Imp-V1-3B: Un modelo pequeño que supera a los gigantes en el espacio multimodal de LLM

Índice

• Introducción
• Multimodal Small Language Model: MSLM
• Descripción de MSLM
  • Visión en MSLM
  • Codificador visual Siglip en MSLM
• Usos de MSLM
  • Análisis de imágenes
  • Generación de casos de prueba
  • Análisis de imágenes médicas
• Método de entrenamiento
• Ventajas de Siglip
• Arquitectura de MSLM
  • Vision Transformer (Vit)
  • Optimización de la arquitectura
• Función de pérdida: Sigmoid Loss
• Cómo calcular la pérdida
• Ejemplos de uso de Siglip
• Cómo correr MSLM en Google Colab
  • Instalación de paquetes necesarios
  • Importación del modelo y el tokenizador
  • Realización de inferencias
• Ejemplos de inferencias
  • Análisis de una imagen relacionada con la piel
  • Generación de casos de prueba para el desarrollo de software
  • Análisis de una imagen de Yahoo Finanzas

Multimodal Small Language Model: MSLM

En este artículo, exploraremos un modelo de lenguaje multimodal llamado MSLM, que combina capacidades de visión con un modelo de lenguaje pequeño. Este modelo es útil para implementaciones en hardware limitado y se puede utilizar tanto en GPUs de consumo individual como en CPUs. Además, es especialmente adecuado para inferencia y el desarrollo de aplicaciones multimodales.

Descripción de MSLM

El modelo MSLM es una combinación de dos modelos diferentes: F2 y Siglip. F2 es un modelo de lenguaje pequeño y Siglip es un codificador visual creado por Google. Siglip es especialmente relevante en el contexto de MSLM debido a su capacidad para reconocer la relación entre imágenes y texto utilizando una función sigmoide. Esto permite que MSLM pueda analizar imágenes y encontrar conexiones relevantes entre texto e imágenes.

Usos de MSLM

MSLM tiene múltiples usos en diversas aplicaciones. Algunos de los usos más destacados son:

Análisis de imágenes

MSLM puede analizar diferentes tipos de imágenes, como capturas de pantalla de aplicaciones, imágenes médicas y fotografías externas de sitios web, para encontrar anomalías, patrones o características específicas.

Generación de casos de prueba

Con la capacidad de comprender imágenes y texto, MSLM puede generar casos de prueba y escenarios de prueba para el desarrollo de software. Esto incluye generar casos de prueba a partir de capturas de pantalla de aplicaciones o diagramas de arquitectura.

Análisis de imágenes médicas

Una de las aplicaciones más destacadas de MSLM es su capacidad para analizar imágenes médicas externas y encontrar indicios de posibles condiciones médicas. Esta funcionalidad es especialmente útil para el análisis de imágenes médicas que aparecen en diferentes sitios web.

Método de entrenamiento

El modelo MSLM se entrena utilizando un enfoque de aprendizaje supervisado. Se utiliza la función de pérdida sigmoidal para medir la correspondencia entre imágenes y texto sin necesidad de comparar cada par de imágenes y texto de una sola vez. Esto permite una mayor eficiencia en el entrenamiento del modelo, especialmente cuando hay recursos limitados de datos y cómputo. Además, MSLM puede aprender eficazmente tanto en conjuntos de datos grandes como pequeños.

Ventajas de Siglip

Siglip, como codificador visual utilizado en MSLM, ofrece varias ventajas significativas. Estas ventajas incluyen:

• Trabajar de manera eficiente con menos datos y menos recursos de cómputo.
• Proporcionar un mejor entendimiento con datos limitados.
• Escalabilidad a través del tamaño del lote, incluso con conjuntos de datos más pequeños.
• Capacidad para aprender tanto de conferencias grandes como de seminarios más pequeños.

Arquitectura de MSLM

MSLM utiliza una arquitectura llamada Vision Transformer (Vit) como base. Vit es una variante de la arquitectura Transformer diseñada específicamente para procesar imágenes de manera eficiente y rápida. Esta arquitectura ha sido optimizada para aprender más rápido y utilizar menos recursos de cómputo.

Función de pérdida: Sigmoid Loss

La función de pérdida sigmoidal es una función matemática que mapea valores en un rango entre cero y uno. Esta función permite al modelo transformar la salida en una probabilidad, lo cual es especialmente útil para la clasificación de imágenes y textos. El uso de la función sigmoidal en MSLM permite un cálculo más eficiente de la pérdida y un mejor aprendizaje del modelo.

