How to Fine Tune Google PaliGemma, a Vision Language Model?

Mervin Praison

28 May 202407:35

Summary

TLDRこのビデオでは、GoogleがリリースしたVision言語モデル「Pala」のファインチューニングについて紹介しています。画像とテキストを組み合わせて画像内の内容を理解することができるアーキテクチャを説明し、データセットのロード、モデルのファインチューニング、Hugging Faceへの保存という手順を紹介しています。また、異なるVisionモデルであるLavaについては、CLIPを視覚エンコーダとして、VUNaを言語モデルとして使用するという違いも触れています。実際にPythonのターミナルでコードを実行し、モデルをトレーニングしてHugging Faceにアップロードするプロセスも解説されています。

Takeaways

📚 GoogleがリリースしたVision言語モデルPalaについて学ぶことができます。これは画像とテキストを理解する機能を持っています。
🔍 Palaのアーキテクチャでは、Siglipを使用して画像をエンコードし、テキスト入力と組み合わせて最終出力を生成します。
🌐 別のVisionモデルであるLavaでは、CLIPを視覚エンコーダとして、Vunaを言語モデルとして使用します。
🛠️ チュートリアルでは、データセットの読み込み、モデルのファインチューニング、Hugging Faceへの保存というステップが紹介されています。
🎥 YouTubeチャンネルで人工知能に関するビデオを定期的に投稿している旨が紹介されており、購読を呼びかけています。
💻 Master Compute仮想マシンを使用し、特定のクーポンコードで割引を得る方法が提案されています。
📦 Pythonのpipコマンドを使用して必要なパッケージをインストールする手順が説明されています。
🔧 Hugging Faceのトークンをエクスポートし、app.pyというファイルを作成して使用する方法が紹介されています。
🔄 VQA（Visual Question Answering）データセットからデータをロードし、不要な列を削除するプロセスが説明されています。
🔢 パラメータの設定やトレーニングの設定など、ファインチューニングのためのトレーニング引数を定義する方法が説明されています。
🚀 ファインチューニング後にモデルをHugging FaceのHUBにアップロードする手順が紹介されています。
📈 ファインチューニングが完了した後、モデルがどのように機能するかを示すデモが行われています。

Q & A

Palaモデルとは何ですか？
-PalaはGoogleがリリースしたVisionとLanguageのモデルで、画像とテキストを理解し、画像の中身を理解することができます。
Palaモデルのアーキテクチャはどのようなものでしょうか？
-Palaモデルでは画像はSiglipを使用してエンコードされ、その後テキスト入力と組み合わせて最終出力を生成します。
LAVAモデルとは何ですか？また、Palaとの違いは何ですか？
-LAVAは別のVisionモデルで、CLIPをVisual Encoderとして、VUNaをLanguage Modelとして使用しています。主な違いはPalaはFine-tuningを行い、LAVAはFine-tuningと保存をHugging Faceにすることです。
Fine-tuningとはどのようなプロセスですか？
-Fine-tuningとは、事前に学習されたモデルを特定のタスクに合わせて調整するプロセスです。ここではPalaモデルをFine-tuningして、より正確な結果を得ることができます。
Hugging Faceとは何ですか？
-Hugging Faceはオープンソースの機械学習ライブラリを提供する企業で、モデルを保存し共有するためのプラットフォームを提供しています。
Fine-tuningを行う前に必要なパッケージは何ですか？
-Fine-tuningを行うためには、Transformers、datasets、PFT-bits、pytorch、lower-config、およびpillowなどのパッケージが必要です。
データセットはどのようにロードされるのでしょうか？
-データセットはvqa version twoからロードされ、視覚質問と回答のデータセットを使用して、画像とそれに対応する質問と回答をモデルに教えます。
モデルのFine-tuningに必要なパラメータはどのようなものでしょうか？
-Fine-tuningに必要なパラメータには、エポック数、オプティマイザ、学習率などがあります。これらは必要に応じて調整することができます。
Fine-tuning後にモデルはどのように保存されるのでしょうか？
-Fine-tuning後には、Trainerのpush to HUB機能を使用して、モデルをHugging Faceに保存します。
Fine-tuningされたモデルはどのように使用されるのでしょうか？
-Fine-tuningされたモデルは、画像を入力として与えることで、画像の中身を理解し、質問に答えることができます。
このチュートリアルで使用するGPUのサイズに応じてモデルをどのように調整するべきですか？
-GPUのサイズに応じて、モデルをQuantizedバージョンにロードすることができます。GPUが大きい場合は、Quantizationなしのモデルを使用することができます。
Fine-tuningされたモデルはどのような用途に使えますか？
-Fine-tuningされたモデルは、医療画像の分析、独自の画像データセットに基づくカスタマイズなど、様々な用途に使えます。