Ευχηθήκατε ποτέ να μπορούσατε να συνομιλείτε με μια τεχνητή νοημοσύνη που να κατανοεί τόσο προφορικά όσο και οπτικά δεδομένα; Το παράδειγμα MultiModal-GPT συνδυάζει τη γλωσσική επεξεργασία με την οπτική κατανόηση.
Προσφέρει τη δυνατότητα ακριβούς και διαφοροποιημένης αλληλεπίδρασης ανθρώπου-υπολογιστή. MultiModal-GPT μπορεί να παρέχει περιγραφικούς υπότιτλους, να μετράει μεμονωμένα στοιχεία και να απαντά σε γενικές ερωτήσεις χρηστών.
Αλλά, πώς το κάνει αυτό; Και, τι μπορείτε να κάνετε με το MultiModal-GPT;
Ας πάρουμε την ιστορία στην αρχή και ας κατανοήσουμε τις δυνατότητες που έχουμε μπροστά μας.
Με την εμφάνιση γλωσσικών μοντέλων όπως το GPT-4, οι τεχνολογίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας γίνονται μάρτυρες επανάστασης. Καινοτομίες όπως το ChatGPT έχουν ήδη ενσωματωθεί στη ζωή μας.
Και, φαίνεται να συνεχίζουν να έρχονται!
Το GPT-4 και οι περιορισμοί του
Το GPT-4 έχει δείξει εκπληκτική ικανότητα στις πολυτροπικές συνομιλίες με ανθρώπους. Οι μελέτες έχουν κάνει μια προσπάθεια να αντιγράψουν αυτήν την απόδοση, αλλά λόγω του δυνητικά μεγάλου αριθμού διακριτικών εικόνων, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων με ακριβείς οπτικές πληροφορίες μπορεί να είναι υπολογιστικά ακριβό.
Τα υπάρχοντα μοντέλα δεν περιλαμβάνουν επίσης τη ρύθμιση της γλωσσικής διδασκαλίας στη μελέτη τους, γεγονός που περιορίζει την ικανότητά τους να συμμετέχουν σε συνομιλίες μηδενικής λήψης πολλαπλών στροφών εικόνας-κειμένου.
Χτίζοντας επάνω στο πλαίσιο Flamingo
Ένα νέο μοντέλο που ονομάζεται MultiModal-GPT αναπτύχθηκε για να επιτρέψει την επικοινωνία με ανθρώπους χρησιμοποιώντας τόσο γλωσσικά όσο και οπτικά στοιχεία.
Οι προγραμματιστές χρησιμοποίησαν ένα πρόγραμμα που ονομάζεται πλαίσιο φλαμίνγκο, που είχε προηγουμένως εκπαιδευτεί να κατανοεί τόσο κείμενο όσο και οπτικά, για να γίνει αυτό εφικτό.
Ωστόσο, το Flamingo χρειαζόταν κάποιες αλλαγές, καθώς δεν μπορούσε να έχει εκτεταμένους διαλόγους που να περιλαμβάνουν κείμενο και γραφικά.
Το ενημερωμένο μοντέλο MultiModal-GPT μπορεί να συλλέξει δεδομένα από εικόνες και να τα συνδυάσει με τη γλώσσα για να κατανοήσει και να εκτελέσει ανθρώπινες εντολές.
MultiModal-GPT
Το MultiModal-GPT είναι ένας τύπος μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να ακολουθήσει διάφορες ανθρώπινες αναζητήσεις, όπως η περιγραφή γραφικών, η καταμέτρηση στοιχείων και η απάντηση σε ερωτήσεις. Κατανοεί και ακολουθεί εντολές χρησιμοποιώντας ένα συνδυασμό οπτικών και λεκτικών δεδομένων.
