¿Alguna vez ha deseado poder conversar con una IA que comprenda datos tanto hablados como visuales? El paradigma MultiModal-GPT combina el procesamiento del lenguaje con la comprensión visual.
Ofrece la posibilidad de una interacción humano-computadora precisa y diversificada. Multimodal-GPT puede proporcionar subtítulos descriptivos, contar elementos individuales y responder a preguntas generales de los usuarios.
Pero, ¿cómo hace eso? Y, ¿qué puedes hacer con MultiModal-GPT?
Llevemos la historia al principio y comprendamos las posibilidades que tenemos por delante.
Con la aparición de modelos de lenguaje como GPT-4, las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural están presenciando una revolución. Innovaciones como ChatGPT ya se han incorporado a nuestras vidas.
¡Y parece que siguen viniendo!
GPT-4 y sus limitaciones
GPT-4 ha demostrado una competencia asombrosa en conversaciones multimodales con personas. Los estudios se han esforzado por duplicar este rendimiento, pero debido a la cantidad potencialmente alta de tokens de imágenes, incluir modelos con información visual precisa puede ser costoso desde el punto de vista computacional.
Los modelos existentes tampoco incluyen el ajuste de la instrucción del idioma en su estudio, lo que restringe su capacidad para participar en conversaciones de imagen y texto de varios turnos sin disparo.
Construyendo sobre el marco Flamingo
Se desarrolló un nuevo modelo llamado MultiModal-GPT para permitir la comunicación con las personas utilizando señales lingüísticas y visuales.
Los desarrolladores emplearon un programa llamado el marco flamenco, que fue entrenado previamente para comprender tanto el texto como las imágenes, para que esto sea factible.
Sin embargo, Flamingo necesitaba algunos cambios, ya que no podía tener diálogos extendidos que incluyeran texto e imágenes.
El modelo MultiModal-GPT actualizado puede recopilar datos de imágenes y mezclarlos con lenguaje para comprender y ejecutar comandos humanos.
Multimodal-GPT
MultiModal-GPT es un tipo de modelo de IA que puede seguir varias consultas humanas, como describir imágenes, contar elementos y responder preguntas. Entiende y sigue órdenes utilizando una combinación de datos visuales y verbales.
Los investigadores entrenaron el modelo utilizando datos visuales y de solo lenguaje para aumentar la capacidad de MultiModal-GPT para conversar con las personas. Además, provocó una notable mejora en la forma de ejecutar su discurso. También resultó en una mejora notable en el rendimiento de la conversación.
Descubrieron que tener datos de entrenamiento de alta calidad es fundamental para un buen desempeño de la conversación, porque un pequeño conjunto de datos con respuestas cortas puede permitir que el modelo cree respuestas más cortas a cualquier comando.
¿Qué se puede hacer con MultiModal-GPT?
Participar en conversaciones
Al igual que los modelos de lenguaje anteriores, una de las principales características de MultiModal-GPT es su capacidad para participar en debates en lenguaje natural. Esto implica que los consumidores pueden interactuar con el modelo como lo harían con una persona real.
Por ejemplo, MultiModal-GPT puede dar a los clientes una receta detallada para hacer fideos o recomendar posibles restaurantes para salir a cenar. El modelo también es capaz de responder a preguntas genéricas sobre las intenciones de viaje de los usuarios.
Reconocimiento de Objetos
MultiModal-GPT puede reconocer cosas en fotos y responder a consultas sobre ellas. Por ejemplo, la modelo puede reconocer a Freddie Mercury en una imagen y responder consultas sobre él.
También puede contar el número de individuos y explicar lo que están haciendo en una imagen. Esta capacidad de identificación de objetos tiene aplicaciones en una variedad de campos, incluidos el comercio electrónico, la atención médica y la seguridad.
MultiModal-GPT también puede reconocer texto dentro de imágenes digitales. Esto implica que el modelo puede leer el texto de las fotos y extraer datos útiles. Puede, por ejemplo, detectar los personajes de una imagen e identificar al autor de un libro.
Es una herramienta muy útil para gestión de documentos, entrada de datos y análisis de contenido.
Razonamiento y Generación de Conocimiento
Multi-modal-GPT puede razonar y producir conocimiento sobre el mundo. Esto significa que puede proporcionar explicaciones completas de las fotografías e incluso decirles en qué estación se tomó la imagen.
Esta habilidad es útil en una variedad de disciplinas, incluido el monitoreo ambiental, la agricultura y la meteorología. El modelo también puede generar cosas creativas como poesía, cuentos y canciones, lo que lo convierte en una excelente herramienta para tareas creativas.
