Apple, yapay zeka dünyasında önemli bir adım atarak FastVLM adını verdiği yeni görsel-dil modelini (VLM) kullanıcıların beğenisine sundu. 2024’te tanıtılan bu model, hız, ölçeklenebilirlik ve doğruluk açısından mevcut birçok modele fark atacak şekilde tasarlandı. FastVLM, özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda, mobil, bulut ve uç cihazlarda kullanılmak üzere optimize edilmiş bir çözüm sunuyor.
Etkileyici bir model
Apple, FastVLM’i Hugging Face platformunda 0.5, 1.5 ve 7 milyarparametreli modeller olarak yayınladı. Modelin önemli teknik avantajları arasında benzer boyuttaki VLM’lere kıyasla 85 kat daha hızlı ve 3,4 kat daha küçük olması, büyük modellerde TTFT (text-to-frame time) performansının 7,9 kat artırılması ve yüksek çözünürlüklü görseller için daha az çıktı üreterek kodlama süresini azaltması yer alıyor. Üstelik WebGPU desteği sayesinde FastVLM, ek bir kurulum gerektirmeden doğrudan tarayıcı üzerinden gerçek zamanlı çalışabiliyor. Aşağıdaki videoda bu model, gerçek zamanlı video altyazı oluşturma yeteneğini sergiliyor.
FastVLM, görselleri ve metinleri aynı anda anlayabilen bir yapay zeka modeli olarak öne çıkıyor. Modelin amacı, yüksek hızda işlem yapmak, farklı görsel-dil görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmek ve eğitim süreçlerini daha verimli hale getirmek. Apple, bu modelle hızdan ödün vermeden doğruluk sunmayı hedefliyor ve bu sayede hem geliştiriciler hem de kullanıcılar için daha iyi bir deneyim sağlıyor.
Teknik olarak FastVLM, hibrit transformer mimarisi kullanıyor. FastVLM, görselleri ve metinleri aynı anda anlayabilen bir yapay zeka modeli. Görselleri işlemek için özel bir sistem, metinleri işlemek için ayrı bir sistem var ve bu iki sistem, modelin bilgileri birleştirmesini sağlayan bir katmanla bağlanıyor. Böylece model, resimleri ve metinleri birlikte yorumlayabiliyor, yeni kavramları tanıyabiliyor ve karmaşık soruları yanıtlayabiliyor. Ayrıca model, sıfırdan tanıma, açık kelime dağarcığıyla tespit ve görsel-metinsel akıl yürütme yetenekleri de sunuyor.
Modelin hız optimizasyonları da dikkat çekici. Apple, görsel işleme ve metin üretme adımlarını daha hızlı ve verimli hale getiren teknikler uyguladığını belirtiyor. Büyük veri setleri üzerinde yapılan eğitimlerde ise işlem maliyetlerini düşürmek için özel hesaplama yöntemleri tercih edildi. Bu sayede FastVLM, büyük görevlerde bile yüksek verimlilikle çalışabiliyor.
FastVLM, sağlık sektöründe tıbbi görüntüleme ve rapor üretiminde, perakende sektöründe görsel ürün arama ve öneri sistemlerinde, eğitimde, içerik üretiminde ve erişilebilirlikte görsel verilerin gerçek zamanlı sese çevrilmesinde kullanılabiliyor. Ve daha da önemlisi; bu model, akıllı gözlük gibi giyilebilir cihazlarda inanılmaz avantajlar sağlayabilir. Gerçek zamanlı video altyazı oluşturma ve sahne analizi yetenekleri, kullanıcıların çevreyi anında anlamasına ve etkileşim kurmasına imkan tanıyabilir.
Etkileyici bir model
Apple, FastVLM’i Hugging Face platformunda 0.5, 1.5 ve 7 milyar parametreli modeller olarak yayınladı. Modelin önemli teknik avantajları arasında benzer boyuttaki VLM’lere kıyasla 85 kat daha hızlı ve 3,4 kat daha küçük olması, büyük modellerde TTFT (text-to-frame time) performansının 7,9 kat artırılması ve yüksek çözünürlüklü görseller için daha az çıktı üreterek kodlama süresini azaltması yer alıyor. Üstelik WebGPU desteği sayesinde FastVLM, ek bir kurulum gerektirmeden doğrudan tarayıcı üzerinden gerçek zamanlı çalışabiliyor. Aşağıdaki videoda bu model, gerçek zamanlı video altyazı oluşturma yeteneğini sergiliyor.
https://x.com/reach_vb/status/1961471154197053769
FastVLM, görselleri ve metinleri aynı anda anlayabilen bir yapay zeka modeli olarak öne çıkıyor. Modelin amacı, yüksek hızda işlem yapmak, farklı görsel-dil görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmek ve eğitim süreçlerini daha verimli hale getirmek. Apple, bu modelle hızdan ödün vermeden doğruluk sunmayı hedefliyor ve bu sayede hem geliştiriciler hem de kullanıcılar için daha iyi bir deneyim sağlıyor.
Akıllı gözlüklerde devrim yaratabilir
< Resime gitmek için tıklayın >
Modelin hız optimizasyonları da dikkat çekici. Apple, görsel işleme ve metin üretme adımlarını daha hızlı ve verimli hale getiren teknikler uyguladığını belirtiyor. Büyük veri setleri üzerinde yapılan eğitimlerde ise işlem maliyetlerini düşürmek için özel hesaplama yöntemleri tercih edildi. Bu sayede FastVLM, büyük görevlerde bile yüksek verimlilikle çalışabiliyor.
Ayrıca Bkz.Yapay zeka veri merkezleri devasa maliyetlerle ekonomiyi tehdit ediyor
FastVLM, sağlık sektöründe tıbbi görüntüleme ve rapor üretiminde, perakende sektöründe görsel ürün arama ve öneri sistemlerinde, eğitimde, içerik üretiminde ve erişilebilirlikte görsel verilerin gerçek zamanlı sese çevrilmesinde kullanılabiliyor. Ve daha da önemlisi; bu model, akıllı gözlük gibi giyilebilir cihazlarda inanılmaz avantajlar sağlayabilir. Gerçek zamanlı video altyazı oluşturma ve sahne analizi yetenekleri, kullanıcıların çevreyi anında anlamasına ve etkileşim kurmasına imkan tanıyabilir.
Kaynak:https://huggingface.co/apple/FastVLM-7B
Kaynak:https://arxiv.org/html/2412.13303v1
Haberi Portalda Gör