Hawwe jo oait winske dat jo koenen prate mei in AI dy't sawol sprutsen as fisuele gegevens begrypt? It MultiModal-GPT-paradigma kombinearret taalferwurking mei fisueel begryp.
It biedt de mooglikheid fan krekte en ferskaat minske-komputer ynteraksje. MultiModal-GPT kin beskriuwende titels leverje, yndividuele items telle en reagearje op algemiene brûkersfragen.
Mar, hoe docht it dat? En, wat kinne jo dwaan mei MultiModal-GPT?
Litte wy it ferhaal nei it begjin nimme en de mooglikheden foar ús begripe.
Mei it ûntstean fan taalmodellen lykas GPT-4 binne natuerlike taalferwurkingstechnologyen tsjûge fan in revolúsje. Ynnovaasjes lykas ChatGPT binne al opnommen yn ús libben.
En, se lykje troch te kommen!
GPT-4 en syn beheiningen
GPT-4 hat geweldige feardigens toand yn multimodale petearen mei minsken. Stúdzjes hawwe in poging dien om dizze prestaasje te duplikearjen, mar fanwegen it potensjaal hege oantal byldtekens, ynklusyf modellen mei krekte fisuele ynformaasje kinne berekkenje djoer wêze.
Besteande modellen befetsje ek gjin ôfstimming fan taalynstruksjes yn har stúdzje, wat har fermogen beheint om diel te nimmen oan nul-shot multiturn ôfbylding-tekstkonversaasjes.
Bouwe op Flamingo Framework
In nij model neamd MultiModal-GPT waard ûntwikkele om kommunikaasje mei minsken mooglik te meitsjen mei sawol taalkundige as fisuele oanwizings.
De ûntwikkelders brûkten in programma neamd de Flamingo framework, dy't earder trainearre waard om sawol tekst as bylden te begripen, om dit mooglik te meitsjen.
Flamingo hie wat feroaringen nedich, om't it net yn steat wie om útwreide dialogen te hawwen dy't tekst en bylden omfette.
It bywurke MultiModal-GPT-model kin gegevens sammelje fan foto's en mingje mei taal om minsklike kommando's te begripen en út te fieren.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT is in soarte fan AI-model dat ferskate minsklike fragen kin folgje, lykas it beskriuwen fan fisuele, items telle en fragen beantwurdzje. It begrypt en folget oarders mei in miks fan fisuele en ferbale gegevens.
Undersikers trainden it model mei sawol fisuele as allinich taalgegevens om de kapasiteit fan MultiModal-GPT te fergrutsjen om mei minsken te petearjen. Derneist feroarsake it in merkbere ferbettering yn 'e manier wêrop syn diskusje waard útfierd. It resultearre ek yn in merkbere ferbettering yn har konversaasjeprestaasjes.
Se ûntdutsen dat it hawwen fan trainingsgegevens fan hege kwaliteit kritysk is foar goede konversaasjeprestaasjes, om't in lytse dataset mei koarte antwurden it model mooglik meitsje kin om koartere antwurden op elk kommando te meitsjen.
Wat kinne jo dwaan mei MultiModal-GPT?
Meidwaan oan konversaasjes
Lykas de taalmodellen dy't earder kamen, is ien fan 'e primêre skaaimerken fan MultiModal-GPT har fermogen om mei te dwaan oan diskusjes oer natuerlike taal. Dit ymplisearret dat konsuminten mei it model kinne omgean krekt lykas se soene mei in echte persoan.
Bygelyks, MultiModal-GPT kin jaan klanten in detaillearre resept foar it meitsjen fan noedels of oanbefelje mooglike restaurants foar it iten út. It model is ek yn steat om te reagearjen op generike fragen oer de reisbedoelingen fan brûkers.
Erkenning fan objekten
MultiModal-GPT kin dingen yn foto's werkenne en reagearje op fragen oer har. Bygelyks, it model kin Freddie Mercury werkenne yn in ôfbylding en reagearje op fragen oer him.
It kin ek telle it oantal yndividuen en útlizze wat se dogge yn in foto. Dizze kapasiteit foar objektidentifikaasje hat applikaasjes op in ferskaat oan fjilden, ynklusyf e-commerce, sûnenssoarch en feiligens.
MultiModal-GPT kin ek tekst werkenne binnen digitale ôfbyldings. Dit betsjut dat it model de tekst yn foto's kin lêze en nuttige gegevens ekstrahearje. It kin bygelyks de karakters yn in byld ûntdekke en de skriuwer fan in boek identifisearje.
It is in ekstreem nuttich ark foar dokumintbehear, gegevens ynfier, en ynhâld analyze.
Redenearjen en generearjen fan kennis
Multi-modale-GPT kin redenearje en kennis oer de wrâld produsearje. Dit betsjut dat it folsleine útlis fan foto's kin leverje en har sels fertelle yn hokker seizoen de ôfbylding is makke.
Dizze feardigens is nuttich yn in ferskaat oan dissiplines, ynklusyf miljeumonitoring, lânbou en meteorology. It model kin boppedat kreatyf guod generearje lykas poëzij, ferhalen en ferskes, wêrtroch it in poerbêst ark is foar kreative taken.
Ynderlike wurking fan MultiModal-GPT
Sjabloan foar Unified Ynstruksjes
It team presintearret in inkele sjabloan foar de yntegraasje fan unimodale taalgegevens en multimodale fisy-en-taalgegevens om it MultiModal-GPT-model goed op in synergistyske manier te trenen.
