大規模視覚言語モデル (VLM）の仕組みや学習データソリューションについて解説

VLMの仕組み

大規模視覚言語モデル（Vision-Language Model, VLM）は、画像と自然言語の双方を理解し、処理する能力を持つ人工知能の一種です。このモデルは、コンピュータビジョン技術と自然言語処理技術を融合させることで、画像内のオブジェクトやシーンを詳細に解析し、それに対する説明や質問に回答することが可能です。以下に、VLMの基本的な仕組みについて説明します。

1. 入力データの処理:

   - 画像データ: 高解像度のRGB画像や、場合によっては深度情報やセグメンテーションマップなどの追加情報が入力されます。

   - テキストデータ: 画像に関連するキャプションや質問などの自然言語のテキストデータが提供されます。

2. 特徴抽出:

   - 画像認識: CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いて、画像から重要な特徴を抽出します。これにより、物体検出や分類が行われます。

   - 自然言語処理: RNN（リカレントニューラルネットワーク）やTransformerベースのモデルを用いて、テキストデータから文脈や意味を理解します。

3. 統合と理解:

   - マルチモーダル統合: 抽出された画像の特徴と自然言語の情報を一元的に統合します。この際、画像とテキストの間の関係性を学習するために、マルチモーダル変換器（例えば、Visual TransformerやViLT）が用いられます。

   - 推論と生成: 統合された情報を基に、画像内のオブジェクトの説明を生成したり、質問に対して適切な回答を提供したりします。

4. 出力の生成:

   - テキスト生成: LSTMやGPTのようなモデルを使って、自然な言語での出力を生成します。

   - 視覚的出力: 必要に応じて、画像内にアノテーションを追加したり、新しい画像を生成することもあります。

VLMで必要とされるデータセット

VLMの性能を最大限に引き出すためには、高品質かつ多様なデータセットが不可欠です。以下では、VLMのトレーニングおよび評価に必要な主要なデータセットについて紹介します。

1. COCO (Common Objects in Context):

   - このデータセットは、約12万枚の画像とそれに対応する500万以上のキャプションペアを含みます。各画像は、物体の位置や関係性を含む詳細なアノテーションデータを持っており、VLMのトレーニングに適しています。

2. Visual Genome:

   - 約108万枚の画像と、それぞれに対する詳細な物体認識、関係性、行動などのラベルが含まれます。これにより、より複雑なシーン解析が可能となります。

弊社が提供するデータソリューション

多様化した学習データセット

弊社は顧客の個人化されたニーズに応じて、多民族、多言語、多デバイス、多環境、多ジャンル、多芸術スタイルなどをカバーするデータ収集サービスを提供し、顧客の多様なデータニーズを満足させることができます。

大規模・高品質な学習データ

グローバルなAI大手企業によって検証された高品質なデータセットを提供しています。弊社には800TBのデータリソースがあり、複数のターゲットカテゴリー、複数のアートスタイルなど、約500万IDをカバーしています。

実際のシナリオにマッチしたデータセット

機械学習を行う場合、実データ、つまり実際のシナリオにマッチしたデータセットを使用するのが最善です。合成データは、一般的に実際のシナリオのデータとはかなり異なるからです。しかし、特定のシナリオにおいては、実際のシーンのデータレベルは非常に乏しいと言えます。

弊社は、10年以上の複数のビジネスシナリオにおけるデータ処理能力を構築、最も現実的なマルチシナリオデータを顧客に提供するために、あらゆる種類の収集シナリオにおいて現実のデータを提供しています。

対象データのノイズ除去

元のデータをチェック、変換、修復することで、データの品質、正確性、一貫性を確保します。弊社は、お客様のドメインのデータの種類と特性に応じて、的を絞ったデータクレンジングソリューションと人材サービスを提供することができます。

まとめ

規模視覚言語モデル（VLM）は、画像と自然言語の両方を深く理解し、さまざまな応用分野での利用が期待されています。その高い性能を実現するためには、高品質なデータセットが不可欠です。弊社は、データ収集、ラベリング、クリーニングといった多岐にわたるデータソリューションを提供し、VLMの開発を支援します。