋንቋ ሞዴሎችን ከባዶ ከማሰልጠን ይልቅ፣ ተመራማሪዎች አሁን ለፍላጎታቸው ተስማሚ የሆኑ አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎችን በደንብ እያስተካከሉ ነው። በተመሳሳይ የኮምፒዩተር እይታ ወደ አንድ አቅጣጫ እየሄደ ነው.

በቀላል የጽሑፍ ጥያቄ ከምስሎች ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ማውጣት መቻልህን አስብ። እና የአምሳያው አፈፃፀምን ማሳደግ ከፈለጉ ትንሽ ማስተካከል ተአምራትን ሊያደርግ ይችላል። በእርግጥ የእኔ ሙከራዎች እንደሚያሳዩት በጥሩ ሁኔታ የተስተካከሉ ሞዴሎች ከባዶ የሰለጠኑትን እንኳን ሊበልጡ ይችላሉ። ከሁለቱም ዓለማት ምርጡን እንደማግኘት ነው።!

ነገር ግን እውነተኛው ጨዋታ ቀያሪ ይኸውና፡ የመሠረት ሞዴሎች፣ በግዙፍ የውሂብ ስብስቦች ላይ ላደረጉት ሰፊ ሥልጠና ምስጋና ይግባውና ስለ ምስል ውክልናዎች አስደናቂ ግንዛቤ አላቸው። ይህ ማለት በሺዎች የሚቆጠሩ ምስሎችን የመሰብሰብን አስፈላጊነት በማስወገድ በጥቂት ምሳሌዎች ብቻ ማስተካከል ይችላሉ። እንዲያውም ከአንድ ምሳሌ ሊማሩ ይችላሉ።

የእድገት ፍጥነት ከምስል ጋር ለመገናኘት የፅሁፍ መጠየቂያዎችን መጠቀም ሌላው ጠቀሜታ ነው። በዚህ አቀራረብ በሴኮንዶች ውስጥ የኮምፒዩተር ራዕይን በፍጥነት መፍጠር ይችላሉ. ፈጣን፣ ቀልጣፋ እና የሜዳውን ለውጥ እያመጣ ነው።

ስለዚህ፣ የመሠረት ሞዴሎች በኮምፒዩተር እይታ ውስጥ ግንባር ቀደም ወደሆኑበት ወደ ፊት እየተጓዝን ነው ወይንስ ሞዴሎችን ከባዶ የማሰልጠን ቦታ አሁንም አለ? የዚህ ጥያቄ መልስ የወደፊቱን የኮምፒዩተር እይታ ይቀርጻል.

PS ያለ ሀፍረት ዳታሳዉረስ የተባለውን የክፍት ምንጭ መድረክን መሰካት እፈልጋለሁ። መሐንዲሶች ከምስሎች በፍጥነት ግንዛቤዎችን እንዲያወጡ ለመርዳት የእይታ-ቋንቋ ሞዴሎችን ኃይል ይጠቀማል። ሀሳቤን ላካፍል እና ስለወደፊቱ የኮምፒውተር እይታ ውይይት መጀመር ፈለግሁ። እንነጋገር!