האם אי פעם ייחלת שתוכל לשוחח עם AI שמבין נתונים מדוברים וחזותיים כאחד? פרדיגמת MultiModal-GPT משלבת עיבוד שפה עם הבנה ויזואלית.
הוא מציע אפשרות לאינטראקציה מדויקת ומגוונת בין אדם למחשב. MultiModal-GPT יכול לספק כתוביות תיאוריות, לספור פריטים בודדים ולהגיב לשאלות כלליות של משתמשים.
אבל, איך זה עושה את זה? ומה אתה יכול לעשות עם MultiModal-GPT?
בואו ניקח את הסיפור להתחלה ונבין את האפשרויות העומדות בפנינו.
עם הופעת מודלים של שפה כמו GPT-4, טכנולוגיות עיבוד שפה טבעיות עדות למהפכה. חידושים כמו ChatGPT כבר שולבו בחיינו.
ונראה שהם ממשיכים להגיע!
GPT-4 ומגבלותיו
GPT-4 הראה בקיאות מדהימה בשיחות מולטי-מודאליות עם אנשים. מחקרים עשו מאמץ לשכפל את הביצועים האלה, אבל בגלל המספר הגבוה של אסימוני תמונה, כולל דגמים עם מידע חזותי מדויק עלולים להיות יקרים מבחינה חישובית.
המודלים הקיימים גם אינם כוללים כוונון הוראת שפה במחקר שלהם, מה שמגביל את יכולתם להשתתף בשיחות טקסט מרובי-תמונה.
Building On Flamingo Framework
מודל חדש בשם MultiModal-GPT פותח כדי לאפשר תקשורת עם אנשים תוך שימוש ברמזים לשוניים וחזותיים כאחד.
המפתחים השתמשו בתוכנית בשם מסגרת פלמינגו, אשר הוכשר בעבר להבין גם טקסט וגם חזותי, כדי להפוך זאת לביצוע.
עם זאת, פלמינגו נזקק לכמה שינויים, מכיוון שהוא לא היה מסוגל לנהל דיאלוגים מורחבים שכללו טקסט ווויזואליה.
מודל MultiModal-GPT המעודכן יכול לאסוף נתונים מתמונות ולערבב אותם עם שפה כדי להבין ולבצע פקודות אנושיות.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT הוא סוג של מודל בינה מלאכותית שיכול לעקוב אחר פניות אנושיות שונות כגון תיאור ויזואליה, ספירת פריטים ומענה על שאלות. הוא מבין ועוקב אחר פקודות תוך שימוש בשילוב של נתונים חזותיים ומילוליים.
חוקרים אימנו את המודל באמצעות נתונים חזותיים ושפה בלבד כדי להגדיל את היכולת של MultiModal-GPT לשוחח עם אנשים. בנוסף, היא גרמה לשיפור ניכר באופן ביצוע השיח שלה. זה גם הביא לשיפור ניכר בביצועי השיחה שלו.
הם גילו שמידע הדרכה איכותי הוא קריטי לביצועי שיחה טובים, מכיוון שמערך נתונים קטן עם תגובות קצרות עשוי לאפשר למודל ליצור תגובות קצרות יותר לכל פקודה.
מה אתה יכול לעשות עם MultiModal-GPT?
מעורבות בשיחות
בדומה למודלים של השפה שבאו לפני כן, אחד המאפיינים העיקריים של MultiModal-GPT הוא יכולתו לעסוק בדיונים בשפה טבעית. זה מרמז שצרכנים עשויים לעסוק במודל בדיוק כמו שהם היו עושים עם אדם אמיתי.
לדוגמה, MultiModal-GPT יכול לתת ללקוחות מתכון מפורט להכנת אטריות או להמליץ על מסעדות אפשריות לסעודה בחוץ. המודל מסוגל גם להגיב לשאלות כלליות לגבי כוונות הנסיעה של המשתמשים.
זיהוי אובייקטים
MultiModal-GPT יכול לזהות דברים בתמונות ולהגיב לפניות לגביהם. לדוגמה, הדוגמנית יכולה לזהות את פרדי מרקורי בתמונה ולהגיב לשאלות לגביו.
זה יכול גם לספור את מספר האנשים ולהסביר מה הם עושים בתמונה. ליכולת זיהוי האובייקט הזה יש יישומים במגוון תחומים, כולל מסחר אלקטרוני, שירותי בריאות ואבטחה.
MultiModal-GPT יכול גם לזהות טקסט בתוך תמונות דיגיטליות. זה מרמז שהמודל יכול לקרוא את הטקסט בתמונות ולחלץ נתונים שימושיים. הוא עשוי, למשל, לזהות את הדמויות בתמונה ולזהות את מחבר הספר.
זהו כלי שימושי ביותר עבור ניהול מסמכים, קלט נתונים וניתוח תוכן.
הגיון ויצירת ידע
Multi-modal-GPT יכול לנמק ולייצר ידע על העולם. זה אומר שהוא יכול לספק הסברים מלאים על התמונות ואפילו לומר להם באיזו עונה התמונה צולמה.
מיומנות זו שימושית במגוון דיסציפלינות, כולל ניטור סביבתי, חקלאות ומטאורולוגיה. המודל יכול גם ליצור דברים יצירתיים כמו שירה, סיפורים ושירים, מה שהופך אותו לכלי מצוין למשימות יצירתיות.
