क्या आपने कभी चाहा है कि आप एक ऐसे एआई से बात कर सकें जो मौखिक और दृश्य डेटा दोनों को समझता हो? मल्टीमॉडल-जीपीटी प्रतिमान भाषा प्रसंस्करण को दृश्य समझ के साथ जोड़ता है।
यह सटीक और विविध मानव-कंप्यूटर संपर्क की संभावना प्रदान करता है। मल्टीमॉडल-जीपीटी वर्णनात्मक कैप्शन प्रदान कर सकते हैं, अलग-अलग आइटमों की गणना कर सकते हैं और सामान्य उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं।
लेकिन, यह कैसे करता है? और, आप मल्टीमॉडल-जीपीटी के साथ क्या कर सकते हैं?
आइए कहानी की शुरुआत करते हैं और अपने आगे की संभावनाओं को समझते हैं।
GPT-4 जैसे भाषा मॉडल के उद्भव के साथ, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियां एक क्रांति देख रही हैं। चैटजीपीटी जैसे नवाचारों को हमारे जीवन में पहले ही शामिल किया जा चुका है।
और, वे आते रहते हैं!
GPT-4 और इसकी सीमाएं
GPT-4 ने लोगों के साथ बहुआयामी बातचीत में अद्भुत दक्षता दिखाई है। अध्ययनों ने इस प्रदर्शन की नकल करने का प्रयास किया है, लेकिन चित्र टोकन की संभावित उच्च संख्या के कारण, सटीक दृश्य जानकारी वाले मॉडल कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे हो सकते हैं।
मौजूदा मॉडल भी अपने अध्ययन में भाषा निर्देश ट्यूनिंग शामिल नहीं करते हैं, जो शून्य-शॉट मल्टी-टर्न इमेज-टेक्स्ट वार्तालापों में भाग लेने की उनकी क्षमता को प्रतिबंधित करता है।
फ्लेमिंगो फ्रेमवर्क पर बिल्डिंग
भाषाई और दृश्य दोनों संकेतों का उपयोग करके लोगों के साथ संचार को सक्षम करने के लिए मल्टीमॉडल-जीपीटी नामक एक नया मॉडल विकसित किया गया था।
डेवलपर्स ने एक कार्यक्रम नियोजित किया जिसे कहा जाता है फ्लेमिंगो फ्रेमवर्क, जिसे पहले इसे संभव बनाने के लिए पाठ और दृश्य दोनों को समझने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।
फ्लेमिंगो को कुछ बदलावों की आवश्यकता थी, हालांकि, यह संवादों को विस्तारित करने में असमर्थ था जिसमें पाठ और दृश्य शामिल थे।
अपडेट किया गया मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडल चित्रों से डेटा एकत्र कर सकता है और मानव आदेशों को समझने और पूरा करने के लिए इसे भाषा के साथ मिला सकता है।
मल्टीमॉडल-जीपीटी
MultiModal-GPT एक प्रकार का AI मॉडल है जो विज़ुअल्स का वर्णन करने, आइटम गिनने और सवालों के जवाब देने जैसी विभिन्न मानवीय पूछताछ का अनुसरण कर सकता है। यह दृश्य और मौखिक डेटा के मिश्रण का उपयोग करके आदेशों को समझता है और उनका पालन करता है।
शोधकर्ताओं ने लोगों के साथ संवाद करने के लिए मल्टीमॉडल-जीपीटी की क्षमता बढ़ाने के लिए दृश्य और भाषा दोनों डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया। इसके अतिरिक्त, इसके प्रवचन के तरीके में उल्लेखनीय सुधार हुआ। इसके परिणामस्वरूप इसके वार्तालाप प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार हुआ।
उन्होंने पाया कि अच्छी बातचीत के प्रदर्शन के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का होना महत्वपूर्ण है, क्योंकि कम प्रतिक्रियाओं वाला एक छोटा डेटासेट मॉडल को किसी भी आदेश के लिए छोटी प्रतिक्रियाएँ बनाने में सक्षम कर सकता है।
आप मल्टीमॉडल-जीपीटी के साथ क्या कर सकते हैं?
