August 7, 2024

Das enorme Geschäftspotenzial multimodaler Modelle, die Text und Bild vereinen

Große multimodale Modelle, die Text und Bild integrieren, haben das Deep Learning revolutioniert, indem sie die Stärken der natürlichen Sprachverarbeitung mit dem umfangreichen Informationsgehalt von Bildern vereinen. Diese fortschrittlichen Systeme können sowohl visuelle als auch textuelle Inhalte verstehen und eröffnen dadurch neue Möglichkeiten für Anwendungen in verschiedenen Branchen. Von der Verbesserung des Kundenservices durch intelligente Chatbots bis hin zur Transformation des E-Commerce durch personalisierte Empfehlungen und visuelle Suche bieten diese Modelle Unternehmen beispiellose Chancen, ihre Abläufe zu innovieren und zu optimieren. Dieser Artikel untersucht die transformative Wirkung und das Potenzial multimodaler Modelle, die Text und Bild verbinden, um die Zukunft von Geschäftslösungen neu zu gestalten.

Beispiele, die in diesem Artikel gezeigt werden, wurden mit GPT-4 Vision erstellt.

1. Große Multimodale Modelle (LMMs)

Traditionelle neuronale Netzwerkmodelle sind darauf ausgelegt, Daten aus einer einzigen Quelle zu verarbeiten. Beispielsweise sind Convolutional Neural Networks (CNNs) auf Bilddaten zugeschnitten, während Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer häufig für die Textverarbeitung verwendet werden.

Multimodale Modelle stellen einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar, indem sie Informationen aus verschiedenen Datentypen (Modalitäten) kombinieren, um ein umfassenderes und vielseitigeres Verständnis zu ermöglichen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Text, Bildern, Audio und Video zu verarbeiten und zu integrieren, um kontextbewusstere und genauere Ergebnisse zu erzielen. Da Menschen die Welt auf natürliche Weise durch mehrere Sinne wahrnehmen, besteht das Ziel multimodaler Modelle darin, diese Fähigkeit in Maschinen nachzuahmen und ihre Leistung bei komplexen Aufgaben zu verbessern.

Ein herausragendes Forschungs- und Anwendungsgebiet multimodaler Modelle ist die Integration von Text und Computer Vision. Diese Schnittstelle ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, von der Generierung beschreibender Captions für Bilder über das Beantworten visueller Fragen (Visual Question Answering, VQA) bis hin zum Abrufen von Bild-Text-Daten (Image-Text Retrieval).

2. Geschäftsanwendungen multimodaler Modelle, die Text und Computer Vision verbinden

Multimodale Modelle, die Text und Computer Vision integrieren, transformieren verschiedene Geschäftssektoren, indem sie fortschrittliche Datenanalyse- und Entscheidungsfähigkeiten ermöglichen. Durch die Nutzung dieser Modelle können Unternehmen komplexe Aufgaben automatisieren, die betriebliche Effizienz steigern und die Kundenerfahrungen verbessern. Einige der potenziellen Geschäftsanwendungen sind unten aufgeführt.

Bildqualitätskontrolle (Image Quality Control):

In Branchen, in denen die visuelle Qualität von größter Bedeutung ist, wie beispielsweise in der Fertigung, den Medien und dem Einzelhandel, ist die Sicherstellung hoher Bildqualitätsstandards entscheidend. Multimodale Modelle können eingesetzt werden, um die Bildqualität automatisch zu bewerten und zu verbessern, indem visuelle Analysen mit beschreibenden Metadaten kombiniert werden.

Qualitätsbewertung:Diese Modelle können die Schärfe, Farbgenauigkeit und das allgemeine ästhetische Erscheinungsbild von Bildern bewerten, indem sie visuelle Merkmale analysieren und mit in Text beschriebenen Standardkriterien vergleichen. Zum Beispiel könnte ein Modell Produktfotos für E-Commerce-Websites bewerten, um sicherzustellen, dass sie den Markenrichtlinien entsprechen.
Automatisierte Korrektur:Basierend auf der Analyse kann das System Korrekturen vorschlagen, wie z. B. die Anpassung von Helligkeit, Kontrast oder Zuschnitt, um die erforderlichen Standards zu erfüllen.

