Inoiz nahi izan al duzu ahozko eta ikusizko datuak ulertzen dituen AI batekin hitz egin dezakezunik? MultiModal-GPT paradigmak hizkuntzaren prozesamendua eta ulermen bisuala uztartzen ditu.
Gizakia eta ordenagailua elkarrekintza zehatza eta dibertsifikatua izateko aukera eskaintzen du. MultiModal-GPT epigrafe deskribatzaileak eskain ditzake, elementu indibidualak zenbatu eta erabiltzaileen galdera orokorrei erantzun.
Baina, nola egiten du hori? Eta, zer egin dezakezu MultiModal-GPT-rekin?
Har dezagun istorioa hasierara eta uler ditzagun aurretik ditugun aukerak.
GPT-4 bezalako hizkuntza-ereduen agerpenarekin, hizkuntza naturalaren prozesatzeko teknologiak iraultza baten lekuko dira. ChatGPT bezalako berrikuntzak dagoeneko sartu dira gure bizitzetan.
Eta badirudi etortzen jarraitzen dutela!
GPT-4 eta bere mugak
GPT-4-k gaitasun harrigarria erakutsi du jendearekin elkarrizketa multimodaletan. Ikerketek errendimendu hori bikoizteko ahalegina egin dute, baina irudi-token kopuru potentzial handia dela eta, informazio bisual zehatza duten modeloak barne hartzea konputazionalki garestia izan daiteke.
Lehendik dauden ereduek ere ez dute hizkuntza-irakaskuntzaren doikuntzarik sartzen beren azterketan, eta horrek zero planoko buelta anitzeko irudi-testu elkarrizketetan parte hartzeko gaitasuna mugatzen du.
Flamingo esparrua eraikiz
MultiModal-GPT izeneko eredu berri bat garatu zen jendearekin komunikazioa ahalbidetzeko, zeinu linguistikoak eta bisualak erabiliz.
Garatzaileek izeneko programa bat erabili zuten Flamingo markoa, aurretik testua zein ikus-entzunezkoa ulertzeko trebatu zena, hori bideragarria izan dadin.
Flamingok aldaketa batzuk behar zituen, hala ere, ezin izan baitzuen testua eta ikus-entzunezkoak barne hartzen zituzten elkarrizketa luzeak izan.
MultiModal-GPT eredu eguneratuak irudietatik datuak bildu eta hizkuntzarekin nahas ditzake giza aginduak ulertzeko eta betetzeko.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT AI eredu mota bat da, giza kontsulta desberdinak jarraitu ditzakeena, hala nola, bisualak deskribatzea, elementuak zenbatzea eta galderei erantzutea. Aginduak ulertzen eta betetzen ditu ikusizko eta hitzezko datuen nahasketa erabiliz.
Ikertzaileek eredua entrenatu zuten ikusizko datuak eta hizkuntza soilik erabiliz MultiModal-GPT-k jendearekin hitz egiteko duen gaitasuna areagotzeko. Gainera, hobekuntza nabaria eragin zuen bere diskurtsoa egiteko moduan. Gainera, bere elkarrizketaren errendimenduan hobekuntza nabarmena ekarri zuen.
Kalitate handiko prestakuntza-datuak izatea ezinbestekoa dela deskubritu zuten elkarrizketa-errendimendu ona izateko, erantzun laburrak dituen datu multzo txiki batek ereduak edozein komandori erantzun laburragoak sortzeko aukera eman baitezake.
Zer egin dezakezu MultiModal-GPT-rekin?
Elkarrizketetan parte hartzea
Aurretik etorri ziren hizkuntza-ereduak bezala, MultiModal-GPT-ren ezaugarri nagusietako bat hizkuntza naturaleko eztabaidetan parte hartzeko gaitasuna da. Horrek esan nahi du kontsumitzaileek ereduarekin harremana izan dezaketela pertsona erreal batekin egingo luketen bezala.
Adibidez, MultiModal-GPT-k fideoak egiteko errezeta zehatza eman diezaieke bezeroei edo afaltzeko jatetxe posibleak gomendatu ditzake. Erabiltzaileen bidaia-asmoei buruzko galdera generikoei erantzuteko ere gai da eredua.
Objektuen aitorpena
MultiModal-GPT-k argazkietan gauzak antzeman ditzake eta horiei buruzko galderei erantzun diezaieke. Adibidez, modeloak Freddie Mercury antzeman dezake irudi batean eta hari buruzko galderei erantzun.
Pertsona kopurua ere zenbatu eta zer egiten ari diren irudi batean azal dezake. Objektuak identifikatzeko ahalmen honek aplikazioak ditu hainbat esparrutan, besteak beste, merkataritza elektronikoa, osasungintza eta segurtasuna.
MultiModal-GPT-k testua ere antzeman dezake irudi digitalen barruan. Horrek esan nahi du ereduak argazkietako testua irakurri eta datu erabilgarriak atera ditzakeela. Baliteke, adibidez, irudi bateko pertsonaiak detektatzea eta liburu baten egilea identifikatzea.
Oso tresna erabilgarria da dokumentuen kudeaketa, datuen sarrera eta edukien azterketa.
Arrazoitzea eta Ezagutza Sortzea
Multimodal-GPT-k munduari buruzko ezagutza arrazoitu eta sor dezake. Horrek esan nahi du argazkien azalpen osoa eman dezakeela eta irudia zein denboralditan atera den ere esan dezake.
Trebetasun hori hainbat diziplinatan erabilgarria da, besteak beste, ingurumenaren monitorizazioan, nekazaritzan eta meteorologian. Ereduak sormenezko gauzak sor ditzake, hala nola, poesia, ipuinak eta abestiak, eta sormen-zereginetarako tresna bikaina da.
