ಮಾತನಾಡುವ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾ ಎರಡನ್ನೂ ಗ್ರಹಿಸುವ AI ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸಂವಾದಿಸಬಹುದೆಂದು ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಬಯಸಿದ್ದೀರಾ? ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ದೃಶ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ, ಅದು ಹೇಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ಮತ್ತು, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಕಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯೋಣ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಮುಂದಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.
GPT-4 ನಂತಹ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗುತ್ತಿವೆ. ChatGPT ಯಂತಹ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮತ್ತು, ಅವರು ಬರುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತಾರೆ!
GPT-4 ಮತ್ತು ಅದರ ಮಿತಿಗಳು
GPT-4 ಜನರೊಂದಿಗೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮಾಡಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಿತ್ರ ಟೋಕನ್ಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ನಿಖರವಾದ ದೃಶ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಗಣಕೀಯವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಭಾಷಾ ಸೂಚನಾ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ, ಇದು ಶೂನ್ಯ-ಶಾಟ್ ಮಲ್ಟಿಟರ್ನ್ ಇಮೇಜ್-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಫ್ಲೆಮಿಂಗೊ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಾಣ
ಭಾಷಾ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಎಂಬ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಎಂಬ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ ಫ್ಲೆಮಿಂಗೊ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳೆರಡನ್ನೂ ಗ್ರಹಿಸಲು ಈ ಹಿಂದೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿತ್ತು.
ಫ್ಲೆಮಿಂಗೊಗೆ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು, ಆದರೂ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಸ್ತೃತ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.
ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಎನ್ನುವುದು ಎಐ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದ್ದು ಅದು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು, ಐಟಂಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಂತಹ ವಿವಿಧ ಮಾನವ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು. ಇದು ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಮೌಖಿಕ ಡೇಟಾದ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯ ಜನರೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಭಾಷೆ-ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದರು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಅದರ ಪ್ರವಚನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು. ಇದು ಅದರ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು.
ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಉತ್ತಮ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಹಿಡಿದರು, ಏಕೆಂದರೆ ಸಣ್ಣ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಯಾವುದೇ ಆಜ್ಞೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮೊದಲು ಬಂದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಂತೆ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ನೈಜ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೂಡಲ್ಸ್ ತಯಾರಿಸಲು ವಿವರವಾದ ಪಾಕವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಊಟಕ್ಕೆ ಸಂಭವನೀಯ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರವಾಸದ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ವಸ್ತುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಫ್ರೆಡ್ಡಿ ಮರ್ಕ್ಯುರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವನ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು.
ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಅವರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಈ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಒಳಗಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಪುಸ್ತಕದ ಲೇಖಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಬಹು-ಮಾದರಿ-GPT ಪ್ರಪಂಚದ ಬಗ್ಗೆ ತರ್ಕಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಇದರರ್ಥ ಇದು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಯಾವ ಋತುವಿನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಹೇಳಬಹುದು.
ಈ ಕೌಶಲ್ಯವು ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಕವನ, ಕಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಾಡುಗಳಂತಹ ಸೃಜನಶೀಲ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸೃಜನಶೀಲ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು
ಏಕೀಕೃತ ಸೂಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಿನರ್ಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಏಕರೂಪದ ಭಾಷಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ದೃಷ್ಟಿ-ಮತ್ತು-ಭಾಷೆಯ ಡೇಟಾದ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ತಂಡವು ಒಂದೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ಎರಡೂ ಡೇಟಾ ವಿಧಾನಗಳ ಪೂರಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿಚಾರಗಳ ಆಳವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ಡಾಲಿ 15k ಮತ್ತು Alpaca GPT4 ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಂಡವು ಭಾಷೆ-ಮಾತ್ರ ಸೂಚನೆ-ಅನುಸರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸೂಚನಾ-ಕೆಳಗಿನ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಚಿತ್ರ: Doly 15k ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಅವಲೋಕನ
ಮಾದರಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ: ಭಾಷಾ ಡಿಕೋಡರ್, ಪರ್ಸೀವರ್ ರೀಸಾಂಪ್ಲರ್ ಮತ್ತು ವಿಷನ್ ಎನ್ಕೋಡರ್. ದೃಷ್ಟಿ ಎನ್ಕೋಡರ್ನಿಂದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನಂತರ ಅದನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾ ಡಿಕೋಡರ್ ವಿಶನ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮರುಸಂಗ್ರಹಕಾರದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಘಟಕವು ಭಾಷಾ ಡಿಕೋಡರ್ ಆಗಿದೆ. ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಮಾದರಿಯು ಭಾಷೆ-ಮಾತ್ರ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿ-ಪ್ಲಸ್ ಭಾಷೆಯ ಸೂಚನೆ-ಅನುಸರಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮಾನವರ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಿಂದೆ ತಂಡ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಏಷ್ಯಾ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಟಾವೊ ಗಾಂಗ್, ಚೆಂಗ್ಕಿ ಲ್ಯು ಮತ್ತು ಶಿಲಾಂಗ್ ಜಾಂಗ್ ನೇತೃತ್ವದ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ತಂಡ ರಚಿಸಿದೆ. ಯುಡಾಂಗ್ ವಾಂಗ್, ಮಿಯಾವೋ ಝೆಂಗ್, ಕಿಯಾನ್ ಝಾವೋ, ಕುಯಿಕುನ್ ಲಿಯು, ವೆನ್ವೀ ಜಾಂಗ್, ಪಿಂಗ್ ಲುವೊ ಮತ್ತು ಕೈ ಚೆನ್ ಅವರು ಮಾದರಿಯ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ತಂಡದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಅವರು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಮ್ಮೇಳನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಹಲವಾರು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅವರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ಗೌರವಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಸ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ತಂಡದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹು-ಮಾದರಿ-GPT ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಧನೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಹು-ಸುತ್ತಿನ ಚರ್ಚೆಗಾಗಿ ಒಂದೇ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ತಂಡದ ಕೊಡುಗೆಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಂವಹನಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೋಗಿ https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ ಮತ್ತು "ಅಪ್ಲೋಡ್ ಇಮೇಜ್" ಬಟನ್ ಒತ್ತಿರಿ.
ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಚಿತ್ರ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ತದನಂತರ ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ಮಾದರಿಯಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು, "ಸಲ್ಲಿಸು" ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ, ಅದು ಪಠ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕೆಳಗೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಬಹುದು.
ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
MultiModal-GPT ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, GitHub ನಿಂದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲು "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" ಎಂಬ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ನೀವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಬಹುದು:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಬಳಸಿ conda env create -f environment.yml
ಹೊಸ ಕೊಂಡ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು. ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ ನೀವು ಡೆಮೊವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ನಂತರ "python app.py" ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ Gradio ಡೆಮೊವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
ಸಂಭಾವ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಗಳು
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನೂ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅವಕಾಶವಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೃಶ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮಾದರಿಯಿಂದ ತಪ್ಪಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಮುಕ್ತವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯ ಉತ್ತರವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪುಸ್ತಕದ ಕವರ್ನ ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪುಸ್ತಕಗಳ ಕವರ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿರಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್-ಜಿಪಿಟಿ ಮಾದರಿಯು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಉತ್ತೇಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಒಮ್ಮೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕು!
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಂತೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