Ĉu vi iam deziris, ke vi povus konversacii kun AI, kiu komprenas ambaŭ parolajn kaj vidajn datumojn? La MultiModal-GPT-paradigmo kombinas lingvotraktadon kun vida kompreno.
Ĝi ofertas la eblecon de preciza kaj diversigita homa-komputila interago. MultiModal-GPT povas disponigi priskribajn bildotekstojn, nombri individuajn erojn, kaj respondi al ĝeneralaj uzantdemandoj.
Sed, kiel ĝi faras tion? Kaj kion vi povas fari kun MultiModal-GPT?
Ni prenu la rakonton al la komenco kaj komprenu la eblecojn antaŭ ni.
Kun la apero de lingvomodeloj kiel GPT-4, naturlingvaj prilaboraj teknologioj atestas revolucion. Novigoj kiel ChatGPT jam estis korpigitaj en niajn vivojn.
Kaj, ili ŝajnas daŭre veni!
GPT-4 kaj Ĝiaj Limigoj
GPT-4 montris mirindan kapablon en multmodaj konversacioj kun homoj. Studoj klopodis por duobligi ĉi tiun agadon, sed pro la eble alta nombro da bildĵetonoj, inkluzive de modeloj kun precizaj vidaj informoj povas esti komputile multekostaj.
Ekzistantaj modeloj ankaŭ ne inkludas lingvoinstruagordon en sia studo, kiu limigas ilian kapablon partopreni nul-pafitaj multiturnaj bild-tekstaj konversacioj.
Konstruado sur Flamingo Framework
Nova modelo nomita MultiModal-GPT estis evoluigita por ebligi komunikadon kun homoj uzante kaj lingvajn kaj vidajn signalvortojn.
La programistoj uzis programon nomitan la Flamingo kadro, kiu antaŭe estis trejnita por kompreni kaj tekston kaj bildojn, por fari tion farebla.
Flamingo bezonis kelkajn ŝanĝojn, tamen, ĉar ĝi ne povis havi plilongigitajn dialogojn kiuj inkludis tekston kaj bildojn.
La ĝisdatigita MultiModal-GPT-modelo povas kolekti datumojn de bildoj kaj miksi ĝin kun lingvo por kompreni kaj plenumi homajn komandojn.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT estas speco de AI-modelo, kiu povas sekvi diversajn homajn demandojn kiel priskribi bildojn, nombri erojn kaj respondi demandojn. Ĝi komprenas kaj sekvas ordonojn uzante miksaĵon de vidaj kaj vortaj datumoj.
Esploristoj trejnis la modelon uzante kaj vidajn kaj nurlingvajn datumojn por pliigi la kapablon de MultiModal-GPT konversacii kun homoj. Aldone, ĝi kaŭzis rimarkindan plibonigon en la maniero kiel ĝia diskurso estis farita. Ĝi ankaŭ rezultigis rimarkindan plibonigon en sia konversacia efikeco.
Ili malkovris, ke havi altkvalitajn trejnajn datumojn estas kritika por bona konversacia agado, ĉar malgranda datumaro kun mallongaj respondoj povas ebligi la modelon krei pli mallongajn respondojn al iu ajn komando.
Kion Vi Povas Fari Kun MultiModal-GPT?
Engaĝante en Konversacioj
Kiel la lingvomodeloj kiuj venis antaŭe, unu el la ĉefaj karakterizaĵoj de MultiModal-GPT estas ĝia kapablo okupiĝi pri naturlingvaj diskutoj. Ĉi tio implicas, ke konsumantoj povas okupiĝi pri la modelo same kiel ili farus kun reala persono.
Ekzemple, MultiModal-GPT povas doni al klientoj detalan recepton por fari nudelojn aŭ rekomendi eblajn restoraciojn por manĝi ekstere. La modelo ankaŭ kapablas respondi al ĝeneralaj demandoj pri vojaĝaj intencoj de uzantoj.
Rekono de Objektoj
MultiModal-GPT povas rekoni aferojn en fotoj kaj respondi al demandoj pri ili. Ekzemple, la modelo povas rekoni Freddie Mercury en bildo kaj respondi demandojn pri li.
Ĝi ankaŭ povas kalkuli la nombron da individuoj kaj klarigi kion ili faras en bildo. Ĉi tiu objekto-identigkapablo havas aplikojn en diversaj kampoj, inkluzive de elektronika komerco, kuracado kaj sekureco.
MultiModal-GPT ankaŭ povas rekoni tekston en ciferecaj bildoj. Ĉi tio implicas, ke la modelo povas legi la tekston en fotoj kaj ĉerpi utilajn datumojn. Ĝi povas, ekzemple, detekti la karakterojn en bildo kaj identigi la verkinton de libro.
Ĝi estas ekstreme utila ilo por dokumenta administrado, enigo de datumoj kaj analizo de enhavo.
Rezonado kaj Generacio de Scio
Multi-modala-GPT povas rezoni kaj produkti scion pri la mondo. Ĉi tio signifas, ke ĝi povas provizi plenajn klarigojn pri fotoj kaj eĉ diri al ili en kiu sezono la bildo estis prenita.
Ĉi tiu kapablo estas utila en diversaj disciplinoj, inkluzive de media monitorado, agrikulturo kaj meteologio. La modelo povas aldone generi kreivajn aferojn kiel poezion, rakontojn kaj kantojn, igante ĝin bonega ilo por kreivaj taskoj.