MultiModal-GPT-ren barne funtzionamendua
Argibide bateratuetarako txantiloia
Taldeak txantiloi bakarra aurkezten du hizkuntza-datu unimodalak eta ikusmen eta hizkuntza-datu multimodalak integratzeko MultiModal-GPT eredua modu sinergikoan behar bezala trebatzeko.
Estrategia konbinatu honek ereduaren errendimendua hobetzen saiatzen da hainbat atazatan, bi datu-modalitateen gaitasun osagarriak baliatuz eta azpiko ideien ulermen sakonago bat bultzatuz.
Dolly 15k eta Alpaca GPT4 datu-multzoak erabiltzen ditu taldeak hizkuntzari soilik irakaskuntzari jarraitzeko gaitasunak neurtzeko. Datu-multzo hauek datu-multzoen sarrera egituratzeko gonbita txantiloi gisa funtzionatzen dute, instrukzioak jarraitzeko formatu koherentea bermatzeko.
Irudia: Doly 15k datu-multzoaren ikuspegi orokorra
Nola funtzionatzen du ereduak?
Funtsezko hiru osagaik osatzen dute MultiModal-GPT eredua: hizkuntza deskodetzailea, hautematea birmoldagailua eta ikusmen-kodetzailea. Irudia ikusmen-kodetzaileak hartzen du, eta, ondoren, ezaugarrien bilduma bat sortzen du.
Hizkuntza-deskodetzaileak ikusmen-kodetzailearen informazioa erabiltzen du irudia deskribatzen duen testua sortzeko, hautemateko birmoldagailuaren laguntzaz.
Hizkuntza ulertu eta testua sortzen duen ereduaren osagaia hizkuntza deskodetzailea da. Honako hitza esaldi batean iragartzeko, eredua entrenatzen da hizkuntza-soilik eta ikusmen-plus hizkuntza-irakaskuntzaren ondorengo datuak erabiliz.
Honek ereduari gizakien aginduen aurrean nola erreakzionatu eta irudien deskribapenetarako testu onargarria eskaintzen du.
Taldea Atzean
MultiModal-GPT Tao Gong, Chengqi Lyu eta Shilong Zhang-ek zuzendutako Microsoft Research Asiako ikertzaile eta ingeniari talde batek sortu zuen. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo eta Kai Chen-ek ereduaren azterketa eta garapenean lagundu zuten.
Hizkuntza naturalaren prozesamendua, Ikusmen informatikoa, eta ikaskuntza automatikoa taldearen konpetentzia-eremu guztiak dira. Goi-mailako kongresu eta argitalpenetan argitaratutako hainbat artikulu dituzte, baita hainbat ohore eta aintzatespen ere euren ahalegin zientifikoengatik.
Taldearen ikerketak punta-puntako ereduak eta planteamenduak garatzen ditu, gizakien eta teknologiaren arteko elkarrekintza natural eta adimentsuagoak ahalbidetzeko.
Multimodal-GPT garapena lorpen aipagarria da eremuan, ikuspegi anitzeko eztabaidarako esparru bakarrean ikuspegia eta hizkuntza uztartzen dituen lehen ereduetako bat baita.
Taldeak MultiModal-GPT ikerketa eta garapenari egindako ekarpenek hizkuntza naturalaren prozesamenduaren eta giza-makinaren arteko elkarrekintzen etorkizunean eragin handia izan dezakete.
Nola erabili MultiModal-GPT
Hasiberrientzat, MultiModal-GPT tresna erabiltzea erraza da. Besterik gabe, joan https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ eta sakatu "Kargatu irudia" botoia.
Aukeratu kargatu nahi duzun irudi-fitxategia, eta idatzi testu-gonbita testu-eremuan. Eredutik erantzun bat sortzeko, egin klik "Bidali" botoian, testu-eremuaren azpian agertuko dena.
Argazki eta argibide ezberdinekin esperimentatu dezakezu modeloaren gaitasunei buruz gehiago jakiteko.
instalatzen
MultiModal-GPT paketea instalatzeko, erabili terminal komandoa "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" GitHub-etik biltegia klonatzeko. Besterik gabe, urrats hauek jarraitu ditzakezu:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Bestela, erabili conda env create -f environment.yml
conda ingurune berri bat ezartzeko. Demoa lokalean exekutatu dezakezu instalatu ondoren, aurrez prestatutako pisuak deskargatu eta kontrol puntuen karpetan gordez.
Gradio demoa "python app.py" komandoa exekutatuz abiarazi daiteke.
Eragozpen potentzialak
MultiModal-GPT ereduak akatsak eta garapenerako tartea ditu oraindik errendimendu bikaina izan arren.
Esate baterako, sarrera bisual korapilatsu edo anbiguoei aurre egitean, baliteke ereduak beti ez izatea sarreraren testuingurua ezagutu eta ulertu. Honek ereduaren iragarpen edo erreakzio okerrak sor ditzake.
Gainera, batez ere sarrera konplikatua edo irekia denean, baliteke ereduak ez izatea beti erreakzio edo emaitza onena. Ereduaren erantzunak, esaterako, bi liburuen azalek itxura okerra izan dezaketen eragina izan zezakeen, liburuaren azalaren identifikazio okerren kasuan.
Ondorioa
Oro har, MultiModal-GPT ereduak aurrerapauso handia suposatzen du hizkuntza naturalaren prozesamenduan eta ikaskuntza automatikoan. Eta oso zirraragarria da hura erabiltzea eta esperimentatzea. Beraz, probatu beharko zenuke!
Hala ere, mugak ditu, eredu guztiek bezala, eta hobekuntza eta hobekuntza gehigarriak behar dituzte hainbat aplikazio eta domeinutan errendimendu handiena lortzeko.
Utzi erantzun bat