Həm danışıq, həm də vizual məlumatları dərk edən süni intellektlə söhbət etməyi arzuladınızmı? MultiModal-GPT paradiqması dil emalını vizual anlama ilə birləşdirir.
O, dəqiq və çoxşaxəli insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsi imkanını təklif edir. MultiModal-GPT təsviri başlıqlar təqdim edə, ayrı-ayrı elementləri saya və ümumi istifadəçi suallarına cavab verə bilər.
Bəs, bunu necə edir? Və MultiModal-GPT ilə nə edə bilərsiniz?
Gəlin hekayəni əvvələ aparaq və qarşımızda duran imkanları anlayaq.
GPT-4 kimi dil modellərinin ortaya çıxması ilə təbii dil emal texnologiyaları bir inqilabın şahidi olur. ChatGPT kimi yeniliklər artıq həyatımıza daxil edilib.
Və görünür, onlar gəlməyə davam edirlər!
GPT-4 və onun məhdudiyyətləri
GPT-4 insanlarla multimodal söhbətlərdə heyrətamiz bacarıq nümayiş etdirdi. Tədqiqatlar bu performansı təkrarlamaq üçün səy göstərdi, lakin dəqiq vizual məlumatı olan modellər də daxil olmaqla, potensial yüksək sayda şəkil işarələri səbəbindən hesablama baxımından bahalı ola bilər.
Mövcud modellər, həmçinin onların işinə dil təlimatının tənzimlənməsini daxil etmir, bu da onların sıfır çəkilişli çoxdövrəli təsvir-mətn söhbətlərində iştirak etmək imkanlarını məhdudlaşdırır.
Flamingo Çərçivəsi Üzrə Bina
MultiModal-GPT adlı yeni model həm linqvistik, həm də vizual işarələrdən istifadə edən insanlarla ünsiyyətə imkan yaratmaq üçün hazırlanmışdır.
Tərtibatçılar adlı proqramdan istifadə etdilər Flamingo çərçivəsi, Bunu mümkün etmək üçün əvvəllər həm mətni, həm də vizualları başa düşmək üçün təlim keçmişdir.
Flamingonun bəzi dəyişikliklərə ehtiyacı var idi, çünki mətn və vizualları əhatə edən geniş dialoqlara sahib ola bilmədi.
Yenilənmiş MultiModal-GPT modeli şəkillərdən məlumat toplaya və insan əmrlərini başa düşmək və yerinə yetirmək üçün onları dillə qarışdıra bilər.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT, vizual təsvirləri təsvir etmək, elementləri saymaq və suallara cavab vermək kimi müxtəlif insan sorğularını izləyə bilən bir növ AI modelidir. O, vizual və şifahi məlumatların qarışığından istifadə edərək sifarişləri başa düşür və onlara əməl edir.
Tədqiqatçılar MultiModal-GPT-nin insanlarla söhbət etmək qabiliyyətini artırmaq üçün həm vizual, həm də yalnız dil məlumatlarından istifadə edərək modeli öyrədiblər. Bundan əlavə, bu, onun danışıq tərzində nəzərəçarpacaq təkmilləşməyə səbəb oldu. Bu, həmçinin söhbət performansında nəzərəçarpacaq yaxşılaşma ilə nəticələndi.
Onlar aşkar etdilər ki, yüksək keyfiyyətli təlim məlumatlarına malik olmaq yaxşı söhbət performansı üçün çox vacibdir, çünki qısa cavabları olan kiçik bir verilənlər toplusu modelə istənilən əmrə daha qısa cavablar yaratmağa imkan verə bilər.
MultiModal-GPT ilə nə edə bilərsiniz?
Söhbətlərdə iştirak
Əvvəlki dil modelləri kimi, MultiModal-GPT-nin əsas xüsusiyyətlərindən biri onun təbii dil müzakirələrində iştirak etmək qabiliyyətidir. Bu o deməkdir ki, istehlakçılar real bir insanla olduğu kimi modellə də məşğul ola bilərlər.
