શું તમે ક્યારેય ઈચ્છ્યું છે કે તમે એવા AI સાથે વાતચીત કરી શકો જે બોલાયેલ અને વિઝ્યુઅલ ડેટા બંનેને સમજે? મલ્ટીમોડલ-GPT પેરાડાઈમ ભાષાની પ્રક્રિયાને દ્રશ્ય સમજ સાથે જોડે છે.
તે સચોટ અને વૈવિધ્યસભર માનવ-કમ્પ્યુટર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની શક્યતા પ્રદાન કરે છે. મલ્ટીમોડલ-GPT વર્ણનાત્મક કૅપ્શન પ્રદાન કરી શકે છે, વ્યક્તિગત વસ્તુઓની ગણતરી કરી શકે છે અને સામાન્ય વપરાશકર્તા પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકે છે.
પરંતુ, તે કેવી રીતે કરે છે? અને, તમે MultiModal-GPT સાથે શું કરી શકો?
ચાલો વાર્તાને શરૂઆત સુધી લઈ જઈએ અને આપણી આગળની શક્યતાઓને સમજીએ.
GPT-4 જેવા ભાષાના મોડલના ઉદભવ સાથે, કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયા કરવાની તકનીકો ક્રાંતિની સાક્ષી બની રહી છે. ChatGPT જેવી નવીનતાઓ પહેલાથી જ આપણા જીવનમાં સામેલ કરવામાં આવી છે.
અને, તેઓ આવતા જ રહે તેવું લાગે છે!
GPT-4 અને તેની મર્યાદાઓ
GPT-4 એ લોકો સાથે મલ્ટિમોડલ વાતચીતમાં અદ્ભુત નિપુણતા દર્શાવી છે. અભ્યાસોએ આ પ્રદર્શનને ડુપ્લિકેટ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો છે, પરંતુ ચિત્ર ટોકન્સની સંભવિતપણે વધુ સંખ્યાને કારણે, ચોક્કસ દ્રશ્ય માહિતી સાથેના મોડલ સહિત, ગણતરીની રીતે ખર્ચાળ હોઈ શકે છે.
હાલના મોડલ્સમાં તેમના અભ્યાસમાં ભાષા સૂચના ટ્યુનિંગનો પણ સમાવેશ થતો નથી, જે શૂન્ય-શૉટ મલ્ટિ-ટર્ન ઇમેજ-ટેક્સ્ટ વાર્તાલાપમાં ભાગ લેવાની તેમની ક્ષમતાને પ્રતિબંધિત કરે છે.
ફ્લેમિંગો ફ્રેમવર્ક પર નિર્માણ
મલ્ટીમોડલ-GPT નામનું નવું મોડલ ભાષાકીય અને વિઝ્યુઅલ બંને સંકેતોનો ઉપયોગ કરીને લોકો સાથે વાતચીતને સક્ષમ કરવા માટે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું.
વિકાસકર્તાઓએ આ નામના પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કર્યો ફ્લેમિંગો ફ્રેમવર્ક, જેને આ શક્ય બનાવવા માટે અગાઉ ટેક્સ્ટ અને વિઝ્યુઅલ બંનેને સમજવાની તાલીમ આપવામાં આવી હતી.
ફ્લેમિંગોને કેટલાક ફેરફારોની જરૂર હતી, જોકે, તે ટેક્સ્ટ અને વિઝ્યુઅલનો સમાવેશ કરતા વિસ્તૃત સંવાદો માટે અસમર્થ હતું.
અપડેટેડ મલ્ટીમોડલ-જીપીટી મોડલ ચિત્રોમાંથી ડેટા એકત્ર કરી શકે છે અને માનવ આદેશોને સમજવા અને અમલમાં મૂકવા માટે તેને ભાષા સાથે મિશ્રિત કરી શકે છે.
મલ્ટીમોડલ-GPT
મલ્ટીમોડલ-જીપીટી એ એઆઈ મોડલનો એક પ્રકાર છે જે માનવીય પૂછપરછને અનુસરી શકે છે જેમ કે વિઝ્યુઅલનું વર્ણન કરવું, વસ્તુઓની ગણતરી કરવી અને પ્રશ્નોના જવાબ આપવા. તે દ્રશ્ય અને મૌખિક ડેટાના મિશ્રણનો ઉપયોગ કરીને ઓર્ડરને સમજે છે અને તેનું પાલન કરે છે.