Funcionamiento interno de MultiModal-GPT
Plantilla para instrucciones unificadas
El equipo presenta una plantilla única para la integración de datos lingüísticos unimodales y datos de visión y lenguaje multimodales para entrenar adecuadamente el modelo MultiModal-GPT de manera sinérgica.
Esta estrategia combinada intenta mejorar el rendimiento del modelo en una variedad de tareas al explotar las capacidades complementarias de ambas modalidades de datos y fomentar una comprensión más profunda de las ideas subyacentes.
El equipo utiliza los conjuntos de datos Dolly 15k y Alpaca GPT4 para medir las habilidades de seguimiento de instrucciones solo en el lenguaje. Estos conjuntos de datos actúan como una plantilla rápida para estructurar la entrada del conjunto de datos para garantizar un formato de seguimiento de instrucciones coherente.
Imagen: descripción general del conjunto de datos Doly 15k
¿Cómo funciona el modelo?
Tres componentes clave conforman el modelo MultiModal-GPT: un decodificador de lenguaje, un remuestreador de perceptor y un codificador de visión. La imagen es captada por el codificador de visión, que luego genera una colección de características que la caracterizan.
El decodificador de lenguaje usa la información del codificador de visión para crear texto que describe la imagen con la ayuda del remuestreador de perceptor.
El componente del modelo que comprende el lenguaje y produce el texto es el decodificador de lenguaje. Para predecir la siguiente palabra en una frase, el modelo se entrena utilizando datos de seguimiento de instrucciones tanto de lenguaje solamente como de visión más lenguaje.
Esto le enseña al modelo cómo reaccionar a los comandos de los humanos y proporciona el texto aceptable para las descripciones de las imágenes.
Equipo Detrás
El MultiModal-GPT fue creado por un equipo de investigadores e ingenieros de Microsoft Research Asia dirigido por Tao Gong, Chengqi Lyu y Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo y Kai Chen contribuyeron al estudio y desarrollo del modelo.
Procesamiento natural del lenguaje, visión de computadoray el aprendizaje automático son todas áreas de competencia para el equipo. Tienen varios artículos publicados en conferencias y publicaciones de primer nivel, así como varios honores y reconocimientos por sus esfuerzos científicos.
La investigación del equipo se centra en el desarrollo de modelos y enfoques de vanguardia para permitir interacciones más naturales e inteligentes entre los humanos y la tecnología.
El desarrollo de GPT multimodal es un logro notable en el campo, ya que es uno de los primeros modelos en combinar la visión y el lenguaje en un solo marco para la discusión de múltiples rondas.
Las contribuciones del equipo a la investigación y el desarrollo de MultiModal-GPT tienen el potencial de tener una influencia sustancial en el futuro del procesamiento del lenguaje natural y las interacciones hombre-máquina.
Cómo usar MultiModal-GPT
Para principiantes, usar la herramienta MultiModal-GPT es simple. Simplemente ve a https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ y presione el botón "Subir imagen".
Elija el archivo de imagen para cargar y luego escriba el mensaje de texto en el campo de texto. Para crear una respuesta a partir del modelo, haga clic en el botón "Enviar", que aparecerá debajo del campo de texto.
Puede experimentar con diferentes fotos e instrucciones para obtener más información sobre las capacidades del modelo.
Instalación
Para instalar el paquete MultiModal-GPT, use el comando de terminal "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" para clonar el repositorio de GitHub. Simplemente puede seguir estos pasos:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativamente, use conda env create -f environment.yml
para establecer un nuevo entorno conda. Puede ejecutar la demostración localmente después de instalarla descargando los pesos previamente entrenados y almacenándolos en la carpeta de puntos de control.
La demostración de Gradio se puede iniciar ejecutando el comando "python app.py".
Posibles inconvenientes
El modelo MultiModal-GPT aún tiene fallas y espacio para el desarrollo a pesar de su excelente desempeño.
Por ejemplo, cuando se trata de entradas visuales complicadas o ambiguas, es posible que el modelo no siempre pueda reconocer y comprender el contexto de la entrada. Esto puede resultar en predicciones o reacciones inexactas del modelo.
Además, particularmente cuando la entrada es complicada o abierta, es posible que el modelo no siempre produzca la mejor reacción o resultado. La respuesta del modelo, por ejemplo, puede haberse visto afectada por la similitud de las portadas de los dos libros en el caso de la identificación incorrecta de la portada de un libro.
Conclusión
En general, el modelo MultiModal-GPT representa un gran paso adelante en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Y es muy emocionante usarlo y experimentar con él. ¡Entonces, deberías intentarlo tú también!
Sin embargo, tiene límites, al igual que todos los modelos, y requiere perfeccionamiento y mejora adicionales para obtener el máximo rendimiento en una variedad de aplicaciones y dominios.
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