Erkennung von Produktschäden:

Die Erkennung von Produktschäden ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Qualitätskontrolle in verschiedenen Branchen, insbesondere in der Fertigung, Logistik und im Einzelhandel. Multimodale Modelle können diesen Prozess automatisieren, indem sie visuelle Daten zusammen mit textuellen Beschreibungen oder Spezifikationen analysieren.

Visuelle Inspektion: Das Modell kann verschiedene Arten von Schäden, wie Kratzer, Dellen oder Risse, identifizieren und klassifizieren, indem es Bilder von Produkten mit vordefinierten Fehlerkategorien vergleicht. Dies hilft, defekte Artikel schnell zu isolieren.
Abgleich textueller Beschreibungen: Durch die Kombination visueller Daten mit textuellen Beschreibungen (wie Produktspezifikationen oder Fehlerberichten) kann das Modell Abweichungen oder Schäden genau erkennen und so effiziente Qualitätskontrollprozesse ermöglichen.

Ein Beispiel zeigt die Nutzung von LMM mit Text und Vision als Supervisor für Kuriere. Die Anwendung muss überprüfen, ob das gelieferte Paket unbeschädigt ist, um Kundenbeschwerden zu vermeiden, und speichert ein Foto als Beweis dafür, dass das Paket zum Zeitpunkt der Lieferung in gutem Zustand war.

Optical Character Recognition (OCR):

Die OCR-Technologie extrahiert Text aus Bildern und verwandelt visuelle Daten in maschinenlesbare Formate. Multimodale Modelle verbessern die OCR-Fähigkeiten, indem sie visuelle Erkennung mit natürlicher Sprachverarbeitung integrieren.

Dokumentenautomatisierung: Unternehmen können OCR verwenden, um große Mengen an Dokumenten, wie Rechnungen, Verträge oder Etiketten, zu digitalisieren und zu kategorisieren. Das Modell kann Text extrahieren und kontextuell analysieren, was eine automatisierte Dateneingabe, Archivierung und Abfrage ermöglicht.
Verbesserte Texterkennung: Durch die Nutzung multimodaler Daten, wie das Layout eines Dokuments und zugehörige Metadaten, kann das Modell die Genauigkeit der Texterkennung verbessern, selbst in komplexen Szenarien wie handschriftlichen Notizen oder mehrsprachigen Dokumenten.

Das untenstehende Beispiel zeigt eine Anwendung basierend auf Optical Character Recognition (OCR). Die Kamera nimmt automatisch mehrmals täglich ein Foto des Messgeräts auf, und anschließend wird ein vordefinierter roter Rahmen auf das Bild gezeichnet. Danach wird das fertige Bild in ein LMM mit Vision hochgeladen, und der abgelesene Wert wird zur weiteren Verarbeitung gesendet.

Erkennung der Produktverpackung

Die Sicherstellung, dass Produkte vor dem Versand korrekt verpackt sind, ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit und die Verringerung von Rücksendungen. Multimodale Modelle können überprüfen, ob Produkte ordnungsgemäß verpackt sind, indem sie sowohl visuelle als auch textuelle Daten analysieren.

Visuelle Verifizierung: Das Modell kann Bilder von verpackten Produkten analysieren und dabei feststellen, ob alle erforderlichen Artikel vorhanden und gemäß den Verpackungsrichtlinien korrekt positioniert sind.
Textuelle und visuelle Abgleichung: Durch den Abgleich von Packlisten oder Beschreibungen mit visuellen Inspektionen kann das System die Anwesenheit und den Zustand jedes Artikels bestätigen und die Einhaltung der Verpackungsstandards sicherstellen.

Das untenstehende Beispiel zeigt eine Anwendung, die überprüft, ob das Produkt ordnungsgemäß für den Versand verpackt wurde. LMM mit Vision folgt den Schritten der bereitgestellten Anweisungen und gibt dem Verpacker Hinweise darauf, was getan werden muss, um die Verpackung abzuschließen.