સંશોધકોએ મલ્ટિમોડલ-GPT ની લોકો સાથે વાતચીત કરવાની ક્ષમતા વધારવા માટે દ્રશ્ય અને માત્ર ભાષા બંને ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મોડેલને તાલીમ આપી. વધુમાં, તેના પ્રવચનની રીતમાં નોંધપાત્ર સુધારો થયો. તે તેના વાર્તાલાપ પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો પણ પરિણમ્યો.
તેઓએ શોધ્યું કે વાતચીતના સારા પ્રદર્શન માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાનો તાલીમ ડેટા મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે ટૂંકા પ્રતિસાદો સાથેનો એક નાનો ડેટાસેટ મોડેલને કોઈપણ આદેશને ટૂંકા પ્રતિસાદ આપવા સક્ષમ બનાવી શકે છે.
તમે મલ્ટીમોડલ-જીપીટી સાથે શું કરી શકો?
વાતચીતમાં વ્યસ્ત રહેવું
પહેલા આવેલા ભાષા મોડલની જેમ, મલ્ટિમોડલ-GPTની પ્રાથમિક લાક્ષણિકતાઓમાંની એક કુદરતી ભાષાની ચર્ચાઓમાં સામેલ થવાની તેની ક્ષમતા છે. આનો અર્થ એ છે કે ઉપભોક્તા વાસ્તવિક વ્યક્તિની જેમ મોડેલ સાથે જોડાઈ શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, MultiModal-GPT ગ્રાહકોને નૂડલ્સ બનાવવાની વિગતવાર રેસીપી આપી શકે છે અથવા જમવા માટે શક્ય રેસ્ટોરન્ટની ભલામણ કરી શકે છે. મૉડલ વપરાશકર્તાઓના પ્રવાસના ઇરાદા વિશે સામાન્ય પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે પણ સક્ષમ છે.
ઑબ્જેક્ટ્સની ઓળખ
MultiModal-GPT ફોટામાં વસ્તુઓ ઓળખી શકે છે અને તેના વિશે પૂછપરછનો જવાબ આપી શકે છે. દાખલા તરીકે, મોડેલ ફ્રેડી મર્ક્યુરીને ઈમેજમાં ઓળખી શકે છે અને તેના વિશેના પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકે છે.
તે વ્યક્તિઓની સંખ્યા પણ ગણી શકે છે અને ચિત્રમાં તેઓ શું કરી રહ્યા છે તે સમજાવી શકે છે. આ ઑબ્જેક્ટ ઓળખ ક્ષમતામાં ઈ-કોમર્સ, હેલ્થકેર અને સુરક્ષા સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં એપ્લિકેશન્સ છે.
મલ્ટીમોડલ-જીપીટી ડિજિટલ ચિત્રોની અંદરના ટેક્સ્ટને પણ ઓળખી શકે છે. આ સૂચવે છે કે મોડેલ ફોટામાં ટેક્સ્ટ વાંચી શકે છે અને ઉપયોગી ડેટા કાઢી શકે છે. તે, ઉદાહરણ તરીકે, છબીના પાત્રોને શોધી શકે છે અને પુસ્તકના લેખકને ઓળખી શકે છે.
માટે અત્યંત ઉપયોગી સાધન છે દસ્તાવેજ વ્યવસ્થાપન, ડેટા ઇનપુટ અને સામગ્રી વિશ્લેષણ.
તર્ક અને જ્ઞાનનું સર્જન
મલ્ટિ-મોડલ-GPT વિશ્વ વિશે તર્ક અને જ્ઞાન ઉત્પન્ન કરી શકે છે. આનો અર્થ એ છે કે તે ફોટોગ્રાફ્સની સંપૂર્ણ સમજૂતી આપી શકે છે અને તે પણ કહી શકે છે કે છબી કઈ સીઝનમાં લેવામાં આવી હતી.
આ કૌશલ્ય પર્યાવરણીય દેખરેખ, કૃષિ અને હવામાનશાસ્ત્ર સહિત વિવિધ શાખાઓમાં ઉપયોગી છે. આ મોડેલ કવિતા, વાર્તાઓ અને ગીતો જેવી સર્જનાત્મક સામગ્રી પણ જનરેટ કરી શકે છે, જે તેને સર્જનાત્મક કાર્યો માટે ઉત્તમ સાધન બનાવે છે.
