Migliorare le prestazioni e la spiegabilità di Zero-Shot CLIP

Migliorare l'efficienza e la comprensibilità di Zero-Shot CLIP

Parte 2 — Classificazione visuale tramite descrizione da LLM

Questa è la seconda parte di una serie su come migliorare le prestazioni di Zero-Shot CLIP. Nella prima parte, ho fornito una spiegazione dettagliata su come funziona il modello CLIP e ho descritto un metodo semplice per migliorarne le prestazioni. Ciò ha coinvolto l’estensione di prompt standard come “Un’immagine di {classe}” con prompt personalizzati generati da un grande modello di linguaggio (LLM). Se non lo hai ancora fatto, puoi trovare la parte 1 qui. In questo articolo presenteremo un metodo relativamente simile per migliorare le prestazioni di zero-shot CLIP che è anche altamente spiegabile.

Introduzione

Il modello CLIP è un notevole predittore zero-shot, che consente di effettuare previsioni su compiti per cui non è stato esplicitamente addestrato. Nonostante le sue capacità intrinseche, esistono diverse strategie per migliorarne notevolmente le prestazioni. Nel primo articolo abbiamo visto una di queste strategie, tuttavia, sebbene il miglioramento delle prestazioni sia prezioso, ci sono situazioni in cui potremmo essere disposti a fare compromessi per dare priorità a una maggiore spiegabilità. In questo secondo articolo della nostra serie esploreremo un metodo che non solo migliora le prestazioni del modello zero-shot CLIP, ma garantisce anche che le sue previsioni siano facilmente comprensibili e interpretabili.

Spiegabilità nelle reti neurali profonde

Oggi sono disponibili varie tecniche di spiegabilità per i modelli di apprendimento approfondito. In un articolo precedente, ho approfondito le Integrated Gradients, un metodo che indica come ogni caratteristica di un input influisce sull’output di un modello di apprendimento automatico, in particolare sulle reti neurali profonde. Un altro approccio popolare per l’interpretazione dei modelli si basa sui valori Shap, in cui assegniamo il contributo di ogni caratteristica all’output del modello sulla base di concetti tratti dalla teoria dei giochi cooperativi. Sebbene questi metodi siano versatili e possano essere applicati a qualsiasi modello di apprendimento approfondito, possono essere un po’ complessi da implementare e interpretare. CLIP, che è stato addestrato per mappare caratteristiche di immagini e testo nello stesso spazio di incorporamento, offre un metodo alternativo di spiegabilità basato sul testo. Questo approccio è più user-friendly e offre una facile interpretazione, fornendo una prospettiva diversa sulla spiegazione del modello.

Riepilogo rapido del problema