مفاهیم پایه: این فناوری‌ها چه هستند؟

پردازش تصویر (Computer Vision) چیست؟

این حوزه به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا اطلاعات بصری را از دنیا (تصاویر، ویدئوها) تفسیر و درک کنند. وظایف آن شامل تشخیص اشیاء، تقسیم‌بندی تصویر (Segmentation) و تولید تصویر است.

پردازش متن (Natural Language Processing) چیست؟

این حوزه به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را درک، تفسیر و تولید کنند. وظایف آن شامل ترجمه، خلاصه‌سازی، تحلیل احساسات و پاسخ به سوالات است.

یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning) چیست؟

این حوزه به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا به طور همزمان با انواع مختلف داده‌ها (متن، تصویر، صدا) کار کنند؛ مانند توصیف تصویر یا تولید تصویر از متن.

۱. تحلیل عمیق پردازش تصویر: فراتر از تشخیص اشیاء

Vision Transformers (ViT) – انقلاب در درک تصویر

معماری Transformer روی تصاویر اعمال می‌شود، آن‌ها را به patches تبدیل کرده و روابط جهانی تصویر را با دقت بالا تحلیل می‌کند.

پردازش متن بصری (Visual Text Processing)

این حوزه بر خواندن متن درون تصاویر تمرکز دارد؛ متونی مانند تابلوها و اسناد. بنچمارک جدید VTPBench پیشرفت آن را سرعت داده است.

مدل‌های انتشار (Diffusion Models)

این مدل‌ها با فرآیند حذف تدریجی نویز، تصاویر واقعی و دقیق را از متن تولید می‌کنند.

بنچمارک‌های ارزیابی پردازش تصویر

ImageNet برای طبقه‌بندی، COCO برای تشخیص و تقسیم‌بندی، FID و CLIP Score برای تولید تصویر از متن استفاده می‌شوند.

۲. تحلیل عمیق پردازش متن: عصر غول‌های زبانی

معماری Transformer

Self-Attention ستون فقرات فهم روابط پیچیده در زبان است و مبنای مدل‌های GPT، BERT و T5 محسوب می‌شود.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و قابلیت‌های نوظهور

توانایی‌هایی مانند یادگیری در زمینه، زنجیره افکار و تولید کد در مدل‌های بزرگ ظاهر می‌شوند.

بنچمارک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی

MMLU برای دانش عمومی، HellaSwag برای استدلال، HumanEval برای تولید کد و TruthfulQA برای سنجش توهم مدل استفاده می‌شود.

۳. تحلیل عمیق یادگیری چندوجهی: جایی که متن و تصویر به هم می‌رسند

CLIP – پلی میان متن و تصویر

CLIP با یادگیری تضادی، بردارهای تصویر و متن مرتبط را به هم نزدیک و موارد نامرتبط را دور می‌کند و توانایی تشخیص صفر-نمونه ایجاد می‌کند.

پیشرفت‌های جدید در توضیح‌نگاری تصویر

مدل‌های مبتنی بر Transformer مسلط شده‌اند و چالش جدید، تولید توضیحات چندزبانه است.

مدل‌های مولد چندوجهی (DALL-E 3, Gemini)

این مدل‌ها متن را به بردار غنی تبدیل کرده و از طریق مدل انتشار، تصاویر دقیق و مطابق متن تولید می‌کنند. Gemini ذاتاً چندوجهی است.

بنچمارک‌های ارزیابی مدل‌های چندوجهی

VQAv2 برای سؤال‌پاسخ تصویری، COCO Captioning برای کیفیت توضیح تصویر و MMBench برای ارزیابی جامع توانایی‌های چندوجهی استفاده می‌شود.

نتیجه‌گیری

پردازش متن و تصویر در حال همگرایی عمیق هستند. ViT در بینایی، Diffusion Models در تولید تصویر و LLMها در زبان پیشرو هستند. مدل‌های چندوجهی با ترکیب همه این حوزه‌ها آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.