बातचीत में शामिल होना
पहले आए भाषा मॉडल की तरह, मल्टीमॉडल-जीपीटी की प्राथमिक विशेषताओं में से एक इसकी प्राकृतिक भाषा चर्चाओं में शामिल होने की क्षमता है। इसका तात्पर्य यह है कि उपभोक्ता मॉडल के साथ वैसे ही जुड़ सकते हैं जैसे वे एक वास्तविक व्यक्ति के साथ होते हैं।
उदाहरण के लिए, मल्टीमॉडल-जीपीटी ग्राहकों को नूडल्स बनाने की विस्तृत रेसिपी दे सकता है या बाहर खाने के लिए संभावित रेस्तरां की सिफारिश कर सकता है। यह मॉडल यूजर्स के ट्रिप इंट्रेंस के बारे में सामान्य सवालों का जवाब देने में भी सक्षम है।
वस्तुओं की पहचान
मल्टीमॉडल-जीपीटी तस्वीरों में चीजों को पहचान सकता है और उनके बारे में पूछताछ का जवाब दे सकता है। उदाहरण के लिए, मॉडल फ्रेडी मर्करी को एक छवि में पहचान सकता है और उसके बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।
यह व्यक्तियों की संख्या की गणना भी कर सकता है और व्याख्या कर सकता है कि वे चित्र में क्या कर रहे हैं। इस वस्तु पहचान क्षमता में ई-कॉमर्स, स्वास्थ्य सेवा और सुरक्षा सहित विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग हैं।
मल्टीमॉडल-जीपीटी डिजिटल तस्वीरों के अंदर के टेक्स्ट को भी पहचान सकता है। इसका तात्पर्य यह है कि मॉडल तस्वीरों में पाठ पढ़ सकता है और उपयोगी डेटा निकाल सकता है। उदाहरण के लिए, यह एक छवि में वर्णों का पता लगा सकता है और पुस्तक के लेखक की पहचान कर सकता है।
के लिए अत्यंत उपयोगी साधन है दस्तावेज़ प्रबंधन, डेटा इनपुट और सामग्री विश्लेषण।
तर्क और ज्ञान का सृजन
मल्टी-मोडल-जीपीटी तर्क कर सकता है और दुनिया के बारे में ज्ञान पैदा कर सकता है। इसका मतलब है कि यह तस्वीरों की पूरी व्याख्या प्रदान कर सकता है और उन्हें यह भी बता सकता है कि छवि किस मौसम में ली गई थी।
यह कौशल पर्यावरण निगरानी, कृषि और मौसम विज्ञान सहित विभिन्न विषयों में उपयोगी है। मॉडल अतिरिक्त रूप से कविता, कहानियों और गीतों जैसी रचनात्मक सामग्री उत्पन्न कर सकता है, जिससे यह रचनात्मक कार्यों के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण बन जाता है।
मल्टीमॉडल-जीपीटी की आंतरिक कार्यप्रणाली
एकीकृत निर्देशों के लिए टेम्पलेट
मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडल को सहक्रियात्मक तरीके से ठीक से प्रशिक्षित करने के लिए टीम यूनिमॉडल भाषाई डेटा और मल्टीमॉडल विज़न-एंड-लैंग्वेज डेटा के एकीकरण के लिए एकल टेम्पलेट प्रस्तुत करती है।
यह संयुक्त रणनीति दोनों डेटा तौर-तरीकों की पूरक क्षमताओं का दोहन करके और अंतर्निहित विचारों की गहन समझ को प्रोत्साहित करके विभिन्न प्रकार के कार्यों में मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने का प्रयास करती है।
डॉली 15k और अल्पाका GPT4 डेटासेट का उपयोग टीम द्वारा भाषा-केवल निर्देश-निम्नलिखित क्षमताओं को मापने के लिए किया जाता है। ये डेटासेट एक सुसंगत निर्देश-निम्नलिखित प्रारूप की गारंटी के लिए डेटासेट इनपुट को संरचित करने के लिए एक त्वरित टेम्पलेट के रूप में कार्य करते हैं।
छवि: डॉली 15k डेटासेट का अवलोकन
मॉडल कैसे काम करता है?