મલ્ટીમોડલ-જીપીટીની આંતરિક કામગીરી
એકીકૃત સૂચનાઓ માટેનો નમૂનો
મલ્ટિમોડલ-GPT મોડલને સિનર્જિસ્ટિક રીતે યોગ્ય રીતે તાલીમ આપવા માટે ટીમ યુનિમોડલ ભાષાકીય ડેટા અને મલ્ટિમોડલ વિઝન-અને-લેંગ્વેજ ડેટાના એકીકરણ માટે એક નમૂનો રજૂ કરે છે.
આ સંયુક્ત વ્યૂહરચના બંને ડેટા મોડલિટીની પૂરક ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરીને અને અંતર્ગત વિચારોની ઊંડી સમજણને પ્રોત્સાહિત કરીને વિવિધ કાર્યોમાં મોડેલના પ્રદર્શનને સુધારવાનો પ્રયાસ કરે છે.
Dolly 15k અને Alpaca GPT4 ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ ટીમ દ્વારા ભાષા-માત્ર સૂચના-અનુસંધાનની ક્ષમતાઓ માપવા માટે કરવામાં આવે છે. આ ડેટાસેટ્સ સુસંગત સૂચના-ને અનુસરતા ફોર્મેટની બાંયધરી આપવા માટે ડેટાસેટ ઇનપુટની રચના માટે પ્રોમ્પ્ટ ટેમ્પલેટ તરીકે કાર્ય કરે છે.
છબી: Doly 15k ડેટાસેટનું વિહંગાવલોકન
મોડલ કેવી રીતે કામ કરે છે?
ત્રણ મુખ્ય ઘટકો મલ્ટીમોડલ-GPT મોડેલ બનાવે છે: ભાષા ડીકોડર, એક પર્સીવર રિસેમ્પલર અને વિઝન એન્કોડર. ઇમેજને વિઝન એન્કોડર દ્વારા લેવામાં આવે છે, જે પછી તેની લાક્ષણિકતા દર્શાવતી લાક્ષણિકતાઓનો સંગ્રહ બનાવે છે.
ભાષા ડીકોડર વિઝન એન્કોડરમાંથી માહિતીનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ બનાવવા માટે કરે છે જે પર્સીવર રિસેમ્પલરની સહાયથી છબીનું વર્ણન કરે છે.
મોડેલનો ઘટક જે ભાષાને સમજે છે અને ટેક્સ્ટનું નિર્માણ કરે છે તે ભાષા ડીકોડર છે. વાક્યમાં નીચેના શબ્દની આગાહી કરવા માટે, મોડેલને ફક્ત ભાષા અને દ્રષ્ટિ-વત્તા ભાષા સૂચના-નિમ્નલિખિત ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવે છે.
આ મૉડલને શીખવે છે કે મનુષ્યો તરફથી મળેલા આદેશો પર કેવી રીતે પ્રતિક્રિયા આપવી અને ચિત્રના વર્ણન માટે સ્વીકાર્ય ટેક્સ્ટ પ્રદાન કરે છે.
ટીમ પાછળ
મલ્ટીમોડલ-GPT એ માઇક્રોસોફ્ટ રિસર્ચ એશિયાના સંશોધકો અને તાઓ ગોંગ, ચેંગકી લ્યુ અને શિલોંગ ઝાંગના નેતૃત્વમાં એન્જિનિયરોની ટીમ દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું હતું. યુડોંગ વાંગ, મિયાઓ ઝેંગ, ક્વિઆન ઝાઓ, કુઇકુન લિયુ, વેનવેઇ ઝાંગ, પિંગ લુઓ અને કાઇ ચેન બધાએ મોડેલના અભ્યાસ અને વિકાસમાં ફાળો આપ્યો.
કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા, કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ, અને મશીન લર્નિંગ એ ટીમ માટે સક્ષમતાના તમામ ક્ષેત્રો છે. તેમની પાસે ઉચ્ચ-સ્તરની પરિષદો અને પ્રકાશનોમાં પ્રકાશિત થયેલા ઘણા લેખો છે, તેમજ તેમના વૈજ્ઞાનિક પ્રયત્નો માટે વિવિધ સન્માનો અને પ્રશંસા છે.
ટીમનું સંશોધન માનવ અને ટેકનોલોજી વચ્ચે વધુ કુદરતી અને બુદ્ધિશાળી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સક્ષમ કરવા માટે અદ્યતન મોડલ અને અભિગમોના વિકાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
મલ્ટી-મોડલ-GPT ડેવલપમેન્ટ એ ક્ષેત્રમાં નોંધપાત્ર સિદ્ધિ છે કારણ કે તે મલ્ટી-રાઉન્ડ ચર્ચા માટે એક જ ફ્રેમવર્કમાં દ્રષ્ટિ અને ભાષાને સંયોજિત કરવા માટેનું પ્રથમ મોડેલ છે.