Ejemplos de uso de Siglip

Siglip puede ser utilizado en múltiples casos de uso. Algunos ejemplos de su aplicación son:

• Matching de imágenes y texto: Siglip puede determinar si una imagen y un texto están relacionados y encontrar la correspondencia correcta entre ellos. Por ejemplo, puede identificar correctamente que una imagen de una playa coincida con la descripción "arena y atardecer".
• Análisis de imágenes: Siglip puede analizar imágenes y extraer características específicas. Esto puede ser útil para encontrar anomalías o patrones ocultos en imágenes médicas o en imágenes de sitios web.
• Generación de casos de prueba: Siglip puede generar casos de prueba a partir de imágenes de aplicaciones para probar su funcionalidad y capacidad de respuesta ante diferentes escenarios.

Cómo ejecutar MSLM en Google Colab

Para ejecutar MSLM en Google Colab, es necesario realizar algunas instalaciones y configuraciones previas. A continuación, se detallan los pasos a seguir:

1. Instalar paquetes necesarios: Se deben instalar los paquetes Transformers, EI, knobs y pillow utilizando el comando pip install seguido del nombre del paquete.
2. Importar el modelo y el tokenizador: Se debe importar el modelo y el tokenizador desde la librería Transformers utilizando las sentencias de importación correspondientes.
3. Configurar el entorno de ejecución: Es necesario configurar el entorno para utilizar GPU mediante la sentencia torch.set_default_tensor_type(torch.float16) y especificar el dispositivo a utilizar (por ejemplo, cuda para GPU).
4. Cargar el modelo y el tokenizador: Se deben cargar el modelo y el tokenizador utilizando las funciones AutoModelForCausalLM y AutoTokenizer respectivamente.
5. Realizar inferencias: Por último, se pueden realizar inferencias utilizando el modelo y el tokenizador cargados. Para Ello, se debe proporcionar una imagen y una pregunta o declaración relacionada. El modelo devolverá una respuesta detallada y útil.

Ejemplos de inferencias

A continuación, se presentan algunos ejemplos de inferencias realizadas utilizando MSLM:

Análisis de una imagen relacionada con la piel

Se cargó una imagen relacionada con enfermedades de la piel y se realizó la siguiente inferencia: "Analizar la imagen". El modelo devolvió la siguiente respuesta: "La imagen muestra una foto cercana del brazo de una persona con una irritación cutánea roja. Esta afección cubre una parte significativa del brazo y es claramente visible. Esto puede indicar una posible condición o irritación de la piel". Esta inferencia demuestra la capacidad de MSLM para analizar imágenes médicas y encontrar características relevantes.

Generación de casos de prueba para el desarrollo de software

Se cargó una imagen de una captura de pantalla de una aplicación y se realizó la siguiente inferencia: "Generar casos de prueba para ingenieros de software". El modelo generó casos de prueba y escenarios de prueba detallados y útiles para el desarrollo de software. Esta funcionalidad es especialmente útil para los profesionales de la ingeniería de software, ya que pueden generar automáticamente casos de prueba a partir de imágenes de la aplicación y probar su funcionalidad en diferentes escenarios.

Análisis de una imagen de Yahoo Finanzas

Se cargó una imagen relacionada con Yahoo Finanzas y se realizó la siguiente inferencia: "Analizar la imagen". El modelo analizó la imagen y proporcionó detalles sobre el contenido de la imagen: "La imagen muestra una pantalla de computadora con datos del mercado de valores para Microsoft. El precio de las acciones se muestra de manera prominente, con un valor actual de 457. Esto indica que MSLM puede reconocer y entender imágenes relacionadas con el mercado de valores y proporcionar información relevante sobre ellas.

Conclusión

MSLM es un modelo de lenguaje multimodal poderoso y versátil que combina características de visión y lenguaje. Con su capacidad para analizar imágenes y texto, y generar respuestas detalladas y útiles, MSLM puede ser utilizado en una variedad de aplicaciones en diferentes campos, incluyendo la medicina, el desarrollo de software y el análisis de mercado.

🔗 Recursos:

• Repositorio de GitHub: [enlace al repositorio de GitHub]