Da li ste ikada poželeli da možete da razgovarate sa veštačkom inteligencijom koja razume i govorne i vizuelne podatke? MultiModal-GPT paradigma kombinuje obradu jezika sa vizuelnim razumevanjem.
Nudi mogućnost precizne i raznovrsne interakcije između čovjeka i računara. MultiModal-GPT može dati opisne natpise, brojati pojedinačne stavke i odgovarati na opća korisnička pitanja.
Ali, kako to radi? I, šta možete učiniti sa MultiModal-GPT?
Hajdemo priču na početak i shvatimo mogućnosti koje su pred nama.
Sa pojavom jezičkih modela kao što je GPT-4, tehnologije obrade prirodnog jezika svjedoče revoluciji. Inovacije poput ChatGPT-a već su ugrađene u naše živote.
I, čini se da i dalje dolaze!
GPT-4 i njegova ograničenja
GPT-4 je pokazao neverovatnu veštinu u multimodalnim razgovorima sa ljudima. Studije su se potrudile da dupliraju ovu izvedbu, ali zbog potencijalno velikog broja slikovnih tokena, uključujući modele sa preciznim vizuelnim informacijama, mogu biti računski skupi.
Postojeći modeli takođe ne uključuju podešavanje jezičkih instrukcija u svoje učenje, što ograničava njihovu sposobnost da učestvuju u razgovorima slika-tekst sa više okretaja.
Nadogradnja na Flamingo okvir
Razvijen je novi model pod nazivom MultiModal-GPT kako bi se omogućila komunikacija s ljudima koristeći i lingvističke i vizualne znakove.
Programeri su koristili program pod nazivom Flamingo okvir, koji je prethodno bio obučen da razumije i tekst i vizualne elemente, kako bi to učinio izvodljivim.
Flamingu su bile potrebne neke promjene, međutim, jer nije mogao imati proširene dijaloge koji uključuju tekst i vizuale.
Ažurirani MultiModal-GPT model može prikupiti podatke sa slika i pomiješati ih s jezikom kako bi shvatio i izvršio ljudske komande.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT je vrsta AI modela koji može pratiti različite ljudske upite kao što su opisivanje vizuala, brojanje predmeta i odgovaranje na pitanja. Razumije i prati naredbe koristeći mješavinu vizualnih i verbalnih podataka.
Istraživači su obučili model koristeći i vizuelne podatke i podatke samo iz jezika kako bi povećali kapacitet MultiModal-GPT-a da razgovara s ljudima. Osim toga, doveo je do primjetnog poboljšanja u načinu na koji se izvodio njegov diskurs. To je također rezultiralo primjetnim poboljšanjem performansi razgovora.
Otkrili su da je posjedovanje visokokvalitetnih podataka za obuku ključno za dobar učinak razgovora, jer mali skup podataka sa kratkim odgovorima može omogućiti modelu da kreira kraće odgovore na bilo koju komandu.
Šta možete učiniti s MultiModal-GPT?
Uključivanje u razgovore
Kao i prethodni jezički modeli, jedna od primarnih karakteristika MultiModal-GPT-a je njegova sposobnost da se uključi u rasprave o prirodnom jeziku. To implicira da se potrošači mogu baviti modelom baš kao što bi radili sa stvarnom osobom.
Na primjer, MultiModal-GPT može kupcima dati detaljan recept za pravljenje rezanaca ili preporučiti moguće restorane za večeru. Model je također sposoban odgovoriti na generička pitanja o namjerama korisnika putovanja.
Prepoznavanje objekata
MultiModal-GPT može prepoznati stvari na fotografijama i odgovoriti na upite o njima. Na primjer, model može prepoznati Freddieja Mercuryja na slici i odgovoriti na upite o njemu.
Takođe može izbrojati broj pojedinaca i objasniti šta rade na slici. Ovaj kapacitet za identifikaciju objekata ima primjenu u raznim oblastima, uključujući e-trgovinu, zdravstvenu zaštitu i sigurnost.
MultiModal-GPT takođe može prepoznati tekst unutar digitalnih slika. To znači da model može čitati tekst na fotografijama i izvlačiti korisne podatke. Može, na primjer, otkriti likove na slici i identificirati autora knjige.
To je izuzetno koristan alat za upravljanje dokumentima, unos podataka i analiza sadržaja.
Rezonovanje i generisanje znanja
Multimodalni GPT može zaključiti i proizvesti znanje o svijetu. To znači da može pružiti potpuna objašnjenja fotografija, pa čak i reći im u kojem godišnjem dobu je slika snimljena.
Ova vještina je korisna u raznim disciplinama, uključujući praćenje okoliša, poljoprivredu i meteorologiju. Model može dodatno generirati kreativne stvari poput poezije, priča i pjesama, što ga čini odličnim alatom za kreativne zadatke.