મલ્ટીમોડલ-GPT સંશોધન અને વિકાસમાં ટીમના યોગદાનમાં પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા અને માનવ-મશીન ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના ભાવિ પર નોંધપાત્ર પ્રભાવ પાડવાની સંભાવના છે.
મલ્ટીમોડલ-GPT નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
નવા નિશાળીયા માટે, MultiModal-GPT ટૂલનો ઉપયોગ કરવો સરળ છે. ફક્ત પર જાઓ https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ અને "અપલોડ ઇમેજ" બટન દબાવો.
અપલોડ કરવા માટે ચિત્ર ફાઇલ પસંદ કરો, અને પછી ટેક્સ્ટ ફીલ્ડમાં ટેક્સ્ટ પ્રોમ્પ્ટ લખો. મોડેલમાંથી પ્રતિસાદ બનાવવા માટે, "સબમિટ કરો" બટનને ક્લિક કરો, જે ટેક્સ્ટ ફીલ્ડની નીચે દેખાશે.
તમે મોડેલની ક્ષમતાઓ વિશે વધુ જાણવા માટે વિવિધ ફોટા અને સૂચનાઓ સાથે પ્રયોગ કરી શકો છો.
સ્થાપન કરી રહ્યા છીએ
MultiModal-GPT પેકેજ ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે, GitHub માંથી રિપોઝીટરીને ક્લોન કરવા માટે ટર્મિનલ કમાન્ડ “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” નો ઉપયોગ કરો. તમે ફક્ત આ પગલાંને અનુસરી શકો છો:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
વૈકલ્પિક રીતે, ઉપયોગ કરો conda env create -f environment.yml
નવું કોન્ડા વાતાવરણ સ્થાપિત કરવા. તમે પ્રી-ટ્રેઇન્ડ વેઇટ ડાઉનલોડ કરીને અને ચેકપોઇન્ટ ફોલ્ડરમાં સ્ટોર કરીને તેને ઇન્સ્ટોલ કર્યા પછી સ્થાનિક રીતે ડેમો ચલાવી શકો છો.
ગ્રેડિયો ડેમો પછી "python app.py" આદેશ ચલાવીને લોન્ચ થઈ શકે છે.
સંભવિત ખામીઓ
મલ્ટીમોડલ-GPT મોડલ તેના ઉત્તમ પ્રદર્શન છતાં હજુ પણ ખામીઓ અને વિકાસ માટે જગ્યા ધરાવે છે.
દાખલા તરીકે, જટિલ અથવા અસ્પષ્ટ દ્રશ્ય ઇનપુટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે, મોડેલ હંમેશા ઇનપુટના સંદર્ભને ઓળખવામાં અને સમજવામાં સક્ષમ ન હોઈ શકે. આ મોડલમાંથી અચોક્કસ અનુમાનો અથવા પ્રતિક્રિયાઓમાં પરિણમી શકે છે.
વધુમાં, ખાસ કરીને જ્યારે ઇનપુટ જટિલ અથવા ઓપન-એન્ડેડ હોય, ત્યારે મોડેલ હંમેશા શ્રેષ્ઠ પ્રતિક્રિયા અથવા પરિણામ ઉત્પન્ન કરતું નથી. ઉદાહરણ તરીકે, મૉડલનો જવાબ, પુસ્તકના કવરની ખોટી ઓળખના કિસ્સામાં બે પુસ્તકોના કવર કેવી રીતે સમાન દેખાય છે તેનાથી પ્રભાવિત થઈ શકે છે.
ઉપસંહાર
એકંદરે, મલ્ટીમોડલ-GPT મોડલ પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા અને મશીન શિક્ષણમાં એક મોટું પગલું રજૂ કરે છે. અને, તેનો ઉપયોગ કરવો અને તેની સાથે પ્રયોગ કરવો ખૂબ જ રોમાંચક છે. તેથી, તમારે તેને ક્યાં તો અજમાવી જોઈએ!
જો કે, તમામ મોડલ્સની જેમ તેની મર્યાદાઓ છે, અને વિવિધ એપ્લિકેશનો અને ડોમેન્સમાં મહત્તમ પ્રદર્શન મેળવવા માટે વધારાના શુદ્ધિકરણ અને ઉન્નતીકરણની જરૂર છે.
એક જવાબ છોડો