音声データと視覚データの両方を理解できる AI と会話できたらいいのにと思ったことはありませんか? MultiModal-GPT パラダイムは、言語処理と視覚的理解を組み合わせます。
正確かつ多様な人間とコンピュータのインタラクションの可能性を提供します。 マルチモーダル-GPT 説明的なキャプションを提供したり、個々のアイテムを数えたり、一般的なユーザーの質問に答えたりできます。
しかし、どうやってそれができるのでしょうか? そして、MultiModal-GPT では何ができるのでしょうか?
話を冒頭に戻して、今後の可能性を理解しましょう。
GPT-4 のような言語モデルの出現により、自然言語処理テクノロジーは革命を迎えています。 ChatGPT のようなイノベーションはすでに私たちの生活に組み込まれています。
そして、彼らはまだ来ているようです!
GPT-4 とその制限
GPT-4 は、人々とのマルチモーダルな会話において驚くべき熟練度を示しました。 このパフォーマンスを再現するための研究が行われてきましたが、正確な視覚情報を持つモデルなどの画像トークンの数が潜在的に多いため、計算コストが高くなる可能性があります。
また、既存のモデルには言語指導のチューニングが研究に含まれていないため、ゼロショットのマルチターン画像テキスト会話に参加する能力が制限されています。
Flamingo フレームワークに基づく構築
MultiModal-GPT と呼ばれる新しいモデルは、言語と視覚の両方の手がかりを使用して人々とコミュニケーションできるようにするために開発されました。
開発者は、と呼ばれるプログラムを採用しました。 フラミンゴフレームワーク、 これを実現するために、テキストとビジュアルの両方を理解できるように事前にトレーニングされています。
ただし、Flamingo ではテキストやビジュアルを含む拡張ダイアログを使用できなかったため、いくつかの変更が必要でした。
更新された MultiModal-GPT モデルは、画像からデータを収集し、それを言語と混合して人間のコマンドを理解して実行できます。
マルチモーダル-GPT
MultiModal-GPT は、ビジュアルの説明、アイテムのカウント、質問への回答など、人間のさまざまな問い合わせに従うことができる AI モデルの一種です。 視覚データと言語データを組み合わせて使用し、命令を理解し、従います。
研究者らは、MultiModal-GPT の人々との会話能力を高めるために、視覚データと言語のみのデータの両方を使用してモデルをトレーニングしました。 さらに、それはその談話の方法に顕著な改善をもたらしました。 また、会話パフォーマンスも顕著に向上しました。
彼らは、短い応答を持つ小さなデータセットにより、モデルがあらゆるコマンドに対してより短い応答を作成できる可能性があるため、良好な会話パフォーマンスには高品質のトレーニング データを用意することが重要であることを発見しました。
MultiModal-GPT で何ができるでしょうか?
会話に参加する
これまでの言語モデルと同様、MultiModal-GPT の主な特徴の XNUMX つは、自然言語での議論に参加できることです。 これは、消費者が実際の人物と同じようにモデルを操作できることを意味します。
たとえば、MultiModal-GPT は、麺を作るための詳細なレシピを顧客に提供したり、外食に候補となるレストランを推奨したりできます。 このモデルは、ユーザーの旅行の意図に関する一般的な質問に答えることもできます。
物体の認識
MultiModal-GPT は写真内の物体を認識し、それに関する問い合わせに応答します。 たとえば、モデルは画像内のフレディ マーキュリーを認識し、彼に関するクエリに応答できます。
個人の数を数えたり、写真で彼らが何をしているかを説明したりすることもできます。 このオブジェクト識別機能は、電子商取引、ヘルスケア、セキュリティなどのさまざまな分野に応用できます。
MultiModal-GPT はデジタル画像内のテキストも認識できます。 これは、モデルが写真内のテキストを読み取り、有用なデータを抽出できることを意味します。 たとえば、画像内の文字を検出し、本の著者を識別することができます。
それは非常に便利なツールです 文書管理、データ入力、コンテンツ分析。
推論と知識の生成
マルチモーダル GPT は、世界について推論し、知識を生み出すことができます。 これは、写真の完全な説明を提供し、画像がどの季節に撮影されたかも示すことができることを意味します。
このスキルは、環境モニタリング、農業、気象学などのさまざまな分野で役立ちます。 このモデルはさらに、詩、物語、歌などの創造的なものを生成できるため、創造的なタスクに最適なツールになります。
MultiModal-GPT の内部動作
統一された手順のテンプレート
チームは、相乗的な方法で MultiModal-GPT モデルを適切にトレーニングするために、単峰性の言語データと多峰性の視覚と言語のデータを統合するための単一のテンプレートを提示します。
この組み合わせ戦略は、両方のデータ モダリティの補完的な機能を活用し、基礎となるアイデアのより深い理解を促すことで、さまざまなタスクにわたってモデルのパフォーマンスを向上させようとします。
Dolly 15k および Alpaca GPT4 データセットは、言語のみの指示に従う能力を測定するためにチームによって使用されています。 これらのデータセットは、データセット入力を構造化するためのプロンプト テンプレートとして機能し、一貫した指示に従う形式を保証します。
画像: Doly 15k データセットの概要
モデルはどのように機能するのか?
