음성 데이터와 시각적 데이터를 모두 이해하는 AI와 대화할 수 있기를 바란 적이 있습니까? MultiModal-GPT 패러다임은 언어 처리와 시각적 이해를 결합합니다.
정확하고 다양한 인간-컴퓨터 상호 작용의 가능성을 제공합니다. 멀티모달-GPT 설명 캡션을 제공하고, 개별 항목을 계산하고, 일반적인 사용자 질문에 응답할 수 있습니다.
하지만 어떻게 그렇게 합니까? 그리고 MultiModal-GPT로 무엇을 할 수 있습니까?
이야기를 처음으로 가져가서 우리 앞에 놓인 가능성을 이해합시다.
GPT-4와 같은 언어 모델의 등장으로 자연어 처리 기술은 혁명을 목격하고 있습니다. ChatGPT와 같은 혁신은 이미 우리 삶에 통합되었습니다.
그리고 그들은 계속 오는 것 같습니다!
GPT-4와 그 한계
GPT-4는 사람들과의 다양한 대화에서 놀라운 능력을 보여주었습니다. 연구에서는 이 성능을 복제하기 위해 노력했지만 잠재적으로 많은 수의 그림 토큰으로 인해 정확한 시각적 정보가 있는 모델을 포함하여 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.
기존 모델은 또한 연구에 언어 지침 튜닝을 포함하지 않아 제로 샷 다중 회전 이미지-텍스트 대화에 참여하는 능력을 제한합니다.
Flamingo 프레임워크 기반 구축
MultiModal-GPT라는 새로운 모델은 언어와 시각적 단서를 모두 사용하여 사람들과 소통할 수 있도록 개발되었습니다.
개발자들은 다음과 같은 프로그램을 사용했습니다. 플라밍고 프레임워크, 이를 실현하기 위해 이전에 텍스트와 시각적 요소를 모두 이해하도록 훈련되었습니다.
그러나 Flamingo는 텍스트와 시각적 요소를 포함하는 확장된 대화를 가질 수 없었기 때문에 약간의 변경이 필요했습니다.
업데이트된 MultiModal-GPT 모델은 사진에서 데이터를 수집하고 이를 언어와 혼합하여 인간의 명령을 이해하고 수행할 수 있습니다.
멀티모달-GPT
MultiModal-GPT는 시각 자료 설명, 항목 세기, 질문 답변 등 인간의 다양한 질문을 따를 수 있는 일종의 AI 모델입니다. 시각적 및 언어적 데이터의 혼합을 사용하여 명령을 이해하고 따릅니다.
연구자들은 사람들과 대화할 수 있는 MultiModal-GPT의 능력을 높이기 위해 시각적 데이터와 언어 전용 데이터를 모두 사용하여 모델을 훈련했습니다. 또한 담론이 수행되는 방식이 눈에 띄게 개선되었습니다. 또한 대화 성능이 눈에 띄게 향상되었습니다.
응답이 짧은 작은 데이터 세트를 사용하면 모델이 모든 명령에 대해 더 짧은 응답을 생성할 수 있기 때문에 고품질 교육 데이터를 보유하는 것이 좋은 대화 성능에 매우 중요하다는 사실을 발견했습니다.
MultiModal-GPT로 무엇을 할 수 있습니까?
대화에 참여
이전에 나온 언어 모델과 마찬가지로 MultiModal-GPT의 주요 특징 중 하나는 자연어 토론에 참여할 수 있는 능력입니다. 이는 소비자가 실제 사람과 마찬가지로 모델에 참여할 수 있음을 의미합니다.
예를 들어 MultiModal-GPT는 고객에게 국수를 만들기 위한 자세한 레시피를 제공하거나 외식 가능한 레스토랑을 추천할 수 있습니다. 이 모델은 또한 사용자의 여행 의도에 대한 일반적인 질문에 응답할 수 있습니다.
물체의 인식
MultiModal-GPT는 사진 속 사물을 인식하고 이에 대한 문의에 응답할 수 있습니다. 예를 들어 모델은 이미지에서 프레디 머큐리를 인식하고 그에 대한 질문에 응답할 수 있습니다.
또한 개인의 수를 세고 사진에서 그들이 무엇을 하고 있는지 설명할 수 있습니다. 이 개체 식별 기능은 전자 상거래, 의료 및 보안을 포함한 다양한 분야에서 응용 프로그램이 있습니다.
MultiModal-GPT는 디지털 사진 안의 텍스트도 인식할 수 있습니다. 이는 모델이 사진의 텍스트를 읽고 유용한 데이터를 추출할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 이미지의 문자를 감지하고 책의 저자를 식별할 수 있습니다.
에 매우 유용한 도구입니다. 문서 관리, 데이터 입력 및 내용 분석.
추론과 지식의 생성
Multi-modal-GPT는 세계에 대한 지식을 추론하고 생성할 수 있습니다. 즉, 사진에 대한 자세한 설명을 제공하고 이미지가 촬영된 계절까지 알려줄 수 있습니다.
이 기술은 환경 모니터링, 농업 및 기상학을 포함한 다양한 분야에서 유용합니다. 이 모델은 시, 이야기 및 노래와 같은 창의적인 항목을 추가로 생성할 수 있으므로 창의적인 작업을 위한 훌륭한 도구가 됩니다.