Οι ερευνητές εκπαίδευσαν το μοντέλο χρησιμοποιώντας τόσο οπτικά όσο και γλωσσικά δεδομένα για να αυξήσουν την ικανότητα του MultiModal-GPT να συνομιλεί με τους ανθρώπους. Επιπρόσθετα, προκάλεσε αισθητή βελτίωση στον τρόπο που εκτελούνταν ο λόγος του. Είχε επίσης ως αποτέλεσμα μια αξιοσημείωτη βελτίωση στην απόδοση συνομιλίας.
Ανακάλυψαν ότι η ύπαρξη δεδομένων εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας είναι κρίσιμη για την καλή απόδοση συνομιλίας, επειδή ένα μικρό σύνολο δεδομένων με σύντομες αποκρίσεις μπορεί να επιτρέψει στο μοντέλο να δημιουργήσει συντομότερες απαντήσεις σε οποιαδήποτε εντολή.
Τι μπορείτε να κάνετε με το MultiModal-GPT;
Συμμετοχή σε συνομιλίες
Όπως τα γλωσσικά μοντέλα που προέκυψαν, ένα από τα κύρια χαρακτηριστικά του MultiModal-GPT είναι η ικανότητά του να συμμετέχει σε συζητήσεις φυσικής γλώσσας. Αυτό σημαίνει ότι οι καταναλωτές μπορούν να εμπλακούν με το μοντέλο όπως ακριβώς θα έκαναν με ένα πραγματικό πρόσωπο.
Για παράδειγμα, το MultiModal-GPT μπορεί να δώσει στους πελάτες μια λεπτομερή συνταγή για την παρασκευή noodles ή να προτείνει πιθανά εστιατόρια για φαγητό έξω. Το μοντέλο είναι επίσης ικανό να απαντά σε γενικές ερωτήσεις σχετικά με τις προθέσεις ταξιδιού των χρηστών.
Αναγνώριση Αντικειμένων
Το MultiModal-GPT μπορεί να αναγνωρίσει πράγματα στις φωτογραφίες και να απαντήσει σε ερωτήσεις σχετικά με αυτά. Για παράδειγμα, το μοντέλο μπορεί να αναγνωρίσει τον Freddie Mercury σε μια εικόνα και να απαντήσει σε ερωτήσεις σχετικά με αυτόν.
Μπορεί επίσης να μετρήσει τον αριθμό των ατόμων και να εξηγήσει τι κάνουν σε μια εικόνα. Αυτή η ικανότητα αναγνώρισης αντικειμένων έχει εφαρμογές σε διάφορους τομείς, όπως το ηλεκτρονικό εμπόριο, η υγειονομική περίθαλψη και η ασφάλεια.
Το MultiModal-GPT μπορεί επίσης να αναγνωρίσει κείμενο μέσα σε ψηφιακές εικόνες. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί να διαβάσει το κείμενο στις φωτογραφίες και να εξάγει χρήσιμα δεδομένα. Μπορεί, για παράδειγμα, να εντοπίσει τους χαρακτήρες σε μια εικόνα και να αναγνωρίσει τον συγγραφέα ενός βιβλίου.
Είναι ένα εξαιρετικά χρήσιμο εργαλείο για διαχείρηση αρχείων, εισαγωγή δεδομένων και ανάλυση περιεχομένου.
Συλλογισμός και Δημιουργία Γνώσης
Το Multi-modal-GPT μπορεί να αιτιολογήσει και να παράγει γνώση για τον κόσμο. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να παρέχει πλήρεις επεξηγήσεις φωτογραφιών και ακόμη και να τους πει σε ποια εποχή τραβήχτηκε η εικόνα.
Αυτή η δεξιότητα είναι χρήσιμη σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της παρακολούθησης του περιβάλλοντος, της γεωργίας και της μετεωρολογίας. Το μοντέλο μπορεί επιπλέον να δημιουργήσει δημιουργικά πράγματα όπως ποίηση, παραμύθια και τραγούδια, καθιστώντας το ένα εξαιρετικό εργαλείο για δημιουργικές εργασίες.
