Мультимодальный AI: как модели понимают изображения

Мультимодальность – способность AI систем обрабатывать и понимать информацию из множественных источников (текст, изображения, аудио, видео) – представляет следующий фронтир в развитии искусственного интеллекта. Интеграция визуального понимания с языковыми способностями открывает новые возможности применения AI и приближает модели к человеческому восприятию мира¹.

Эволюция компьютерного зрения в AI

Путь от примитивного распознавания паттернов к современному глубокому пониманию визуального контента занял десятилетия исследований.

Эпоха	Технология	Возможности	Ограничения
2000-е	Handcrafted features (SIFT, HOG)	Базовое распознавание объектов	Требуют ручной разработки признаков
2012-2017	CNN (AlexNet, VGG, ResNet)	Высокая точность классификации	Нет понимания контекста и отношений
2017-2020	Attention + CNN гибриды	Объяснимые области фокуса	Ограниченная интеграция с языком
2020+	Vision Transformers, CLIP	Визуально-языковое понимание	Требуют огромных датасетов

Vision Transformers: применение attention к изображениям

Vision Transformer (ViT) адаптирует архитектуру трансформеров, доминирующую в NLP, для компьютерного зрения². Вместо обработки последовательности слов, ViT работает с последовательностью image patches.

Архитектура ViT

1. Patch embedding: Изображение разбивается на фиксированные patches (обычно 16×16 пикселей)
2. Linear projection: Каждый patch линейно проецируется в эмбеддинг фиксированной размерности
3. Positional encoding: Добавляется информация о положении patch
4. Transformer encoder: Стандартная transformer архитектура с self-attention
5. Classification head: MLP для финального предсказания

Ключевое преимущество ViT – self-attention механизм позволяет каждому patch "видеть" все другие patches глобально, в отличие от CNN с локальными receptive fields. Это обеспечивает лучшее понимание глобального контекста изображения.

CLIP: объединение визуального и языкового пространств

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) от OpenAI стал прорывом в мультимодальном обучении. Вместо обучения на labeled датасете изображений, CLIP учится связывать изображения и текстовые описания³.

Аспект	Традиционное CV	CLIP
Обучающие данные	Labeled изображения (ImageNet: 1.3M)	Image-text пары (400M из интернета)
Supervision	Фиксированные классы	Natural language descriptions
Zero-shot способности	Ограничены обученными классами	Может классифицировать любые описанные категории
Transfer learning	Требует fine-tuning на новых данных	Работает out-of-box через text prompts

Механизм обучения CLIP

CLIP использует contrastive learning: модель учится максимизировать similarity между правильными image-text парами и минимизировать для неправильных. Это создает aligned representation space, где семантически связанные изображения и тексты располагаются близко.

Для классификации изображения CLIP:

1. Эмбеддит изображение через vision encoder
2. Эмбеддит текстовые описания всех категорий через text encoder
3. Вычисляет cosine similarity между image embedding и каждым text embedding
4. Выбирает категорию с максимальной similarity

Интеграция визуального понимания в языковые модели

Современные мультимодальные LLM интегрируют визуальное понимание различными способами.

Подходы к мультимодальной интеграции

Архитектура	Механизм	Примеры моделей	Особенности
Early fusion	Комбинирование на уровне входа	VisualBERT	Простота, но ограниченная гибкость
Late fusion	Отдельная обработка, комбинирование выходов	CLIP-based systems	Модульность, но меньше взаимодействия
Cross-attention	Attention между визуальными и текстовыми токенами	Flamingo, GPT-4 Vision	Глубокая интеграция модальностей
Native multimodal	Единая архитектура с рождения	Gemini	Seamless обработка любых модальностей

GPT-4 Vision: практическая мультимодальность

GPT-4 с vision capabilities использует cross-attention между визуальными features (от vision encoder) и текстовыми токенами в языковой модели⁴. Это позволяет модели:

• Описывать содержание изображений в detail
• Отвечать на вопросы об изображениях
• Читать текст на изображениях (OCR)
• Анализировать charts, diagrams, screenshots
• Генерировать код из UI mockups

Специфические задачи мультимодального AI

Задача	Описание	Применение	SOTA подходы
Image Captioning	Генерация текстового описания изображения	Accessibility, content indexing	BLIP-2, ClipCap
Visual Question Answering	Ответы на вопросы об изображении	Interactive systems, education	GPT-4V, Flamingo
Visual Reasoning	Логические выводы на основе визуальной информации	Autonomous systems, robotics	Multimodal LLMs
Image Generation from Text	Создание изображений по текстовому описанию	Creative tools, design	DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion

Вызовы мультимодального AI

Alignment между модальностями

Создание единого представления для различных модальностей – фундаментальная проблема. Текст, изображения, аудио имеют различную природу и структуру. Эффективное выравнивание требует огромных paired датасетов и сложных training objectives⁵.

Вычислительные требования

Обработка визуальной информации значительно увеличивает вычислительные затраты. Изображение 224×224 пикселей при разбиении на patches 16×16 создает 196 токенов – эквивалент среднего параграфа текста для одного изображения.

Hallucinations в визуальном контексте

Мультимодальные модели склонны к hallucinations – генерации описаний объектов или деталей, отсутствующих на изображении. Это особенно проблематично для применений, требующих высокой точности.

Robustness и adversarial примеры

Vision системы уязвимы к adversarial attacks – минимальные, незаметные человеку изменения изображения могут драматически изменить предсказания модели. Обеспечение robustness критично для safety-critical применений.

Будущие направления

Расширение модальностей

Следующий шаг – интеграция дополнительных модальностей:

• 3D understanding: Восприятие пространственной структуры
• Temporal reasoning: Понимание видео и динамики
• Haptic feedback: Тактильная информация для робототехники
• Sensor fusion: Интеграция данных с множественных датчиков

Embodied AI

Мультимодальные модели, интегрированные с роботами или агентами в физическом или виртуальном мире, требуют понимания взаимодействия между модальностями и возможности действовать на основе этого понимания.

Efficient multimodal learning

Снижение вычислительных требований через:

• Модели с адаптивной resolution обработки
• Sparse attention patterns для визуальных features
• Quantization и pruning мультимодальных моделей
• Early exit strategies для простых запросов

Практические соображения

Выбор модели для задачи

• GPT-4 Vision: Универсальность, сильное понимание контекста, API доступность
• Gemini Pro Vision: Лучше для задач с extreme длинным контекстом (множественные изображения)
• Claude 4.5 Vision: Фокус на безопасность, точность в описаниях
• Open-source (LLaVA, CogVLM): Для self-hosting, fine-tuning на специфичных данных

Оптимизация промптов для визуальных задач

Эффективное использование мультимодальных моделей требует специфичных промптинговых техник:

• Явно указывайте, на какие аспекты изображения фокусироваться
• Структурируйте запрос с четкой последовательностью действий
• Для множественных изображений нумеруйте и ссылайтесь на них явно
• Просите модель сначала описать что видит, затем анализировать