Internaj Funkcioj de MultiModal-GPT
Ŝablono por Unuigitaj Instrukcioj
La teamo prezentas ununuran ŝablonon por la integriĝo de unumodaj lingvaj datumoj kaj multmodaj vizio-kaj-lingvaj datumoj por ĝuste trejni la MultiModal-GPT-modelon en sinergia maniero.
Tiu kombinita strategio provas plibonigi la efikecon de la modelo trans diversaj taskoj ekspluatante la komplementajn kapablojn de ambaŭ datenmodalecoj kaj instigante pli profundan komprenon de la subestaj ideoj.
La datumseroj Dolly 15k kaj Alpaca GPT4 estas uzataj de la teamo por mezuri nur lingvo-instrukciajn kapablojn. Ĉi tiuj datumaroj funkcias kiel prompta ŝablono por strukturi enigaĵon de datumaroj por garantii konsekvencan instrukci-sekvan formaton.
Bildo: Superrigardo de Doly 15k datumaro
Kiel Funkcias la Modelo?
Tri esencaj komponentoj konsistigas la MultiModal-GPT-modelon: lingvomalĉifrilo, perceptilo-resampler, kaj viziokodilo. La bildo estas prenita per la viziokodilo, kiu tiam generas kolekton de karakterizaĵoj kiuj karakterizas ĝin.
La lingvomalĉifrilo uzas la informojn de la viziokodilo por krei tekston kiu priskribas la bildon kun la helpo de la perceptilo-resampler.
La komponanto de la modelo, kiu komprenas lingvon kaj produktas la tekston, estas la lingvomalĉifrilo. Por antaŭdiri la sekvan vorton en frazo, la modelo estas trejnita uzante kaj nur-lingvajn kaj vizio-plus lingvo-instrukci-sekvantajn datenojn.
Ĉi tio instruas al la modelo kiel reagi al ordonoj de homoj kaj provizas la akcepteblan tekston por bildaj priskriboj.
Teamo Malantaŭe
La MultiModal-GPT estis kreita fare de teamo de Microsoft Research Asia esploristoj kaj inĝenieroj gviditaj fare de Tao Gong, Chengqi Lyu, kaj Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo, kaj Kai Chen ĉiuj kontribuis al la studo kaj evoluo de la modelo.
Naturlingva prilaborado, komputila vidado, kaj maŝinlernado estas ĉiuj kompetencaj kampoj por la teamo. Ili havas plurajn artikolojn publikigitajn en altnivelaj konferencoj kaj publikaĵoj, same kiel diversajn honorojn kaj laŭdojn por siaj sciencaj klopodoj.
La esplorado de la teamo temigas la evoluon de avangardaj modeloj kaj aliroj por ebligi pli naturajn kaj inteligentajn interagojn inter homoj kaj teknologio.
Multi-modala-GPT-evoluo estas rimarkinda atingo en la kampo ĉar ĝi estas unu el la unuaj modeloj se temas pri kombini vizion kaj lingvon en ununura kadro por plurronda diskuto.
La kontribuoj de la teamo al MultiModal-GPT-esplorado kaj evoluo havas la potencialon havi grandan influon sur la estonteco de naturlingva prilaborado kaj hom-maŝinaj interagoj.
Kiel Uzi MultiModal-GPT
Por komencantoj, uzi la MultiModal-GPT-ilon estas simpla. Simple iru al https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ kaj premu la butonon "Alŝutu Bildon".
Elektu la bilddosieron por alŝuti, kaj poste tajpu la tekston en la tekstkampon. Por krei respondon de la modelo, alklaku la butonon "Submeti", kiu aperos sub la teksta kampo.
Vi povas eksperimenti kun malsamaj fotoj kaj instrukcioj por lerni pli pri la kapabloj de la modelo.
instalado
Por instali la MultiModal-GPT-pakaĵon, uzu la terminalan komandon "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" por kloni la deponejon de GitHub. Vi povas simple sekvi ĉi tiujn paŝojn:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternative, uzu conda env create -f environment.yml
establi novan kondan medion. Vi povas ruli la demon loke post instali ĝin elŝutante la antaŭtrejnitajn pezojn kaj stokante ilin en la dosierujo de kontrolpunktoj.
La Gradio-demo tiam povas esti lanĉita per la komando "python app.py".
Eblaj Malavantaĝoj
La MultiModal-GPT-modelo ankoraŭ havas difektojn kaj spacon por disvolviĝo malgraŭ sia bonega agado.
Ekzemple, traktante komplikajn aŭ ambiguajn vidajn enigaĵojn, la modelo eble ne ĉiam povas rekoni kaj kompreni la kuntekston de la enigaĵo. Tio povas rezultigi malprecizajn prognozojn aŭ reagojn de la modelo.
Plie, precipe kiam la enigo estas komplika aŭ nelimigita, la modelo eble ne ĉiam produktas la plej bonan reagon aŭ rezulton. La respondo de la modelo, ekzemple, eble estis trafita de kiom similaj aspektis la kovriloj de la du libroj en la kazo de la malĝusta identigo de librokovrilo.
konkludo
Ĝenerale, la modelo MultiModal-GPT reprezentas grandan paŝon antaŭen en naturlingva prilaborado kaj maŝinlernado. Kaj, estas tre ekscite uzi ĝin kaj eksperimenti kun ĝi. Do, vi ankaŭ devus provi ĝin!
Tamen, ĝi havas limojn, kiel ĉiuj modeloj, kaj postulas plian rafinadon kaj plibonigon por akiri maksimuman rendimenton en diversaj aplikoj kaj domajnoj.
Lasi Respondon