Məsələn, MultiModal-GPT müştərilərə əriştə hazırlamaq üçün ətraflı resept verə bilər və ya çöldə yemək üçün mümkün restoranları tövsiyə edə bilər. Model həmçinin istifadəçilərin səyahət niyyətləri ilə bağlı ümumi suallara cavab verə bilir.
Obyektlərin tanınması
MultiModal-GPT şəkillərdəki əşyaları tanıya və onlar haqqında sorğulara cavab verə bilər. Məsələn, model Freddie Mercury-ni bir şəkildə tanıya və onunla bağlı suallara cavab verə bilər.
O, həmçinin şəxslərin sayını hesablaya və onların nə etdiklərini bir şəkildə izah edə bilər. Bu obyektin identifikasiyası qabiliyyəti e-ticarət, səhiyyə və təhlükəsizlik daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə tətbiqlərə malikdir.
MultiModal-GPT rəqəmsal şəkillərin içindəki mətni də tanıya bilər. Bu o deməkdir ki, model fotolardakı mətni oxuya və faydalı məlumatları çıxara bilər. O, məsələn, təsvirdəki personajları aşkarlaya və kitabın müəllifini müəyyən edə bilər.
üçün son dərəcə faydalı bir vasitədir sənədlərin idarə edilməsi, verilənlərin daxil edilməsi və məzmunun təhlili.
Düşüncə və Biliyin Yaradılması
Multi-modal-GPT dünya haqqında düşünə və bilik yarada bilər. Bu o deməkdir ki, o, fotoşəkillərin tam izahatını verə bilər və hətta onlara şəklin hansı mövsümdə çəkildiyini söyləyə bilər.
Bu bacarıq ətraf mühitin monitorinqi, kənd təsərrüfatı və meteorologiya da daxil olmaqla müxtəlif fənlərdə faydalıdır. Model əlavə olaraq şeir, nağıl və mahnı kimi yaradıcı materiallar yarada bilər ki, bu da onu yaradıcı tapşırıqlar üçün əla alət edir.
MultiModal-GPT-nin Daxili İşləri
Vahid Təlimatlar üçün Şablon
Komanda MultiModal-GPT modelini sinergetik şəkildə düzgün şəkildə öyrətmək üçün unimodal linqvistik məlumatların və multimodal görmə və dil məlumatlarının inteqrasiyası üçün vahid şablon təqdim edir.
Bu birləşmiş strategiya, hər iki məlumat metodunun tamamlayıcı imkanlarından istifadə etməklə və əsas ideyaların daha dərindən qavranılmasını təşviq etməklə, müxtəlif tapşırıqlar üzrə modelin performansını yaxşılaşdırmağa çalışır.
Dolly 15k və Alpaca GPT4 məlumat dəstləri komanda tərəfindən yalnız dildə təlimata əməl etmə qabiliyyətlərini ölçmək üçün istifadə olunur. Bu verilənlər dəstləri ardıcıl təlimata əməl edən formatı təmin etmək üçün verilənlər bazası daxiletməsini strukturlaşdırmaq üçün operativ şablon kimi çıxış edir.
Şəkil: Doly 15k verilənlər bazasına baxış
Model Necə İşləyir?
MultiModal-GPT modelini üç əsas komponent təşkil edir: dil dekoderi, qavrayanın təkrar nümunəsi və görmə kodlayıcısı. Şəkil görmə kodlayıcısı tərəfindən qəbul edilir, sonra onu xarakterizə edən xüsusiyyətlər toplusunu yaradır.
Dil dekoderi, qavrayanın təkrar nümunələndiricisinin köməyi ilə təsviri təsvir edən mətn yaratmaq üçün görmə kodlayıcısından alınan məlumatdan istifadə edir.
Dili dərk edən və mətni yaradan modelin komponenti dil dekoderidir. İfadədə aşağıdakı sözü təxmin etmək üçün model həm yalnız dil, həm də görmə-plus dil təlimatına uyğun verilənlərdən istifadə etməklə öyrədilir.
Bu, modelə insanlardan gələn əmrlərə necə reaksiya verməyi öyrədir və şəkil təsvirləri üçün məqbul mətn təqdim edir.
