كواحد من أكثر نماذج معالجة اللغة الطبيعية تقدمًا (NLP) ، فإن المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) لديها القدرة على أتمتة العديد من المهام التي تتجاوز مجرد إنشاء نص بلغة طبيعية. تتمثل إحدى هذه المهام في وضع تعليقات توضيحية على الصور ومقاطع الفيديو ، والتي يمكن أن تكون مفيدة لتطبيقات التعلم الآلي مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور وتحليل الفيديو.
طريقة استخدام إمكانات GPT لشرح الصور والفيديو
- يتطلب استخدام إمكانيات GPT للتعليق التوضيحي تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة من الصور أو مقاطع الفيديو. يمكن بعد ذلك ضبط النموذج المدرَّب مسبقًا على مهمة محددة ، مثل تصنيف الصور أو اكتشاف الكائن.
- للبدء ، يجب معالجة الصور أو مقاطع الفيديو مسبقًا وتحويلها إلى تنسيق يمكن لـ GPT تفسيره. يمكن أن يتضمن ذلك تحويل الصور أو مقاطع الفيديو إلى مصفوفات من البيانات الرقمية أو استخدام نماذج مدربة مسبقًا مثل VGG أو ResNet لاستخراج الميزات من الصور. بمجرد إعداد البيانات ، يمكن إدخالها في GPT للتدريب والاستدلال.
- تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام GPT في التعليقات التوضيحية للصور والفيديو في قدرتها على إنشاء تعليقات توضيحية عالية الدقة وذات صلة بالسياق. على سبيل المثال ، في اكتشاف الكائن ، لا يمكن لـ GPT تحديد الكائنات داخل صورة أو مقطع فيديو فحسب ، بل يمكنها أيضًا وصف الكائنات وعلاقاتها بالكائنات الأخرى. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة ، حيث يكون التعرف على الأشياء وفهم سياق الأشياء أمرًا بالغ الأهمية.
- ومع ذلك ، هناك أيضًا تحديات لاستخدام GPT للتعليقات التوضيحية للصور والفيديو. يتمثل التحدي الرئيسي في مقدار الموارد الحسابية المطلوبة لتدريب النموذج وضبطه على مجموعات البيانات الكبيرة. بالإضافة إلى ذلك ، قد لا تعمل GPT بشكل جيد في المهام المرئية شديدة التعقيد مثل تجزئة الصور أو تتبع الفيديو ، والتي تتطلب نماذج أكثر تخصصًا.
بشكل عام ، تشتمل فوائد استخدام GPT للتعليقات التوضيحية للصور والفيديو على تعليقات توضيحية دقيقة للغاية وذات صلة بالسياق ، بينما تشمل التحديات الحاجة إلى كميات كبيرة من الموارد الحسابية والقيود المفروضة على المهام المرئية المعقدة. على الرغم من هذه التحديات ، تتمتع GPT بإمكانيات كبيرة لأتمتة مهام التعليقات التوضيحية للصور والفيديو وتطوير مجال رؤية الكمبيوتر.