3. Nicht nur für die Endanwendung – schnelles Prototyping

Das Prototyping bestimmter Computer Vision-Lösungen ist mit dem Aufkommen multimodaler Modelle erheblich schneller und effizienter geworden. Traditionell erforderten die Entwicklung und das Testen von Computer Vision-Ansätzen umfangreiche Zeit und Ressourcen, einschließlich der Vorbereitung großer, beschrifteter Datensätze und der manuellen Feinabstimmung von Algorithmen. Dieser Prozess war nicht nur arbeitsintensiv, sondern auch unsicher, da es keine Garantie gab, dass das endgültige Modell den Erwartungen der Entwickler entsprechen würde. Im Gegensatz dazu rationalisieren multimodale Modelle diesen Prozess, indem sie vortrainierte Architekturen nutzen und verschiedene Datentypen wie Text und Bilder integrieren. Diese Integration ermöglicht flexiblere und intuitivere Designiterationen, sodass Entwickler schnell experimentieren und ihre Lösungen verfeinern können, was letztlich den Weg von der Konzeption bis zur Bereitstellung beschleunigt.

Multimodale Modelle mit Computer Vision-Fähigkeiten können auch für komplexere Aufgaben eingesetzt werden. In der Geschäftswelt ist es oft notwendig, mehrere verschiedene Aufgaben gleichzeitig zu erledigen. Diese Aufgaben sind in der Regel sehr spezifisch, wie beispielsweise die Überprüfung, ob produzierte Möbel korrekt montiert sind. Wenn dies automatisiert werden muss, muss das System zahlreiche spezifische Merkmale überprüfen, zum Beispiel, ob die Polsterung richtig angebracht ist, alle Nieten vorhanden sind und die Beine ordnungsgemäß angeschraubt sind. Menschen benötigen nur wenige Regeln, um zu wissen, wo die Nieten sein sollten und wie eine korrekt angebrachte Polsterung aussieht. Um ein Computer Vision-Modell zu trainieren, das dies nicht von selbst herausfinden kann, bräuchten Entwickler Tausende von Beispielen für das Training, und ein einziges Modell könnte möglicherweise nicht alle diese Anforderungen abdecken. LMMs bieten eine Lösung für dieses Problem. Sie können basierend auf Beschreibungen verstehen, was „korrekt“ bedeutet, ähnlich wie Menschen es tun. Es kann notwendig sein, das multimodale Modell fein abzustimmen, um die erforderliche Genauigkeit zu erreichen, aber für erste Tests sind LMMs mit Computer Vision-Fähigkeiten von unschätzbarem Wert.

4. Ein guter Prompt – der Schlüssel zum Erfolg

Das Erstellen eines effektiven Prompts für ein multimodales Modell ist entscheidend, um genaue und relevante Antworten zu erhalten. Die Qualität des Prompts beeinflusst direkt die Qualität des Outputs, daher ist es wichtig, ihn sorgfältig zu formulieren. Hier sind wichtige Überlegungen, die beim Erstellen eines Prompts für LMM mit Text und Vision zu beachten sind:

Klarheit und Präzision: Verwenden Sie klare und eindeutige Sprache. Der Prompt sollte präzise sein und wenig Raum für Interpretationen lassen. Vermeiden Sie komplexes oder technisches Fachjargon, es sei denn, das AI-Modell ist speziell darauf trainiert, solche Sprache zu verarbeiten. Es ist wichtig, genau zu erklären, was das Modell mit dem Bild tun soll, Schritt für Schritt, um das erwartete Ergebnis zu erzielen.
Kontext und Hintergrund: Die Bereitstellung ausreichender Kontexte hilft dem Modell, den Umfang und die Natur der Anfrage zu verstehen. Fügen Sie notwendige Hintergrundinformationen hinzu, die den Prompt einrahmen, um sicherzustellen, dass die AI eine relevante und angemessene Antwort generieren kann.
Spezifität und Detail: Seien Sie spezifisch darüber, was Sie vom Modell erwarten. Beschreiben Sie klar das gewünschte Format, die Struktur oder den Inhalt der Antwort. Wenn Sie beispielsweise eine Zusammenfassung möchten, geben Sie die Länge und den Fokus an. Je detaillierter der Prompt, desto maßgeschneiderter wird die Antwort sein.
Offen vs. Geschlossen: Entscheiden Sie, ob die Antwort offen sein soll, um kreative oder umfassende Antworten zu ermöglichen, oder geschlossen, um eine spezifische und prägnante Antwort zu erhalten. Offene Antworten sind nützlich, um zu erkunden, was das Modell aus dem Bild lesen kann und Ideen für potenzielle Anwendungen zu generieren, während geschlossene Antworten besser für sachliche Informationen, spezifische Aufgaben oder komplexere Systeme geeignet sind, bei denen die Antwort des LLMs ein Schritt im Prozesszyklus ist.
Anleitung und Beispiele: Wenn die Aufgabe komplex oder nuanciert ist, können Beispiele sehr hilfreich sein. Beispiele setzen einen Standard für die erwartete Art der Antwort und helfen der AI, die Feinheiten der Aufgabe zu verstehen. Richtlinien oder spezifische Anweisungen können die Anforderungen weiter klären. Dies ist besonders wichtig, wenn eine Aufgabe die Erkennung kundenspezifischer Produkte auf dem Bild erfordert, die das Modell vorher nicht gesehen hat.
Berücksichtigung von Einschränkungen: Seien Sie sich der Einschränkungen des Modells bewusst, wie Wissenslücken oder potenzielle Vorurteile. Formulieren Sie den Prompt so, dass diese Probleme minimiert werden, und seien Sie explizit, wenn die Antwort aktuelle Informationen oder sensible Themen erfordert.
Relevanz und Fokus: Stellen Sie sicher, dass der Prompt auf die spezifische Aufgabe oder Frage fokussiert ist. Vermeiden Sie das Hinzufügen von überflüssigen Informationen, die das Modell von der Generierung einer relevanten Antwort ablenken könnten.