Εσωτερικές λειτουργίες του MultiModal-GPT
Πρότυπο για ενοποιημένες οδηγίες
Η ομάδα παρουσιάζει ένα ενιαίο πρότυπο για την ενσωμάτωση μονοτροπικών γλωσσικών δεδομένων και πολυτροπικών δεδομένων όρασης και γλώσσας για την κατάλληλη εκπαίδευση του μοντέλου MultiModal-GPT με συνεργιστικό τρόπο.
Αυτή η συνδυασμένη στρατηγική επιχειρεί να βελτιώσει την απόδοση του μοντέλου σε μια ποικιλία εργασιών, αξιοποιώντας τις συμπληρωματικές δυνατότητες και των δύο τρόπων δεδομένων και ενθαρρύνοντας τη βαθύτερη κατανόηση των υποκείμενων ιδεών.
Τα σύνολα δεδομένων Dolly 15k και Alpaca GPT4 χρησιμοποιούνται από την ομάδα για τη μέτρηση των ικανοτήτων παρακολούθησης οδηγιών μόνο στη γλώσσα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων λειτουργούν ως πρότυπο προτροπής για τη δόμηση της εισαγωγής δεδομένων για την εγγύηση μιας συνεπούς μορφής που ακολουθεί τις οδηγίες.
Εικόνα: Επισκόπηση του συνόλου δεδομένων Doly 15k
Πώς λειτουργεί το μοντέλο;
Τρία βασικά στοιχεία συνθέτουν το μοντέλο MultiModal-GPT: ένας αποκωδικοποιητής γλώσσας, ένας επαναδειγματολήπτης αντιλήπτη και ένας κωδικοποιητής όρασης. Η εικόνα λαμβάνεται από τον κωδικοποιητή όρασης, ο οποίος στη συνέχεια δημιουργεί μια συλλογή χαρακτηριστικών που τη χαρακτηρίζουν.
Ο αποκωδικοποιητής γλώσσας χρησιμοποιεί τις πληροφορίες από τον κωδικοποιητή όρασης για να δημιουργήσει κείμενο που περιγράφει την εικόνα με τη βοήθεια του επαναδειγματολήπτη αντιλήπτη.
Το συστατικό του μοντέλου που κατανοεί τη γλώσσα και παράγει το κείμενο είναι ο αποκωδικοποιητής γλώσσας. Για την πρόβλεψη της ακόλουθης λέξης σε μια φράση, το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα που ακολουθούν τόσο τη γλώσσα μόνο όσο και την όραση συν τη γλώσσα.
Αυτό διδάσκει στο μοντέλο πώς να αντιδρά σε εντολές από ανθρώπους και παρέχει το αποδεκτό κείμενο για περιγραφές εικόνων.
Ομάδα πίσω
Το MultiModal-GPT δημιουργήθηκε από μια ομάδα ερευνητών και μηχανικών της Microsoft Research Asia με επικεφαλής τους Tao Gong, Chengqi Lyu και Shilong Zhang. Οι Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo και Kai Chen συνέβαλαν στη μελέτη και την ανάπτυξη του μοντέλου.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας, όραση υπολογιστή, και η μηχανική εκμάθηση είναι όλοι τομείς ικανοτήτων για την ομάδα. Έχουν πολλά άρθρα δημοσιευμένα σε συνέδρια και δημοσιεύσεις κορυφαίας βαθμίδας, καθώς και διάφορες διακρίσεις και διακρίσεις για τις επιστημονικές τους προσπάθειες.
Η έρευνα της ομάδας επικεντρώνεται στην ανάπτυξη μοντέλων και προσεγγίσεων αιχμής για να επιτρέψουν πιο φυσικές και έξυπνες αλληλεπιδράσεις μεταξύ ανθρώπων και τεχνολογίας.
Η ανάπτυξη πολλαπλών τρόπων-GPT είναι ένα αξιοσημείωτο επίτευγμα στο πεδίο, καθώς είναι ένα από τα πρώτα μοντέλα που συνδυάζουν το όραμα και τη γλώσσα σε ένα ενιαίο πλαίσιο για συζήτηση πολλών γύρων.
