Una forma sencilla de mejorar el rendimiento de Zero-Shot CLIP

Cómo mejorar fácilmente el rendimiento de Zero-Shot CLIP

Parte 1 — Indicaciones personalizadas mediante modelos de lenguaje (CuPL)

Los modelos unimodales están diseñados para trabajar con datos de un solo modo, que puede ser texto o imágenes. Estos modelos se especializan en comprender y generar contenido específico para su modo elegido. Por ejemplo, los GPT son excelentes para generar textos similares a los humanos. Se han utilizado para tareas como traducción de idiomas, generación de textos y respuesta a preguntas. Las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) son ejemplos de modelos de imágenes que se destacan en tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y generación de imágenes. Actualmente, muchas tareas interesantes como Preguntas y Respuestas Visuales (VQA) y recuperación de imágenes-texto, etc., requieren capacidades multimodales. ¿Es posible combinar el procesamiento de texto e imágenes? ¡Sí podemos! CLIP se destaca como uno de los modelos iniciales de imágenes-texto de gran éxito, demostrando competencia tanto en el reconocimiento de imágenes como en la comprensión de texto.

Dividiremos este artículo en las siguientes secciones:

1. Introducción
2. Arquitectura
3. Proceso de entrenamiento y pérdida contrastiva
4. Capacidad de cero disparo
5. CuPL
6. Conclusiones

Introducción

El modelo CLIP es un impresionante predictor de cero disparo, que permite realizar predicciones en tareas para las que no ha sido entrenado explícitamente. Como veremos en más detalle en las próximas secciones, mediante el uso de indicaciones en lenguaje natural para consultar imágenes, CLIP puede realizar clasificación de imágenes sin necesidad de datos de entrenamiento específicos para la tarea. Sin embargo, su rendimiento puede mejorarse significativamente con algunos trucos. En esta serie de artículos, exploraremos métodos que aprovechan indicaciones adicionales generadas por Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) o ejemplos de entrenamiento de pocos disparos sin involucrar ningún entrenamiento de parámetros adicional. Estos enfoques ofrecen una ventaja distintiva, ya que son menos exigentes computacionalmente y no requieren ajuste fino de parámetros adicionales.

Arquitectura

CLIP es un modelo de codificador dual con dos codificadores separados para las modalidades visual y textual, que codifican imágenes y textos de forma independiente. Esta arquitectura es diferente del codificador de fusión que permite la interacción entre las modalidades visual y textual a través de atención cruzada que implica aprender los pesos de atención que ayudan al modelo a centrarse en regiones específicas de…

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