Avez-vous déjà souhaité pouvoir converser avec une IA qui comprend à la fois les données parlées et visuelles ? Le paradigme MultiModal-GPT combine le traitement du langage avec la compréhension visuelle.
Il offre la possibilité d'une interaction homme-machine précise et diversifiée. Multimodal-GPT peut fournir des légendes descriptives, compter les éléments individuels et répondre aux questions générales des utilisateurs.
Mais, comment fait-il cela ? Et que pouvez-vous faire avec MultiModal-GPT ?
Prenons l'histoire au début et comprenons les possibilités qui s'offrent à nous.
Avec l'émergence de modèles de langage comme GPT-4, les technologies de traitement du langage naturel connaissent une révolution. Des innovations comme ChatGPT ont déjà été intégrées dans nos vies.
Et, ils semblent continuer à venir!
GPT-4 et ses limites
GPT-4 a montré une compétence incroyable dans les conversations multimodales avec les gens. Des études se sont efforcées de reproduire ces performances, mais en raison du nombre potentiellement élevé de jetons d'image, l'inclusion de modèles avec des informations visuelles précises peut être coûteuse en calcul.
Les modèles existants n'incluent pas non plus le réglage des instructions linguistiques dans leur étude, ce qui limite leur capacité à participer à des conversations image-texte multitours sans prise de vue.
S'appuyer sur le cadre Flamingo
Un nouveau modèle appelé MultiModal-GPT a été développé pour permettre la communication avec les gens en utilisant à la fois des repères linguistiques et visuels.
Les développeurs ont utilisé un programme appelé le Cadre flamant rose, qui a été préalablement formé pour comprendre à la fois le texte et les visuels, pour rendre cela faisable.
Cependant, Flamingo avait besoin de quelques changements, car il était incapable d'avoir des dialogues étendus incluant du texte et des visuels.
Le modèle MultiModal-GPT mis à jour peut collecter des données à partir d'images et les mélanger avec le langage pour comprendre et exécuter des commandes humaines.
Multimodal-GPT
MultiModal-GPT est un type de modèle d'IA qui peut suivre diverses demandes humaines telles que la description de visuels, le comptage d'éléments et la réponse à des questions. Il comprend et suit les ordres en utilisant un mélange de données visuelles et verbales.
Les chercheurs ont formé le modèle en utilisant à la fois des données visuelles et linguistiques pour augmenter la capacité de MultiModal-GPT à converser avec les gens. De plus, cela a entraîné une amélioration notable de la manière dont son discours a été interprété. Cela a également entraîné une amélioration notable de ses performances de conversation.
Ils ont découvert que disposer de données d'entraînement de haute qualité est essentiel pour de bonnes performances de conversation, car un petit ensemble de données avec des réponses courtes peut permettre au modèle de créer des réponses plus courtes à n'importe quelle commande.
Que pouvez-vous faire avec MultiModal-GPT ?
Engager des conversations
Comme les modèles de langage qui l'ont précédé, l'une des principales caractéristiques de MultiModal-GPT est sa capacité à s'engager dans des discussions en langage naturel. Cela implique que les consommateurs peuvent interagir avec le modèle comme ils le feraient avec une personne réelle.
Par exemple, MultiModal-GPT peut donner aux clients une recette détaillée pour faire des nouilles ou recommander des restaurants possibles pour dîner au restaurant. Le modèle est également capable de répondre à des questions génériques sur les intentions de déplacement des usagers.
Reconnaissance d'objets
MultiModal-GPT peut reconnaître les choses sur les photos et répondre aux demandes de renseignements à leur sujet. Par exemple, le modèle peut reconnaître Freddie Mercury dans une image et répondre aux questions à son sujet.
Il peut également compter le nombre d'individus et expliquer ce qu'ils font sur une image. Cette capacité d'identification d'objets a des applications dans divers domaines, notamment le commerce électronique, la santé et la sécurité.
MultiModal-GPT peut également reconnaître du texte à l'intérieur d'images numériques. Cela implique que le modèle peut lire le texte des photos et extraire des données utiles. Il peut, par exemple, détecter les personnages d'une image et identifier l'auteur d'un livre.
C'est un outil extrêmement utile pour gestion de documents, saisie de données et analyse de contenu.
Raisonnement et génération de connaissances
Le multi-modal-GPT permet de raisonner et de produire des connaissances sur le monde. Cela signifie qu'il peut fournir des explications complètes sur les photographies et même leur dire à quelle saison l'image a été prise.
Cette compétence est utile dans une variété de disciplines, y compris la surveillance de l'environnement, l'agriculture et la météorologie. Le modèle peut également générer des éléments créatifs comme de la poésie, des contes et des chansons, ce qui en fait un excellent outil pour les tâches créatives.