Komanda arxada
MultiModal-GPT, Tao Gong, Chengqi Lyu və Shilong Zhangın rəhbərlik etdiyi Microsoft Research Asia tədqiqatçıları və mühəndisləri qrupu tərəfindən yaradılmışdır. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo və Kai Chen modelin öyrənilməsinə və inkişafına töhfə verdilər.
Təbii dil emalı, kompüter görmə, və maşın öyrənməsi komanda üçün bütün səlahiyyət sahələridir. Onların yüksək səviyyəli konfranslarda və nəşrlərdə dərc edilmiş bir neçə məqaləsi, həmçinin elmi səylərinə görə müxtəlif fəxri adlar və təltiflər var.
Komandanın tədqiqatı insanlar və texnologiya arasında daha təbii və ağıllı qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün qabaqcıl modellərin və yanaşmaların inkişafına yönəlib.
Multi-modal-GPT inkişafı bu sahədə diqqətəlayiq nailiyyətdir, çünki o, görmə və dili çoxtərəfli müzakirələr üçün vahid çərçivədə birləşdirən ilk modellərdən biridir.
Komandanın MultiModal-GPT tədqiqat və təkmilləşdirməsinə verdiyi töhfələr təbii dil emalı və insan-maşın qarşılıqlı əlaqəsinin gələcəyinə əhəmiyyətli təsir göstərmək potensialına malikdir.
MultiModal-GPT-dən Necə İstifadə Edilir
Yeni başlayanlar üçün MultiModal-GPT alətindən istifadə sadədir. Sadəcə gedin https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ və "Şəkil Yüklə" düyməsini basın.
Yükləmək üçün şəkil faylını seçin və sonra mətn sorğusunu mətn sahəsinə yazın. Modeldən cavab yaratmaq üçün mətn sahəsinin altında görünəcək “Göndər” düyməsini klikləyin.
Modelin imkanları haqqında daha çox öyrənmək üçün müxtəlif fotoşəkillər və təlimatlarla sınaqdan keçirə bilərsiniz.
Quraşdırılması
MultiModal-GPT paketini quraşdırmaq üçün “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” terminal əmrindən istifadə edərək GitHub-dan deponu klonlayın. Siz sadəcə bu addımları izləyə bilərsiniz:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativ olaraq istifadə edin conda env create -f environment.yml
yeni konda mühiti yaratmaq. Əvvəlcədən öyrədilmiş çəkiləri endirərək və onları yoxlama nöqtələri qovluğunda saxlayaraq demonu quraşdırdıqdan sonra yerli olaraq işə sala bilərsiniz.
Gradio demo daha sonra “python app.py” əmri ilə işə salına bilər.
Potensial çatışmazlıqlar
MultiModal-GPT modelinin əla performansına baxmayaraq hələ də çatışmazlıqlar və inkişaf üçün yer var.
Məsələn, mürəkkəb və ya qeyri-müəyyən vizual girişlərlə məşğul olarkən, model həmişə girişin kontekstini tanıya və dərk edə bilməyə bilər. Bu, modeldən qeyri-dəqiq proqnozlar və ya reaksiyalarla nəticələnə bilər.
Əlavə olaraq, xüsusilə giriş mürəkkəb və ya açıq uçlu olduqda, model həmişə ən yaxşı reaksiya və ya nəticəni verə bilməz. Məsələn, modelin cavabı, kitabın üz qabığının düzgün müəyyən edilməməsi halında iki kitabın üz qabığının nə qədər oxşar olmasından təsirlənmiş ola bilər.
Nəticə
Ümumilikdə, MultiModal-GPT modeli təbii dil emalı və maşın öyrənməsində irəliyə doğru böyük bir addımdır. Və ondan istifadə etmək və təcrübə etmək çox maraqlıdır. Beləliklə, siz də cəhd etməlisiniz!
Bununla belə, bütün modellər kimi onun məhdudiyyətləri var və müxtəlif tətbiqlərdə və domenlərdə maksimum performans əldə etmək üçün əlavə təkmilləşdirmə və təkmilləşdirmə tələb olunur.
Cavab yaz