OpenAI, l’organizzazione di ricerca in intelligenza artificiale fondata da Elon Musk, ha recentemente presentato un nuovo metodo di pre-addestramento chiamato CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). Questa tecnologia promette di rivoluzionare il modo in cui le macchine “vedono” e classificano le immagini, superando alcuni dei principali limiti dell’apprendimento profondo. In questo articolo, vedremo in dettaglio di cosa si tratta e come funziona CLIP.
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Il problema dell’apprendimento visivo con l’IA
L’apprendimento visivo è una sfida importante per l’intelligenza artificiale. Le macchine devono essere in grado di “vedere” e comprendere le immagini, come fanno gli esseri umani. Ciò può essere utilizzato in molte applicazioni, come la diagnostica medica, la guida autonoma e la sicurezza informatica. Tuttavia, l’apprendimento visivo è complesso e richiede grandi quantità di dati etichettati, il che può essere costoso e difficile da ottenere.
In passato, i ricercatori hanno cercato di superare questi limiti utilizzando metodi di apprendimento non supervisionato e di autoapprendimento. Tuttavia, questi metodi hanno generalmente fornito prestazioni inferiori rispetto ai metodi di apprendimento supervisionato, che richiedono dati etichettati.
CLIP: un nuovo metodo di pre-addestramento
CLIP è un nuovo metodo di pre-addestramento che utilizza la supervisione del linguaggio naturale per migliorare l’apprendimento visivo. Il metodo si basa sull’idea che ci sono molte immagini accompagnate da testo disponibili sul web, come le descrizioni delle immagini sui siti di social media. CLIP utilizza questi dati per addestrare un modello a riconoscere una vasta gamma di concetti visivi e associarli ai loro nomi.
Il metodo è abbastanza semplice: si dà al modello un’immagine e si chiede di prevedere quale delle 32.768 descrizioni di testo fornite è stata effettivamente accoppiata con l’immagine nel nostro dataset. In questo modo, il modello impara a riconoscere i concetti visivi e a associarli ai nomi corretti.
Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per classificare nuove immagini in base ai concetti visivi che riconosce, utilizzando un metodo chiamato apprendimento zero-shot. Ad esempio, se il modello è stato addestrato su immagini di cani e gatti, sarà in grado di classificare una nuova immagine come “cane” o “gatto” senza aver visto prima quell’immagine specifica.
CLIP e i modelli GPT
CLIP si basa sui concetti alla base dei modelli GPT (Generative Pre-training Transformer), una famiglia di modelli di linguaggio sviluppati da OpenAI. I modelli GPT sono stati addestrati su grandi quantità di testo per apprendere a generare testo coerente e plausibile in una varietà di contesti.
CLIP utilizza una versione modificata di un modello GPT per addestrare il suo encoder del testo e riconoscere i concetti visivi associati al testo.
Vantaggi di CLIP rispetto ai metodi tradizionali
CLIP presenta alcuni vantaggi significativi rispetto ai metodi tradizionali di apprendimento visivo.
Il primo vantaggio è che CLIP utilizza dati che sono già disponibili sul web, riducendo la necessità di raccogliere e etichettare manualmente grandi quantità di dati. Ciò significa che CLIP è meno costoso e più facile da implementare rispetto ai metodi tradizionali.
In secondo luogo, CLIP è in grado di riconoscere una vasta gamma di concetti visivi, non solo quelli che sono stati esplicitamente insegnati durante l’addestramento. Ciò significa che CLIP è in grado di generalizzare meglio rispetto ai metodi tradizionali e di ottenere prestazioni migliori sui nuovi dati.
Infine, CLIP è in grado di essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni, non solo per la classificazione delle immagini. Ad esempio, può essere utilizzato per il riconoscimento dell’oggetto, la generazione di immagini e la traduzione automatica.
Conclusione
CLIP è una nuova tecnologia sviluppata da OpenAI che promette di rivoluzionare il modo in cui le macchine “vedono” e classificano le immagini. Utilizzando la supervisione del linguaggio naturale, CLIP è in grado di riconoscere una vasta gamma di concetti visivi e di generalizzare meglio rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, CLIP è meno costoso e più facile da implementare rispetto ai metodi tradizionali, rendendolo una soluzione promettente per molte applicazioni.
CLIP è stato inoltre utilizzato come modello per allenare uno dei modelli più famosi di OpenAI, DALL-E.
Per maggiori informazioni su CLIP e i suoi sviluppi futuri, si consiglia di leggere l’articolo originale di OpenAI: https://openai.com/blog/clip/
