Haben Sie sich schon einmal gewünscht, Sie könnten sich mit einer KI unterhalten, die sowohl gesprochene als auch visuelle Daten versteht? Das MultiModal-GPT-Paradigma kombiniert Sprachverarbeitung mit visuellem Verständnis.
Es bietet die Möglichkeit einer präzisen und vielfältigen Mensch-Computer-Interaktion. Multimodal-GPT kann beschreibende Bildunterschriften bereitstellen, einzelne Elemente zählen und auf allgemeine Benutzerfragen antworten.
Aber wie macht es das? Und was können Sie mit MultiModal-GPT machen?
Lassen Sie uns die Geschichte an den Anfang bringen und die vor uns liegenden Möglichkeiten verstehen.
Mit dem Aufkommen von Sprachmodellen wie GPT-4 erleben die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache eine Revolution. Innovationen wie ChatGPT haben bereits Eingang in unser Leben gefunden.
Und sie scheinen immer wieder zu kommen!
GPT-4 und seine Einschränkungen
GPT-4 hat erstaunliche Fähigkeiten bei multimodalen Gesprächen mit Menschen gezeigt. Studien haben versucht, diese Leistung zu duplizieren, aber aufgrund der potenziell hohen Anzahl von Bild-Tokens kann die Einbeziehung von Modellen mit präzisen visuellen Informationen rechenintensiv sein.
Bestehende Modelle berücksichtigen in ihrer Studie auch keine Abstimmung des Sprachunterrichts, was ihre Fähigkeit zur Teilnahme an Zero-Shot-Multiturn-Bild-Text-Gesprächen einschränkt.
Aufbauend auf dem Flamingo-Framework
Ein neues Modell namens MultiModal-GPT wurde entwickelt, um die Kommunikation mit Menschen mithilfe sprachlicher und visueller Hinweise zu ermöglichen.
Die Entwickler verwendeten ein Programm namens Flamingo-Rahmen, um dies möglich zu machen.
Flamingo benötigte jedoch einige Änderungen, da es keine erweiterten Dialoge mit Text und Bildern geben konnte.
Das aktualisierte MultiModal-GPT-Modell kann Daten aus Bildern sammeln und diese mit Sprache mischen, um menschliche Befehle zu verstehen und auszuführen.
Multimodal-GPT
MultiModal-GPT ist eine Art KI-Modell, das verschiedenen menschlichen Anfragen folgen kann, z. B. dem Beschreiben von Bildern, dem Zählen von Elementen und dem Beantworten von Fragen. Es versteht und befolgt Befehle mithilfe einer Mischung aus visuellen und verbalen Daten.
Die Forscher trainierten das Modell sowohl anhand visueller als auch rein sprachlicher Daten, um die Fähigkeit von MultiModal-GPT zur Kommunikation mit Menschen zu erhöhen. Darüber hinaus führte es zu einer spürbaren Verbesserung der Art und Weise, wie der Diskurs durchgeführt wurde. Es führte auch zu einer spürbaren Verbesserung der Konversationsleistung.
Sie fanden heraus, dass qualitativ hochwertige Trainingsdaten für eine gute Konversationsleistung von entscheidender Bedeutung sind, da ein kleiner Datensatz mit kurzen Antworten es dem Modell ermöglichen kann, kürzere Antworten auf jeden Befehl zu erstellen.
Was können Sie mit MultiModal-GPT tun?
Sich an Gesprächen beteiligen
Eines der Hauptmerkmale von MultiModal-GPT ist wie die Sprachmodelle zuvor seine Fähigkeit, sich an Diskussionen in natürlicher Sprache zu beteiligen. Dies bedeutet, dass Verbraucher mit dem Modell genauso interagieren können, wie sie es mit einer realen Person tun würden.
MultiModal-GPT kann Kunden beispielsweise ein detailliertes Rezept für die Zubereitung von Nudeln geben oder mögliche Restaurants zum Auswärtsessen empfehlen. Das Modell ist auch in der Lage, allgemeine Fragen zu den Reiseabsichten der Benutzer zu beantworten.
Erkennung von Objekten
MultiModal-GPT kann Dinge auf Fotos erkennen und auf Anfragen dazu reagieren. Beispielsweise kann das Model Freddie Mercury auf einem Bild erkennen und auf Fragen zu ihm antworten.
Es kann auch die Anzahl der Personen zählen und auf einem Bild erklären, was sie tun. Diese Fähigkeit zur Objektidentifizierung findet in einer Vielzahl von Bereichen Anwendung, darunter E-Commerce, Gesundheitswesen und Sicherheit.
MultiModal-GPT kann auch Text in digitalen Bildern erkennen. Dies bedeutet, dass das Modell den Text in Fotos lesen und nützliche Daten extrahieren kann. Es kann beispielsweise die Zeichen in einem Bild erkennen und den Autor eines Buches identifizieren.
Es ist ein äußerst nützliches Werkzeug für Dokumenten-Management, Dateneingabe und Inhaltsanalyse.
Argumentation und Wissensgenerierung
Multimodales GPT kann Schlussfolgerungen ziehen und Wissen über die Welt produzieren. Das bedeutet, dass es ausführliche Erklärungen zu den Fotos liefern und ihnen sogar sagen kann, in welcher Jahreszeit das Bild aufgenommen wurde.
Diese Fähigkeit ist in einer Vielzahl von Disziplinen nützlich, darunter Umweltüberwachung, Landwirtschaft und Meteorologie. Das Modell kann außerdem kreative Dinge wie Gedichte, Geschichten und Lieder generieren, was es zu einem hervorragenden Werkzeug für kreative Aufgaben macht.