MultiModal-GPT의 내부 작동
통합 지침용 템플릿
팀은 시너지 방식으로 MultiModal-GPT 모델을 적절하게 교육하기 위해 단일 모드 언어 데이터와 다중 모드 시각 및 언어 데이터의 통합을 위한 단일 템플릿을 제시합니다.
이 결합된 전략은 두 데이터 양식의 보완 기능을 활용하고 기본 아이디어에 대한 더 깊은 이해를 장려함으로써 다양한 작업에서 모델의 성능을 개선하려고 시도합니다.
Dolly 15k 및 Alpaca GPT4 데이터 세트는 팀에서 언어 전용 지침 준수 능력을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터 세트는 일관된 지침을 따르는 형식을 보장하기 위해 데이터 세트 입력을 구조화하기 위한 프롬프트 템플릿 역할을 합니다.
이미지: Doly 15k 데이터세트 개요
모델은 어떻게 작동합니까?
MultiModal-GPT 모델을 구성하는 세 가지 주요 구성 요소는 언어 디코더, 인지 리샘플러 및 비전 인코더입니다. 이미지는 비전 엔코더에 의해 받아들여지며 이미지를 특징짓는 특성 모음을 생성합니다.
언어 디코더는 인식 리샘플러의 도움으로 이미지를 설명하는 텍스트를 생성하기 위해 비전 인코더의 정보를 사용합니다.
언어를 이해하고 텍스트를 생성하는 모델의 구성 요소는 언어 디코더입니다. 구에서 다음 단어를 예측하기 위해 모델은 언어 전용 데이터와 시각 플러스 언어 지침 데이터를 모두 사용하여 훈련됩니다.
이것은 인간의 명령에 반응하는 방법을 모델에 가르치고 그림 설명에 허용되는 텍스트를 제공합니다.
팀 비하인드
MultiModal-GPT는 Tao Gong, Chengqi Lyu 및 Shilong Zhang이 이끄는 Microsoft Research Asia 연구원 및 엔지니어 팀이 만들었습니다. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo 및 Kai Chen은 모두 모델 연구 및 개발에 기여했습니다.
자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습은 모두 팀의 역량 영역입니다. 그들은 과학적 노력에 대한 다양한 영예와 찬사뿐만 아니라 최상위 회의 및 간행물에 여러 기사를 발표했습니다.
팀의 연구는 인간과 기술 간의 보다 자연스럽고 지능적인 상호 작용을 가능하게 하는 최첨단 모델 및 접근 방식 개발에 중점을 둡니다.
Multi-modal-GPT 개발은 다단계 토론을 위한 단일 프레임워크에서 비전과 언어를 결합한 최초의 모델 중 하나이기 때문에 이 분야에서 주목할만한 성과입니다.
MultiModal-GPT 연구 및 개발에 대한 팀의 기여는 자연 언어 처리 및 인간-기계 상호 작용의 미래에 상당한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
MultiModal-GPT 사용 방법
초보자의 경우 MultiModal-GPT 도구를 사용하는 것은 간단합니다. 간단히 이동 https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ 그리고 "이미지 업로드" 버튼을 누르세요.
업로드할 사진 파일을 선택한 다음 텍스트 필드에 텍스트 프롬프트를 입력합니다. 모델에서 응답을 작성하려면 텍스트 필드 아래에 표시되는 "제출" 버튼을 클릭하십시오.
모델의 기능에 대해 자세히 알아보기 위해 다양한 사진과 지침을 실험해 볼 수 있습니다.
설치
MultiModal-GPT 패키지를 설치하려면 "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" 터미널 명령을 사용하여 GitHub에서 리포지토리를 복제합니다. 다음 단계를 따르기만 하면 됩니다.
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
또는 conda env create -f environment.yml
새로운 conda 환경을 구축합니다. 미리 훈련된 가중치를 다운로드하고 체크포인트 폴더에 저장하여 데모를 설치한 후 로컬에서 실행할 수 있습니다.
그런 다음 "python app.py" 명령을 실행하여 Gradio 데모를 시작할 수 있습니다.
잠재적인 단점
MultiModal-GPT 모델은 뛰어난 성능에도 불구하고 여전히 결함과 개발의 여지가 있습니다.
예를 들어 복잡하거나 모호한 시각적 입력을 처리할 때 모델이 항상 입력의 컨텍스트를 인식하고 이해하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 모델에서 부정확한 예측 또는 반응이 발생할 수 있습니다.
또한 특히 입력이 복잡하거나 제한이 없는 경우 모델이 항상 최상의 반응이나 결과를 생성하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 모델의 답변은 책 표지를 잘못 식별한 경우 두 책의 표지가 얼마나 유사한지에 따라 영향을 받았을 수 있습니다.
결론
전반적으로 MultiModal-GPT 모델은 자연어 처리 및 기계 학습의 큰 발전을 나타냅니다. 그리고 그것을 사용하고 실험하는 것은 매우 흥미 롭습니다. 그래서, 당신도 그것을 시도해야합니다!
그러나 모든 모델과 마찬가지로 한계가 있으며 다양한 응용 프로그램 및 도메인에서 최대 성능을 얻으려면 추가 개선 및 향상이 필요합니다.
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