Fonctionnement interne de MultiModal-GPT
Modèle d'instructions unifiées
L'équipe présente un modèle unique pour l'intégration de données linguistiques unimodales et de données multimodales de vision et de langage pour former correctement le modèle MultiModal-GPT de manière synergique.
Cette stratégie combinée tente d'améliorer les performances du modèle dans une variété de tâches en exploitant les capacités complémentaires des deux modalités de données et en encourageant une compréhension plus approfondie des idées sous-jacentes.
Les ensembles de données Dolly 15k et Alpaca GPT4 sont utilisés par l'équipe pour mesurer les capacités de suivi des instructions en langage uniquement. Ces ensembles de données agissent comme un modèle d'invite pour structurer l'entrée de l'ensemble de données afin de garantir un format de suivi d'instructions cohérent.
Image : Vue d'ensemble de l'ensemble de données Doly 15 k
Comment fonctionne le modèle ?
Trois composants clés composent le modèle MultiModal-GPT : un décodeur de langage, un rééchantillonneur de perception et un encodeur de vision. L'image est prise en compte par l'encodeur de vision, qui génère alors un ensemble de caractéristiques qui la caractérisent.
Le décodeur de langage utilise les informations du codeur de vision pour créer un texte qui décrit l'image à l'aide du rééchantillonneur percepteur.
Le composant du modèle qui comprend le langage et produit le texte est le décodeur de langage. Pour prédire le mot suivant dans une phrase, le modèle est formé à l'aide de données de suivi d'instructions linguistiques uniquement et vision-plus.
Cela apprend au modèle comment réagir aux commandes des humains et fournit le texte acceptable pour les descriptions d'images.
Équipe derrière
Le MultiModal-GPT a été créé par une équipe de chercheurs et d'ingénieurs de Microsoft Research Asia dirigée par Tao Gong, Chengqi Lyu et Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo et Kai Chen ont tous contribué à l'étude et au développement du modèle.
Traitement du langage naturel, vision par ordinateur, et le machine learning sont autant de domaines de compétence pour l'équipe. Ils ont plusieurs articles publiés dans des conférences et des publications de premier plan, ainsi que divers honneurs et distinctions pour leurs efforts scientifiques.
Les recherches de l'équipe se concentrent sur le développement de modèles et d'approches de pointe pour permettre des interactions plus naturelles et intelligentes entre l'homme et la technologie.
Le développement multimodal-GPT est une réalisation remarquable dans le domaine puisqu'il s'agit de l'un des premiers modèles à combiner vision et langage dans un cadre unique pour une discussion à plusieurs tours.
Les contributions de l'équipe à la recherche et au développement MultiModal-GPT ont le potentiel d'avoir une influence substantielle sur l'avenir du traitement du langage naturel et des interactions homme-machine.
Comment utiliser MultiModal-GPT
Pour les débutants, l'utilisation de l'outil MultiModal-GPT est simple. Allez simplement sur https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ et appuyez sur le bouton "Télécharger l'image".
Choisissez le fichier image à télécharger, puis saisissez l'invite de texte dans le champ de texte. Pour créer une réponse à partir du modèle, cliquez sur le bouton "Soumettre", qui apparaîtra sous le champ de texte.
Vous pouvez expérimenter différentes photos et instructions pour en savoir plus sur les capacités du modèle.
Pose
Pour installer le package MultiModal-GPT, utilisez la commande de terminal "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" pour cloner le référentiel à partir de GitHub. Vous pouvez simplement suivre ces étapes :
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Sinon, utilisez conda env create -f environment.yml
pour établir un nouvel environnement conda. Vous pouvez exécuter la démo localement après l'avoir installée en téléchargeant les poids pré-formés et en les stockant dans le dossier des points de contrôle.
La démo Gradio peut alors être lancée en exécutant la commande « python app.py ».
Inconvénients potentiels
Le modèle MultiModal-GPT a encore des défauts et des marges de développement malgré ses excellentes performances.
Par exemple, lorsqu'il s'agit d'entrées visuelles compliquées ou ambiguës, le modèle peut ne pas toujours être en mesure de reconnaître et de comprendre le contexte de l'entrée. Cela peut entraîner des prédictions ou des réactions inexactes du modèle.
De plus, en particulier lorsque l'entrée est compliquée ou ouverte, le modèle peut ne pas toujours produire la meilleure réaction ou le meilleur résultat. La réponse du modèle, par exemple, peut avoir été influencée par la similitude des couvertures des deux livres en cas d'identification incorrecte d'une couverture de livre.
Conclusion
Dans l'ensemble, le modèle MultiModal-GPT représente un grand pas en avant dans le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Et c'est très excitant de l'utiliser et de l'expérimenter. Donc, vous devriez essayer non plus!
Cependant, il a des limites, comme tous les modèles, et nécessite des raffinements et des améliorations supplémentaires pour obtenir des performances maximales dans une variété d'applications et de domaines.
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