Indem Sie diese Elemente einbeziehen, können Sie Prompts erstellen, die das multimodale Modell effektiv leiten. Dies führt zu hochwertigen, relevanten und genauen Antworten und ermöglicht die vollständige Nutzung des beigefügten Bildes.

5. Einschränkungen (zum Zeitpunkt der Veröffentlichung)

Obwohl die Möglichkeiten multimodaler Modelle, die Text und Vision kombinieren, enorm sind, gibt es noch einige Einschränkungen, derer sich die Benutzer bewusst sein sollten. Es ist wichtig zu beachten, dass die unten aufgeführten Einschränkungen zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels bestehen und möglicherweise in der Zukunft behoben werden.

Zählen – Das Zählen von Objekten in einem Bild bleibt für multimodale Modelle eine Herausforderung. Sie benötigen oft zusätzliche, schrittweise Anweisungen, um korrekt zählen zu können. Leider müssen diese Anweisungen häufig spezifisch für jedes Beispiel sein, was es schwierig macht, stabile Geschäftsanwendungen mit multimodalen Modellen auf der Basis von Zählfähigkeiten zu erstellen.

Koordinaten im Bild – Während multimodale Modelle bei der Objekterkennung effektiv sind, haben sie Schwierigkeiten, präzise Positionen von Objekten in einem Bild anzugeben. Das Modell kann eine allgemeine Position wie “untere linke Ecke” zurückgeben, aber für genaue Koordinaten sind nach wie vor traditionelle Computer Vision-Modelle erforderlich.

Optische Zeichenerkennung (OCR) – Es ist möglich, Geschäftsanwendungen auf der Basis von OCR zu entwickeln, aber es erfordert mehr Arbeit und Tests, um zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen. Multimodale Modelle mit Vision-Fähigkeiten fügen oft zusätzliche Zeichen hinzu oder übersehen einige in ihren Ausgaben. Die Erstellung eines geeigneten Prompts ist besonders wichtig für OCR-Anwendungen, um sie für den geschäftlichen Einsatz nutzbar zu machen.

Zusammenfassung

Multimodale Modelle, die Vision mit Text integrieren, werden zunehmend in Geschäftsanwendungen eingesetzt. Diese Modelle können visuelle Daten neben Text analysieren und bieten vielfältige Möglichkeiten in verschiedenen Branchen. Sie ermöglichen die Automatisierung komplexer Prozesse, ohne dass große Datensätze und lange Entwicklungszeiten erforderlich sind. Allerdings stehen LMMs mit Vision vor Einschränkungen, derer sich Entwickler bewusst sein sollten, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Wenn Sie mehr über multimodale Modelle erfahren möchten oder darüber nachdenken, sie in Ihrem Unternehmen einzusetzen, können Sie uns gerne kontaktieren. Wir sind KI-Experten und können Ihnen helfen, diese Technologien effektiv zu nutzen.

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