פעולות פנימיות של MultiModal-GPT
תבנית להוראות מאוחדות
הצוות מציג תבנית אחת לאינטגרציה של נתונים לשוניים חד-מודאליים ונתוני ראייה ושפה רב-מודאליים כדי להכשיר את מודל MultiModal-GPT בצורה סינרגטית.
אסטרטגיה משולבת זו מנסה לשפר את ביצועי המודל על פני מגוון משימות על ידי ניצול היכולות המשלימות של שני אופני הנתונים ועידוד הבנה עמוקה יותר של הרעיונות הבסיסיים.
מערכי הנתונים של Dolly 15k ו-Alpaca GPT4 משמשים את הצוות למדידת יכולות מעקב אחר הוראות בשפה בלבד. מערכי נתונים אלה פועלים כתבנית הנחיה לבניית קלט של מערך נתונים כדי להבטיח פורמט עקבי של מעקב אחר הוראות.
תמונה: סקירה כללית של מערך הנתונים של Doly 15k
איך הדגם עובד?
שלושה מרכיבים מרכזיים מרכיבים את מודל MultiModal-GPT: מפענח שפה, מדגם מחדש של תפיסה ומקודד ראייה. התמונה נקלטת על ידי מקודד הראייה, אשר יוצר אוסף של מאפיינים המאפיינים אותה.
מפענח השפה משתמש במידע ממקודד ה-Vision כדי ליצור טקסט המתאר את התמונה בעזרת ה-receiver resampler.
המרכיב של המודל שמבין את השפה ומייצר את הטקסט הוא מפענח השפה. כדי לחזות את המילה הבאה בביטוי, המודל מאומן תוך שימוש בנתונים של שפה בלבד והן בחזון פלוס שפה.
זה מלמד את המודל כיצד להגיב לפקודות מבני אדם ומספק את הטקסט המקובל לתיאורי תמונה.
צוות מאחור
ה-MultiModal-GPT נוצר על ידי צוות של חוקרים ומהנדסים של Microsoft Research Asia בראשות טאו גונג, Chengqi Lyu ו-Silong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo, קאי צ'ן כולם תרמו ללימוד ולפיתוח של המודל.
עיבוד שפה טבעית, ראיית מחשב, ולמידת מכונה הם כולם תחומי יכולת של הצוות. יש להם כמה מאמרים שפורסמו בכנסים ובפרסומים מהשורה הראשונה, כמו גם כיבודים ושבחים שונים על מאמציהם המדעיים.
המחקר של הצוות מתמקד בפיתוח מודלים וגישות חדשניות כדי לאפשר אינטראקציות טבעיות וחכמות יותר בין בני אדם לטכנולוגיה.
פיתוח רב-מודאלי-GPT הוא הישג ראוי לציון בתחום שכן הוא אחד המודלים הראשונים לשלב חזון ושפה במסגרת אחת לדיון רב-סיבובי.
לתרומות הצוות למחקר ופיתוח MultiModal-GPT יש פוטנציאל להשפיע באופן מהותי על עתיד עיבוד השפה הטבעית ואינטראקציות בין אדם למכונה.
כיצד להשתמש ב-MultiModal-GPT
למתחילים, השימוש בכלי MultiModal-GPT הוא פשוט. פשוט עבור אל https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ ולחץ על כפתור "העלה תמונה".
בחר את קובץ התמונה להעלאה ולאחר מכן הקלד את בקשת הטקסט בשדה הטקסט. ליצירת תגובה מהמודל, לחץ על כפתור "שלח", שיופיע מתחת לשדה הטקסט.
תוכל להתנסות בתמונות והוראות שונות כדי ללמוד עוד על יכולות הדגם.
התקנה
כדי להתקין את חבילת MultiModal-GPT, השתמש בפקודת המסוף "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" כדי לשכפל את המאגר מ-GitHub. אתה יכול פשוט לבצע את השלבים הבאים:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
לחלופין, השתמש conda env create -f environment.yml
להקים סביבת קונדה חדשה. אתה יכול להפעיל את ההדגמה באופן מקומי לאחר התקנתו על ידי הורדת המשקולות המאומנות מראש ואחסוןן בתיקיית המחסומים.
לאחר מכן ניתן להפעיל את ההדגמה של Gradio על ידי הפעלת הפקודה "python app.py".
חסרונות אפשריים
לדגם MultiModal-GPT עדיין יש פגמים ומקום לפיתוח למרות הביצועים המצוינים שלו.
לדוגמה, כאשר עוסקים בקלט חזותי מסובך או מעורפל, ייתכן שהמודל לא תמיד יוכל לזהות ולהבין את ההקשר של הקלט. זה עלול לגרום לתחזיות לא מדויקות או לתגובות מהמודל.
בנוסף, במיוחד כאשר הקלט מסובך או פתוח, ייתכן שהמודל לא תמיד יפיק את התגובה או התוצאה הטובה ביותר. תשובת הדגם, למשל, הושפעה ממידת הדומה של שני כריכות הספרים במקרה של זיהוי שגוי של כריכת ספר.
סיכום
בסך הכל, מודל MultiModal-GPT מייצג צעד גדול קדימה בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה. וזה מאוד מרגש להשתמש בו ולהתנסות בו. אז, אתה צריך לנסות את זה גם!
עם זאת, יש לו מגבלות, כמו לכל הדגמים, והוא דורש חידוד ושיפור נוסף כדי להשיג ביצועים מקסימליים במגוון יישומים ותחומים.
השאירו תגובה