तीन प्रमुख घटक मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडल बनाते हैं: एक भाषा डिकोडर, एक परसेसर रेज़मप्लर और एक विज़न एनकोडर। छवि को विज़न एनकोडर द्वारा लिया जाता है, जो तब इसकी विशेषता बताने वाली विशेषताओं का एक संग्रह उत्पन्न करता है।
लैंग्वेज डिकोडर विज़न एनकोडर से मिली जानकारी का उपयोग टेक्स्ट बनाने के लिए करता है जो कि परसेवर रीसैंपलर की सहायता से छवि का वर्णन करता है।
भाषा को समझने और पाठ का निर्माण करने वाले मॉडल का घटक भाषा डिकोडर है। एक वाक्यांश में निम्नलिखित शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए, मॉडल को केवल भाषा और दृष्टि-प्लस भाषा निर्देश-निम्नलिखित डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।
यह मॉडल को सिखाता है कि मनुष्यों के आदेशों पर प्रतिक्रिया कैसे करें और चित्र विवरण के लिए स्वीकार्य पाठ प्रदान करता है।
पीछे टीम
MultiModal-GPT को ताओ गोंग, चेंग्की ल्यू और शिलांग झांग के नेतृत्व में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों की एक टीम द्वारा बनाया गया था। युडोंग वांग, मियाओ झेंग, कियान झाओ, कुइकुन लियू, वेनवेई झांग, पिंग लुओ और काई चेन सभी ने मॉडल के अध्ययन और विकास में योगदान दिया।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर दृष्टि, और मशीन लर्निंग टीम के लिए योग्यता के सभी क्षेत्र हैं। उनके पास शीर्ष स्तरीय सम्मेलनों और प्रकाशनों में प्रकाशित कई लेख हैं, साथ ही साथ उनके वैज्ञानिक प्रयासों के लिए विभिन्न सम्मान और सम्मान भी हैं।
टीम का शोध मानव और प्रौद्योगिकी के बीच अधिक प्राकृतिक और बुद्धिमान बातचीत को सक्षम करने के लिए अत्याधुनिक मॉडल और दृष्टिकोण के विकास पर केंद्रित है।
मल्टी-मोडल-जीपीटी विकास क्षेत्र में एक उल्लेखनीय उपलब्धि है क्योंकि यह बहु-गोल चर्चा के लिए दृष्टि और भाषा को एक ही ढांचे में संयोजित करने वाले पहले मॉडलों में से एक है।
MultiModal-GPT अनुसंधान और विकास में टीम के योगदान में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मानव-मशीन इंटरैक्शन के भविष्य पर पर्याप्त प्रभाव पड़ने की क्षमता है।
मल्टीमॉडल-जीपीटी का उपयोग कैसे करें
नौसिखियों के लिए, MultiModal-GPT टूल का उपयोग करना सरल है। बस जाओ https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ और "छवि अपलोड करें" बटन दबाएं।
अपलोड करने के लिए चित्र फ़ाइल चुनें, और फिर टेक्स्ट फ़ील्ड में टेक्स्ट प्रांप्ट टाइप करें। मॉडल से प्रतिक्रिया बनाने के लिए, "सबमिट करें" बटन पर क्लिक करें, जो टेक्स्ट फ़ील्ड के नीचे दिखाई देगा।
आप मॉडल की क्षमताओं के बारे में अधिक जानने के लिए विभिन्न फ़ोटो और निर्देशों के साथ प्रयोग कर सकते हैं।
का अधिष्ठापन
MultiModal-GPT पैकेज को स्थापित करने के लिए, GitHub से रिपॉजिटरी को क्लोन करने के लिए टर्मिनल कमांड "git क्लोन https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" का उपयोग करें। आप बस इन चरणों का पालन कर सकते हैं:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
वैकल्पिक रूप से, उपयोग करें conda env create -f environment.yml
एक नया कोंडा वातावरण स्थापित करने के लिए। आप पूर्व-प्रशिक्षित भारों को डाउनलोड करके और उन्हें चौकियों के फ़ोल्डर में संग्रहीत करके इसे स्थापित करने के बाद स्थानीय रूप से डेमो चला सकते हैं।
Gradio डेमो को "python app.py" कमांड चलाकर लॉन्च किया जा सकता है।
संभावित कमियां
उत्कृष्ट प्रदर्शन के बावजूद मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडल में अभी भी खामियां हैं और विकास की गुंजाइश है।
उदाहरण के लिए, जटिल या अस्पष्ट दृश्य इनपुट से निपटने के दौरान, मॉडल हमेशा इनपुट के संदर्भ को पहचानने और समझने में सक्षम नहीं हो सकता है। इसके परिणामस्वरूप मॉडल से गलत पूर्वानुमान या प्रतिक्रिया हो सकती है।
इसके अतिरिक्त, विशेष रूप से जब इनपुट जटिल या ओपन-एंडेड हो, तो मॉडल हमेशा सर्वोत्तम प्रतिक्रिया या परिणाम नहीं दे सकता है। उदाहरण के लिए, मॉडल का उत्तर इस बात से प्रभावित हो सकता है कि पुस्तक कवर की गलत पहचान के मामले में दो पुस्तकों के कवर एक जैसे कैसे दिखते हैं।
निष्कर्ष
कुल मिलाकर, मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग में एक बड़े कदम का प्रतिनिधित्व करता है। और, इसका उपयोग करना और इसके साथ प्रयोग करना बहुत ही रोमांचक है। तो, आपको इसे भी आजमाना चाहिए!
हालाँकि, इसकी सीमाएँ हैं, जैसा कि सभी मॉडलों में होता है, और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों और डोमेन में अधिकतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त शोधन और वृद्धि की आवश्यकता होती है।
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