Unutrašnji rad MultiModal-GPT
Predložak za objedinjene instrukcije
Tim predstavlja jedinstveni predložak za integraciju unimodalnih lingvističkih podataka i multimodalnih podataka o viziji i jeziku kako bi se pravilno trenirao MultiModal-GPT model na sinergistički način.
Ova kombinovana strategija pokušava da poboljša performanse modela u različitim zadacima iskorištavanjem komplementarnih mogućnosti oba modaliteta podataka i podstičući dublje razumevanje osnovnih ideja.
Skupove podataka Dolly 15k i Alpaca GPT4 tim koristi za mjerenje sposobnosti praćenja instrukcija samo na jeziku. Ovi skupovi podataka djeluju kao brzi predložak za strukturiranje unosa skupa podataka kako bi se jamčio dosljedan format praćenja instrukcija.
Slika: Pregled skupa podataka Doly 15k
Kako model funkcionira?
Tri ključne komponente čine MultiModal-GPT model: dekoder jezika, resampler perceptora i enkoder vida. Slika se preuzima pomoću enkodera vida, koji zatim generiše kolekciju karakteristika koje je karakterišu.
Dekoder jezika koristi informacije iz enkodera vida za kreiranje teksta koji opisuje sliku uz pomoć resampler-a za percepciju.
Komponenta modela koja razumije jezik i proizvodi tekst je dekoder jezika. Da bi se predvidela sljedeća riječ u frazi, model se obučava koristeći podatke samo za jezik i za viziju plus jezične upute koje slijede.
Ovo uči model kako da reaguje na naredbe od ljudi i daje prihvatljiv tekst za opise slika.
Tim iza
MultiModal-GPT je kreirao tim istraživača i inženjera Microsoft Research Asia predvođen Tao Gongom, Chengqi Lyuom i Shilong Zhangom. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo i Kai Chen dali su doprinos proučavanju i razvoju modela.
Obrada prirodnog jezika, računarski vid, i mašinsko učenje su sve oblasti kompetencije tima. Imaju nekoliko članaka objavljenih na vrhunskim konferencijama i publikacijama, kao i razne počasti i priznanja za svoje naučne napore.
Istraživanje tima fokusira se na razvoj najsavremenijih modela i pristupa kako bi se omogućila prirodnija i inteligentnija interakcija između ljudi i tehnologije.
Razvoj multimodalnog GPT-a je značajno dostignuće u ovoj oblasti jer je to jedan od prvih modela koji kombinuje viziju i jezik u jednom okviru za diskusiju u više krugova.
Doprinosi tima MultiModal-GPT istraživanju i razvoju imaju potencijal da imaju značajan uticaj na budućnost obrade prirodnog jezika i interakcije čoveka i mašine.
Kako koristiti MultiModal-GPT
Za početnike, korištenje MultiModal-GPT alata je jednostavno. Jednostavno idite na https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ i pritisnite dugme "Učitaj sliku".
Odaberite datoteku slike za otpremanje, a zatim otkucajte tekstualni upit u polje za tekst. Da biste kreirali odgovor iz modela, kliknite na dugme „Pošalji“, koje će se pojaviti ispod tekstualnog polja.
Možete eksperimentirati s različitim fotografijama i uputama kako biste saznali više o mogućnostima modela.
Instalacija
Da biste instalirali MultiModal-GPT paket, koristite naredbu terminala “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” da klonirate spremište sa GitHuba. Možete jednostavno slijediti ove korake:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativno, koristite conda env create -f environment.yml
uspostaviti novu konda okruženje. Možete pokrenuti demo lokalno nakon što ga instalirate preuzimanjem unaprijed obučenih utega i pohranjivanjem u mapu kontrolnih tačaka.
Gradio demo se tada može pokrenuti pokretanjem naredbe “python app.py”.
Potencijalni nedostaci
MultiModal-GPT model i dalje ima nedostatke i prostor za razvoj uprkos odličnim performansama.
Na primjer, kada se radi sa komplikovanim ili dvosmislenim vizualnim ulazima, model možda neće uvijek moći prepoznati i razumjeti kontekst unosa. To može rezultirati netočnim predviđanjima ili reakcijama modela.
Dodatno, posebno kada je unos kompliciran ili otvoren, model možda neće uvijek proizvesti najbolju reakciju ili rezultat. Na odgovor modela, na primjer, možda je uticalo koliko su korice dvije knjige izgledale slično u slučaju netačne identifikacije korice knjige.
zaključak
Sve u svemu, MultiModal-GPT model predstavlja veliki korak naprijed u obradi prirodnog jezika i mašinskom učenju. I vrlo je uzbudljivo koristiti ga i eksperimentirati s njim. Dakle, i vi biste trebali probati!
Međutim, on ima ograničenja, kao i svi modeli, i zahtijeva dodatno usavršavanje i poboljšanje kako bi se postigle maksimalne performanse u različitim aplikacijama i domenima.
Ostavite odgovor