বিপ্লবী কম্পিউটার দৃষ্টি: এলএলএভিএ এবং ফাইন-টিউনিংয়ের শক্তি

আমি সম্প্রতি কম্পিউটার ভিশনের জগতে প্রবেশ করেছি এবং LLaVA নামক একটি উত্তেজনাপূর্ণ দৃষ্টি-ভাষা মডেল আবিষ্কার করেছি। এই মডেলটি একটি চিত্রের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিনতে একটি মডেল শেখানোর প্রক্রিয়াটিকে বিপ্লব করেছে।

ঐতিহ্যগতভাবে, একটি চিত্রে একটি গাড়ির রঙ চিনতে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণের একটি শ্রমসাধ্য প্রক্রিয়া প্রয়োজন। যাইহোক, LLaVA-এর মতো মডেলগুলির সাথে, আপনাকে যা করতে হবে তা হল "গাড়ির রঙ কী?" এবং ভয়েলা! আপনি আপনার উত্তর পাবেন, জিরো-শট স্টাইল।

এই পদ্ধতিটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (NLP) ক্ষেত্রে আমরা যে অগ্রগতি দেখেছি তার প্রতিফলন করে। স্ক্র্যাচ থেকে ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের পরিবর্তে, গবেষকরা এখন তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউনিং করছেন। একইভাবে, কম্পিউটার দৃষ্টি একই দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।

একটি সাধারণ পাঠ্য প্রম্পট সহ চিত্রগুলি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সক্ষম হওয়ার কল্পনা করুন৷ এবং যদি আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ানোর প্রয়োজন হয়, তাহলে কিছুটা সূক্ষ্ম টিউনিং বিস্ময়কর কাজ করতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, আমার পরীক্ষাগুলি দেখিয়েছে যে সূক্ষ্ম সুর করা মডেলগুলি এমনকি স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষিত ব্যক্তিদেরও ছাড়িয়ে যেতে পারে। এটা উভয় বিশ্বের সেরা থাকার মত!

কিন্তু এখানেই আসল গেম-চেঞ্জার: ফাউন্ডেশনাল মডেলগুলি, বিশাল ডেটাসেটের উপর তাদের ব্যাপক প্রশিক্ষণের জন্য ধন্যবাদ, চিত্র উপস্থাপনাগুলির একটি অসাধারণ বোঝার অধিকারী। এর মানে হল যে আপনি কয়েক হাজার ছবি সংগ্রহ করার প্রয়োজনীয়তা বাদ দিয়ে মাত্র কয়েকটি উদাহরণ দিয়ে সেগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারেন। আসলে, তারা এমনকি একটি একক উদাহরণ থেকে শিখতে পারে।

ইমেজের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য টেক্সট প্রম্পট ব্যবহার করার আরেকটি সুবিধা হল উন্নয়ন গতি। এই পদ্ধতির সাহায্যে, আপনি দ্রুত সেকেন্ডের মধ্যে একটি কম্পিউটার ভিশন প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারেন। এটি দ্রুত, দক্ষ, এবং এটি ক্ষেত্রের বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

সুতরাং, আমরা কি এমন একটি ভবিষ্যতের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি যেখানে ভিত্তিমূলক মডেলগুলি কম্পিউটার দৃষ্টিতে নেতৃত্ব দেয়, বা স্ক্র্যাচ থেকে মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য এখনও একটি জায়গা আছে? এই প্রশ্নের উত্তর কম্পিউটার দৃষ্টি ভবিষ্যত গঠন করবে.

PS আমি নির্লজ্জভাবে আমার ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্মটিকে ডেটাসরাস নামক প্লাগ করতে চাই। এটি প্রকৌশলীদের দ্রুত চিত্র থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সাহায্য করার জন্য দৃষ্টি-ভাষা মডেলের শক্তি ব্যবহার করে। আমি আমার চিন্তাভাবনা শেয়ার করতে এবং কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির ভবিষ্যত সম্পর্কে একটি কথোপকথন শুরু করতে চেয়েছিলাম। চল কথা বলি!