Dizze kombineare strategy besiket de prestaasjes fan it model oer in ferskaat oan taken te ferbetterjen troch de komplemintêre mooglikheden fan beide gegevensmodaliteiten te brûken en in djipper begryp fan 'e ûnderlizzende ideeën oan te moedigjen.
De Dolly 15k en Alpaca GPT4 datasets wurde brûkt troch it team om taal-allinich ynstruksje-folgjende kapasiteiten te mjitten. Dizze datasets fungearje as in prompt sjabloan foar it strukturearjen fan dataset-ynput om in konsekwint ynstruksje-folgjende opmaak te garandearjen.
Ofbylding: Oersjoch fan Doly 15k dataset
Hoe wurket it model?
Trije wichtige komponinten meitsje it MultiModal-GPT-model út: in taaldekoder, in waarnimmer-resampler, en in fisy-encoder. De ôfbylding wurdt opnommen troch de fisy-encoder, dy't dan in samling skaaimerken genereart dy't it karakterisearje.
De taaldekoder brûkt de ynformaasje fan de fisy-encoder om tekst te meitsjen dy't it byld beskriuwt mei help fan de waarnimmer-resampler.
De komponint fan it model dat taal begrypt en de tekst produsearret is de taaldekoder. Om it folgjende wurd yn in sin te foarsizzen, wurdt it model trainearre mei sawol taal-allinich as fisy-plus taalynstruksje-folgjende gegevens.
Dit leart it model hoe te reagearjen op kommando's fan minsken en jout de akseptabele tekst foar ôfbyldingsbeskriuwings.
Team Achter
De MultiModal-GPT waard makke troch in team fan ûndersikers en yngenieurs fan Microsoft Research Asia ûnder lieding fan Tao Gong, Chengqi Lyu, en Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo, en Kai Chen droegen allegear by oan de stúdzje en ûntwikkeling fan it model.
Natuerlike taalferwurking, kompjûterfisy, en masine learen binne alle gebieten fan kompetinsje foar it team. Se hawwe ferskate artikels publisearre yn top-tier konferinsjes en publikaasjes, lykas ek ferskate eare en ûnderskiedingen foar har wittenskiplike ynspanningen.
It ûndersyk fan it team rjochtet him op 'e ûntwikkeling fan moderne modellen en oanpakken om mear natuerlike en yntelliginte ynteraksjes tusken minsken en technology mooglik te meitsjen.
Multi-modale-GPT-ûntwikkeling is in opmerklike prestaasje op it fjild, om't it ien fan 'e earste modellen is dy't fyzje en taal kombinearje yn ien ramt foar multy-ronde diskusje.
De bydragen fan it team oan MultiModal-GPT ûndersyk en ûntwikkeling hawwe it potinsjeel om in substansjele ynfloed te hawwen op 'e takomst fan natuerlike taalferwurking en ynteraksjes tusken minske en masine.
Hoe kinne jo MultiModal-GPT brûke
Foar begjinners is it brûken fan it MultiModal-GPT-ark ienfâldich. Gean gewoan nei https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ en druk op de knop "Ofbylding uploade".
Kies it ôfbyldingsbestân om te uploaden, en typ dan de tekstprompt yn it tekstfjild. Om in antwurd fan it model te meitsjen, klikje jo op de knop "Ferstjoere", dy't ûnder it tekstfjild sil ferskine.
Jo kinne eksperimintearje mei ferskate foto's en ynstruksjes om mear te learen oer de mooglikheden fan it model.
Ynstallaasje
Om it MultiModal-GPT-pakket te ynstallearjen, brûk it terminalkommando "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" om it repository fan GitHub te klonjen. Jo kinne gewoan dizze stappen folgje:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
As alternatyf, brûke conda env create -f environment.yml
om in nije conda-omjouwing te fêstigjen. Jo kinne de demo lokaal útfiere nei it ynstallearjen troch it downloaden fan de foar-trainde gewichten en op te slaan yn 'e map checkpoints.
De Gradio-demo kin dan wurde lansearre troch it kommando "python app.py" út te fieren.
Potinsjele tekoarten
It MultiModal-GPT-model hat noch tekoarten en romte foar ûntwikkeling nettsjinsteande syn treflike prestaasjes.
Bygelyks, by it omgean mei yngewikkelde of dûbelsinnige fisuele ynputs, kin it model miskien net altyd de kontekst fan 'e ynfier erkenne en begripe. Dit kin resultearje yn ûnkrekte foarsizzings of reaksjes fan it model.
Derneist, foaral as de ynfier yngewikkeld of iepen is, kin it model net altyd de bêste reaksje of resultaat produsearje. It antwurd fan it model kin bygelyks beynfloede wurde troch hoe ferlykber de omslach fan 'e twa boeken seagen yn it gefal fan' e ferkearde identifikaasje fan in boekomslach.
Konklúzje
Oer it algemien fertsjintwurdiget it MultiModal-GPT-model in grutte stap foarút yn natuerlike taalferwurking en masinelearen. En, it is heul spannend om it te brûken en te eksperimintearjen. Dat, jo moatte it ek besykje!
It hat lykwols limiten, lykas alle modellen, en fereasket ekstra ferfining en ferbettering om maksimale prestaasjes te krijen yn in ferskaat oan applikaasjes en domeinen.
Leave a Reply