MultiModal-GPT モデルは、言語デコーダー、知覚リサンプラー、ビジョン エンコーダーの XNUMX つの主要コンポーネントで構成されています。 画像はビジョン エンコーダによって取り込まれ、画像を特徴づける一連の特性が生成されます。
言語デコーダーは、ビジョン エンコーダーからの情報を使用して、知覚リサンプラーの助けを借りて画像を説明するテキストを作成します。
言語を理解してテキストを生成するモデルのコンポーネントは、言語デコーダーです。 フレーズ内の次の単語を予測するために、モデルは言語のみと視覚と言語の両方の指示に従うデータの両方を使用してトレーニングされます。
これにより、人間からのコマンドにどのように反応するかをモデルに教え、画像の説明に許容できるテキストを提供します。
チームビハインド
MultiModal-GPT は、Tao Gong、Chengqi Lyu、Shilong Zhang が率いる Microsoft Research Asia の研究者とエンジニアのチームによって作成されました。 Yudong Wang、Miao Zheng、Qian Zhao、Kuikun Liu、Wenwei Zhang、Ping Luo、Kai Chen は全員、モデルの研究と開発に貢献しました。
自然言語処理、 コンピュータビジョン、機械学習はすべてチームの能力領域です。 彼らは、一流の会議や出版物にいくつかの論文を掲載しており、科学的取り組みに対してさまざまな栄誉や称賛を受けています。
チームの研究は、人間とテクノロジーの間のより自然でインテリジェントな相互作用を可能にする最先端のモデルとアプローチの開発に焦点を当てています。
マルチモーダル GPT 開発は、複数ラウンドの議論のための単一のフレームワークでビジョンと言語を組み合わせた最初のモデルの XNUMX つであるため、この分野で注目に値する成果です。
MultiModal-GPT の研究開発に対するチームの貢献は、自然言語処理とヒューマン マシン インタラクションの将来に大きな影響を与える可能性があります。
MultiModal-GPT の使用方法
初心者にとって、MultiModal-GPT ツールの使用は簡単です。 に行くだけです https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ を選択し、「画像をアップロード」ボタンを押します。
アップロードする画像ファイルを選択し、テキスト フィールドにテキスト プロンプトを入力します。 モデルから応答を作成するには、テキストフィールドの下に表示される「送信」ボタンをクリックします。
モデルの機能について詳しく知るために、さまざまな写真や手順を試してみることができます。
装着
MultiModal-GPT パッケージをインストールするには、ターミナル コマンド「git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git」を使用して、GitHub からリポジトリのクローンを作成します。 次の手順に従うだけで済みます。
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
または、 conda env create -f environment.yml
新しい conda 環境を確立します。 デモをインストールした後、事前トレーニングされた重みをダウンロードしてチェックポイント フォルダーに保存することで、デモをローカルで実行できます。
Gradio デモは、「python app.py」コマンドを実行することで起動できます。
潜在的な欠点
MultiModal-GPT モデルには、その優れたパフォーマンスにもかかわらず、まだ欠陥があり、開発の余地があります。
たとえば、複雑または曖昧な視覚入力を扱う場合、モデルは入力のコンテキストを常に認識して理解できるとは限りません。 これにより、モデルからの不正確な予測や反応が生じる可能性があります。
さらに、特に入力が複雑または無制限の場合、モデルが常に最良の反応や結果を生成するとは限りません。 たとえば、本の表紙が間違って識別された場合、モデルの答えは XNUMX 冊の本の表紙がどれだけ似ているかによって影響を受けた可能性があります。
まとめ
全体として、MultiModal-GPT モデルは、自然言語処理と機械学習における大きな前進を表しています。 そして、それを使用して実験することは非常にエキサイティングです。 ぜひ、あなたも試してみてください。
ただし、すべてのモデルと同様に限界があり、さまざまなアプリケーションやドメインで最大のパフォーマンスを得るには、さらなる改良と強化が必要です。
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