Hur AI hjälpte mig identifiera en plats från en bild – vikten av att välja rätt modell
Jag ville dela med mig av ett spännande exempel där jag lät en AI-modell hjälpa mig att identifiera var en bild var tagen. Bilden visade ett gult färjedäck som sträckte sig ut över en vindpinad älv, och med texten “NEDA” synlig. Jag bad AI:n ta reda på var bilden var tagen – och på bara några minuter fick jag svaret: det var Hovnäs färja över Dalälven.
Här är stegen AI:n tog – och varför valet av rätt modell gjorde hela skillnaden.
- Förhands-beskåda bilden – Analyserade färger, strukturer och text på bilden (t.ex. skylten “NEDA”, stålkonstruktioner).
- OCR / Text-extraktion – Analyserade färger, strukturer och text på bilden (t.ex. skylten “NEDA”, stålkonstruktioner).
- Objekt- och miljödetektion – Klassificerade objekt som “färja”, “kabel”, “skog” genom bildanalys (OpenAI CLIP-modell).
- Multimodal omvänd bildsök – Kombinerade etiketter + text i en multimodal AI-modell (CLIP + vektorsökning) för att hitta liknande bilder online.
- Verifiering mot öppna data – Jämförde träffar med källor som Wikipedia och Trafikverket.
- Slutsats & rapport – Presenterade resultatet tillbaka till mig.
Varför modellvalet spelar roll:
I det här fallet användes:
- Azure Cognitive Services Vision för att snabbt och exakt extrahera text från bilden (OCR).
- OpenAI CLIP-modell, som kopplar ihop bildinnehåll med text, för att möjliggöra både etikettgenerering och omvänd bildsökning baserad på semantik.
- GPT-4-turbo (kodnamn o3), som valdes för att analysera resultat, göra semantiska kopplingar mellan bild och text, samt föreslå sannolika platser.
Den här modellen, o3, är särskilt lämpad tack vare:
- Multimodala färdigheter – den kan förstå och resonera utifrån både bild och text i samma kontext.
- Hög kontextkapacitet – kan hålla flera tolkningsspår i huvudet samtidigt och väga ledtrådar mot varandra.
- Snabb beräkning – idealisk för interaktiva användningsfall som detta.
- Förmåga att söka, tolka och sammanfatta externa källor – vilket underlättade verifieringen mot Wikipedia och öppna data.
Tillsammans gav dessa komponenter en träffsäker, effektiv och repeterbar lösning.
- Domänanpassning
En generell bildmodell kan känna igen en “båt”, men en finjusterad multimodal modell kan identifiera just färjetypen och matcha texten “NEDA”. - Prompt- vs fine-tuned
För snabba frågor räcker ibland promptteknik, men i mer kritiska system behövs ofta finjusterade modeller. - Latens & kostnad
Stora modeller (som GPT-4o) är kraftfulla men kostar mer – mindre modeller kan vara tillräckliga och snabbare. - Bias & datakvalitet
Om träningsdatan saknar exempel från Sverige kan modellen missa viktiga ledtrådar. - Explainability
Modeller som visar vad AI:n fokuserar på, eller vilka alternativ den överväger, gör det lättare att förstå hur den kom fram till sitt svar.
Kortfattat: Rätt modell = snabbare, billigare och mer tillförlitlig lösning.
No responses yet