Innenleben von MultiModal-GPT
Vorlage für einheitliche Anweisungen
Das Team präsentiert eine einzige Vorlage für die Integration unimodaler Sprachdaten und multimodaler Vision- und Sprachdaten, um das MultiModal-GPT-Modell auf synergetische Weise ordnungsgemäß zu trainieren.
Diese kombinierte Strategie versucht, die Leistung des Modells bei einer Vielzahl von Aufgaben zu verbessern, indem die komplementären Fähigkeiten beider Datenmodalitäten genutzt und ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Ideen gefördert werden.
Die Dolly 15k- und Alpaca GPT4-Datensätze werden vom Team verwendet, um die Fähigkeiten zur ausschließlichen Befolgung sprachlicher Anweisungen zu messen. Diese Datensätze dienen als Eingabeaufforderungsvorlage für die Strukturierung der Datensatzeingabe, um ein konsistentes Format zur Befolgung von Anweisungen zu gewährleisten.
Bild: Übersicht über den Doly 15k-Datensatz
Wie funktioniert das Modell?
Das MultiModal-GPT-Modell besteht aus drei Schlüsselkomponenten: einem Sprachdecoder, einem Wahrnehmer-Resampler und einem Vision-Encoder. Das Bild wird vom Vision-Encoder aufgenommen, der dann eine Sammlung von Merkmalen generiert, die es charakterisieren.
Der Sprachdecoder verwendet die Informationen des Vision-Encoders, um mit Hilfe des Wahrnehmer-Resamplers Text zu erstellen, der das Bild beschreibt.
Die Komponente des Modells, die Sprache versteht und den Text produziert, ist der Sprachdecoder. Um das folgende Wort in einer Phrase vorherzusagen, wird das Modell sowohl anhand von Nur-Sprach- als auch Vision-plus-Sprachanweisungsfolgedaten trainiert.
Dadurch lernt das Modell, auf Befehle von Menschen zu reagieren und liefert den akzeptablen Text für Bildbeschreibungen.
Team dahinter
Das MultiModal-GPT wurde von einem Team von Forschern und Ingenieuren von Microsoft Research Asia unter der Leitung von Tao Gong, Chengqi Lyu und Shilong Zhang entwickelt. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo und Kai Chen trugen alle zur Untersuchung und Entwicklung des Modells bei.
Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Visionund maschinelles Lernen sind allesamt Kompetenzbereiche des Teams. Sie haben mehrere Artikel auf hochrangigen Konferenzen und in Publikationen veröffentlicht und erhielten für ihre wissenschaftlichen Bemühungen verschiedene Ehrungen und Auszeichnungen.
Die Forschung des Teams konzentriert sich auf die Entwicklung modernster Modelle und Ansätze, um natürlichere und intelligentere Interaktionen zwischen Mensch und Technologie zu ermöglichen.
Die Entwicklung multimodaler GPT ist eine bemerkenswerte Errungenschaft auf diesem Gebiet, da es eines der ersten Modelle ist, das Vision und Sprache in einem einzigen Rahmen für mehrrundenige Diskussionen kombiniert.
Die Beiträge des Teams zur MultiModal-GPT-Forschung und -Entwicklung haben das Potenzial, einen erheblichen Einfluss auf die Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Mensch-Maschine-Interaktionen zu haben.
So verwenden Sie MultiModal-GPT
Für Anfänger ist die Verwendung des MultiModal-GPT-Tools einfach. Gehen Sie einfach zu https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ und klicken Sie auf die Schaltfläche „Bild hochladen“.
Wählen Sie die hochzuladende Bilddatei aus und geben Sie dann den Eingabeaufforderungstext in das Textfeld ein. Um eine Antwort aus dem Modell zu erstellen, klicken Sie auf die Schaltfläche „Senden“, die unter dem Textfeld angezeigt wird.
Sie können mit verschiedenen Fotos und Anweisungen experimentieren, um mehr über die Fähigkeiten des Modells zu erfahren.
Montage von
Um das MultiModal-GPT-Paket zu installieren, verwenden Sie den Terminalbefehl „git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git“, um das Repository von GitHub zu klonen. Sie können einfach diesen Schritten folgen:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativ verwenden conda env create -f environment.yml
eine neue Conda-Umgebung einzurichten. Sie können die Demo nach der Installation lokal ausführen, indem Sie die vorab trainierten Gewichte herunterladen und im Checkpoints-Ordner speichern.
Die Gradio-Demo kann dann durch Ausführen des Befehls „python app.py“ gestartet werden.
Mögliche Nachteile
Das MultiModal-GPT-Modell weist trotz seiner hervorragenden Leistung immer noch Mängel und Raum für Entwicklung auf.
Wenn es beispielsweise um komplizierte oder mehrdeutige visuelle Eingaben geht, ist das Modell möglicherweise nicht immer in der Lage, den Kontext der Eingabe zu erkennen und zu verstehen. Dies kann zu ungenauen Vorhersagen oder Reaktionen des Modells führen.
Darüber hinaus liefert das Modell möglicherweise nicht immer die beste Reaktion oder das beste Ergebnis, insbesondere wenn die Eingabe kompliziert oder ergebnisoffen ist. Die Antwort des Modells könnte beispielsweise dadurch beeinflusst worden sein, wie ähnlich die beiden Buchumschläge aussahen, wenn ein Buchumschlag falsch identifiziert wurde.
Zusammenfassung
Insgesamt stellt das MultiModal-GPT-Modell einen großen Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim maschinellen Lernen dar. Und es ist sehr aufregend, es zu verwenden und damit zu experimentieren. Probieren Sie es also auch mal aus!
Es hat jedoch wie alle Modelle Grenzen und erfordert zusätzliche Verfeinerung und Verbesserung, um in einer Vielzahl von Anwendungen und Bereichen maximale Leistung zu erzielen.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar