Hai mai desiderato di poter conversare con un'intelligenza artificiale che comprenda dati sia vocali che visivi? Il paradigma MultiModal-GPT combina l'elaborazione del linguaggio con la comprensione visiva.
Offre la possibilità di un'interazione uomo-computer accurata e diversificata. Multimodale-GPT può fornire didascalie descrittive, contare i singoli elementi e rispondere alle domande generali degli utenti.
Ma come lo fa? E cosa puoi fare con MultiModal-GPT?
Riprendiamo la storia dall'inizio e comprendiamo le possibilità davanti a noi.
Con l'emergere di modelli linguistici come GPT-4, le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale stanno assistendo a una rivoluzione. Innovazioni come ChatGPT sono già state incorporate nelle nostre vite.
E sembrano continuare a venire!
GPT-4 e le sue limitazioni
GPT-4 ha mostrato una straordinaria competenza nelle conversazioni multimodali con le persone. Gli studi hanno compiuto uno sforzo per duplicare queste prestazioni, ma a causa del numero potenzialmente elevato di token di immagini, inclusi i modelli con informazioni visive precise possono essere computazionalmente costosi.
I modelli esistenti inoltre non includono l'ottimizzazione delle istruzioni linguistiche nel loro studio, il che limita la loro capacità di partecipare a conversazioni immagine-testo multigiro zero-shot.
Basandosi su Flamingo Framework
È stato sviluppato un nuovo modello chiamato MultiModal-GPT per consentire la comunicazione con le persone utilizzando segnali sia linguistici che visivi.
Gli sviluppatori hanno utilizzato un programma chiamato the quadro fenicottero, che è stato precedentemente addestrato a comprendere sia il testo che le immagini, per renderlo fattibile.
Flamingo necessitava di alcune modifiche, tuttavia, poiché non era in grado di avere dialoghi estesi che includessero testo e immagini.
Il modello MultiModal-GPT aggiornato può raccogliere dati da immagini e mescolarli con il linguaggio per comprendere ed eseguire comandi umani.
Multimodale-GPT
MultiModal-GPT è un tipo di modello di intelligenza artificiale che può seguire varie richieste umane come descrivere immagini, contare oggetti e rispondere a domande. Comprende e segue gli ordini utilizzando un mix di dati visivi e verbali.
I ricercatori hanno addestrato il modello utilizzando dati visivi e solo linguistici per aumentare la capacità di MultiModal-GPT di conversare con le persone. Inoltre, ha causato un notevole miglioramento nel modo in cui è stato eseguito il suo discorso. Ha anche portato a un notevole miglioramento delle sue prestazioni di conversazione.
Hanno scoperto che disporre di dati di addestramento di alta qualità è fondamentale per buone prestazioni di conversazione, perché un piccolo set di dati con risposte brevi può consentire al modello di creare risposte più brevi a qualsiasi comando.
Cosa puoi fare con MultiModal-GPT?
Impegnarsi in conversazioni
Come i modelli linguistici precedenti, una delle caratteristiche primarie di MultiModal-GPT è la sua capacità di impegnarsi in discussioni in linguaggio naturale. Ciò implica che i consumatori possono interagire con il modello proprio come farebbero con una persona reale.
Ad esempio, MultiModal-GPT può fornire ai clienti una ricetta dettagliata per preparare i noodles o consigliare possibili ristoranti per cenare fuori. Il modello è anche in grado di rispondere a domande generiche sulle intenzioni di viaggio degli utenti.
Riconoscimento di oggetti
MultiModal-GPT può riconoscere le cose nelle foto e rispondere alle domande su di esse. Ad esempio, il modello può riconoscere Freddie Mercury in un'immagine e rispondere a domande su di lui.
Può anche contare il numero di individui e spiegare cosa stanno facendo in una foto. Questa capacità di identificazione degli oggetti ha applicazioni in una varietà di campi, tra cui l'e-commerce, l'assistenza sanitaria e la sicurezza.
MultiModal-GPT può anche riconoscere il testo all'interno di immagini digitali. Ciò implica che il modello può leggere il testo nelle foto ed estrarre dati utili. Può, ad esempio, rilevare i caratteri di un'immagine e identificare l'autore di un libro.
È uno strumento estremamente utile per gestione documenti, input di dati e analisi del contenuto.
Ragionamento e generazione della conoscenza
Il GPT multimodale può ragionare e produrre conoscenza del mondo. Ciò significa che può fornire spiegazioni complete delle fotografie e persino dire loro in quale stagione è stata scattata l'immagine.
Questa abilità è utile in una varietà di discipline, tra cui il monitoraggio ambientale, l'agricoltura e la meteorologia. Il modello può inoltre generare materiale creativo come poesie, racconti e canzoni, rendendolo uno strumento eccellente per attività creative.