Οι συνεισφορές της ομάδας στην έρευνα και ανάπτυξη MultiModal-GPT έχουν τη δυνατότητα να έχουν ουσιαστική επιρροή στο μέλλον της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και των αλληλεπιδράσεων ανθρώπου-μηχανής.
Πώς να χρησιμοποιήσετε το MultiModal-GPT
Για αρχάριους, η χρήση του εργαλείου MultiModal-GPT είναι απλή. Απλώς πηγαίνετε στο https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ και πατήστε το κουμπί "Μεταφόρτωση εικόνας".
Επιλέξτε το αρχείο εικόνας που θέλετε να ανεβάσετε και, στη συνέχεια, πληκτρολογήστε το μήνυμα κειμένου στο πεδίο κειμένου. Για να δημιουργήσετε μια απάντηση από το μοντέλο, κάντε κλικ στο κουμπί «Υποβολή», το οποίο θα εμφανιστεί κάτω από το πεδίο κειμένου.
Μπορείτε να πειραματιστείτε με διαφορετικές φωτογραφίες και οδηγίες για να μάθετε περισσότερα για τις δυνατότητες του μοντέλου.
εγκατάσταση
Για να εγκαταστήσετε το πακέτο MultiModal-GPT, χρησιμοποιήστε την εντολή τερματικού "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" για να κλωνοποιήσετε το αποθετήριο από το GitHub. Μπορείτε απλά να ακολουθήσετε αυτά τα βήματα:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Εναλλακτικά, χρησιμοποιήστε conda env create -f environment.yml
για τη δημιουργία ενός νέου περιβάλλοντος conda. Μπορείτε να εκτελέσετε την επίδειξη τοπικά αφού την εγκαταστήσετε, κατεβάζοντας τα προεκπαιδευμένα βάρη και αποθηκεύοντάς τα στο φάκελο σημεία ελέγχου.
Η επίδειξη του Gradio μπορεί στη συνέχεια να ξεκινήσει εκτελώντας την εντολή "python app.py".
Πιθανά μειονεκτήματα
Το μοντέλο MultiModal-GPT εξακολουθεί να έχει ελαττώματα και περιθώρια εξέλιξης παρά την εξαιρετική του απόδοση.
Για παράδειγμα, όταν ασχολούμαστε με περίπλοκες ή διφορούμενες οπτικές εισόδους, το μοντέλο μπορεί να μην είναι πάντα σε θέση να αναγνωρίσει και να κατανοήσει το πλαίσιο της εισόδου. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβείς προβλέψεις ή αντιδράσεις από το μοντέλο.
Επιπλέον, ιδιαίτερα όταν η είσοδος είναι περίπλοκη ή ανοιχτή, το μοντέλο μπορεί να μην παράγει πάντα την καλύτερη αντίδραση ή αποτέλεσμα. Η απάντηση του μοντέλου, για παράδειγμα, μπορεί να επηρεάστηκε από το πόσο παρόμοια έμοιαζαν τα εξώφυλλα των δύο βιβλίων στην περίπτωση της εσφαλμένης αναγνώρισης ενός εξωφύλλου βιβλίου.
Συμπέρασμα
Συνολικά, το μοντέλο MultiModal-GPT αντιπροσωπεύει ένα μεγάλο βήμα προόδου στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη μηχανική εκμάθηση. Και, είναι πολύ συναρπαστικό να το χρησιμοποιείτε και να πειραματίζεστε μαζί του. Επομένως, πρέπει να το δοκιμάσετε είτε!
Ωστόσο, έχει όρια, όπως όλα τα μοντέλα, και απαιτεί πρόσθετη βελτίωση και βελτίωση για να επιτύχει τη μέγιστη απόδοση σε μια ποικιλία εφαρμογών και τομέων.
Αφήστε μια απάντηση