Funzionamento interno di MultiModal-GPT
Modello per istruzioni unificate
Il team presenta un unico modello per l'integrazione di dati linguistici unimodali e dati multimodali di visione e lingua per addestrare correttamente il modello MultiModal-GPT in modo sinergico.
Questa strategia combinata tenta di migliorare le prestazioni del modello in una varietà di attività sfruttando le capacità complementari di entrambe le modalità di dati e incoraggiando una più profonda comprensione delle idee sottostanti.
I set di dati Dolly 15k e Alpaca GPT4 vengono utilizzati dal team per misurare le capacità di seguire le istruzioni solo in lingua. Questi set di dati fungono da modello di prompt per la strutturazione dell'input del set di dati per garantire un formato coerente che segue le istruzioni.
Immagine: panoramica del set di dati Doly 15k
Come funziona il modello?
Tre componenti chiave costituiscono il modello MultiModal-GPT: un decodificatore di lingua, un ricampionatore di percettore e un codificatore di visione. L'immagine viene captata dal codificatore di visione, che poi genera un insieme di caratteristiche che la caratterizzano.
Il decodificatore del linguaggio utilizza le informazioni del codificatore visivo per creare un testo che descriva l'immagine con l'ausilio del ricampionatore del percettore.
Il componente del modello che comprende il linguaggio e produce il testo è il decodificatore del linguaggio. Per prevedere la parola seguente in una frase, il modello viene addestrato utilizzando sia i dati relativi al solo linguaggio che quelli relativi alla visione e alla lingua.
Questo insegna al modello come reagire ai comandi degli umani e fornisce il testo accettabile per le descrizioni delle immagini.
squadra dietro
Il MultiModal-GPT è stato creato da un team di ricercatori e ingegneri di Microsoft Research Asia guidati da Tao Gong, Chengqi Lyu e Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo e Kai Chen hanno tutti contribuito allo studio e allo sviluppo del modello.
Elaborazione del linguaggio naturale, visione computerizzatae l'apprendimento automatico sono tutte aree di competenza del team. Hanno diversi articoli pubblicati in conferenze e pubblicazioni di alto livello, oltre a vari riconoscimenti e riconoscimenti per i loro sforzi scientifici.
La ricerca del team si concentra sullo sviluppo di modelli e approcci all'avanguardia per consentire interazioni più naturali e intelligenti tra uomo e tecnologia.
Lo sviluppo di GPT multimodale è un risultato degno di nota nel settore poiché è uno dei primi modelli a combinare visione e linguaggio in un unico framework per discussioni multi-round.
I contributi del team alla ricerca e allo sviluppo di MultiModal-GPT hanno il potenziale per avere un'influenza sostanziale sul futuro dell'elaborazione del linguaggio naturale e delle interazioni uomo-macchina.
Come utilizzare MultiModal-GPT
Per i principianti, utilizzare lo strumento MultiModal-GPT è semplice. Basta andare a https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ e premere il pulsante "Carica immagine".
Scegli il file immagine da caricare, quindi digita il prompt di testo nel campo di testo. Per creare una risposta dal modello, fai clic sul pulsante "Invia", che apparirà sotto il campo di testo.
Puoi sperimentare diverse foto e istruzioni per saperne di più sulle capacità del modello.
Installazione
Per installare il pacchetto MultiModal-GPT, utilizzare il comando del terminale "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" per clonare il repository da GitHub. Puoi semplicemente seguire questi passaggi:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
In alternativa, usa conda env create -f environment.yml
per stabilire un nuovo ambiente conda. È possibile eseguire la demo in locale dopo averla installata scaricando i pesi pre-addestrati e memorizzandoli nella cartella dei punti di controllo.
La demo di Gradio può quindi essere avviata eseguendo il comando "python app.py".
Potenziali svantaggi
Il modello MultiModal-GPT ha ancora difetti e margini di sviluppo nonostante le sue ottime prestazioni.
Ad esempio, quando si ha a che fare con input visivi complicati o ambigui, il modello potrebbe non essere sempre in grado di riconoscere e comprendere il contesto dell'input. Ciò può comportare previsioni o reazioni imprecise dal modello.
Inoltre, in particolare quando l'input è complicato o aperto, il modello potrebbe non produrre sempre la reazione o il risultato migliore. La risposta del modello, ad esempio, potrebbe essere stata influenzata dall'aspetto simile delle copertine dei due libri nel caso dell'identificazione errata della copertina di un libro.
Conclusione
Nel complesso, il modello MultiModal-GPT rappresenta un grande passo avanti nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'apprendimento automatico. Ed è molto eccitante usarlo e sperimentarlo. Quindi, dovresti provare anche tu!
Tuttavia, ha dei limiti, come tutti i modelli, e richiede ulteriore perfezionamento e miglioramento per ottenere le massime prestazioni in una varietà di applicazioni e domini.
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