സംഭാഷണപരവും ദൃശ്യപരവുമായ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു AI-യുമായി സംവദിക്കാൻ നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ആഗ്രഹിച്ചിട്ടുണ്ടോ? മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മാതൃക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗും ദൃശ്യ ധാരണയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
കൃത്യവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ മനുഷ്യ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടലിന്റെ സാധ്യത ഇത് പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു. മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി വിവരണാത്മക അടിക്കുറിപ്പുകൾ നൽകാനും വ്യക്തിഗത ഇനങ്ങൾ എണ്ണാനും പൊതുവായ ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും.
പക്ഷേ, അത് എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു? കൂടാതെ, മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?
നമുക്ക് കഥയെ തുടക്കത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകാം, നമുക്ക് മുന്നിലുള്ള സാധ്യതകൾ മനസ്സിലാക്കാം.
GPT-4 പോലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ആവിർഭാവത്തോടെ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഒരു വിപ്ലവത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു. ChatGPT പോലുള്ള പുതുമകൾ ഇതിനകം നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
ഒപ്പം, അവർ വന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു!
GPT-4 ഉം അതിന്റെ പരിമിതികളും
ആളുകളുമായുള്ള മൾട്ടിമോഡൽ സംഭാഷണങ്ങളിൽ GPT-4 അതിശയകരമായ പ്രാവീണ്യം പ്രകടിപ്പിച്ചു. ഈ പ്രകടനം തനിപ്പകർപ്പാക്കാൻ പഠനങ്ങൾ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ ഉയർന്ന തോതിലുള്ള ചിത്ര ടോക്കണുകൾ കാരണം, കൃത്യമായ ദൃശ്യ വിവരങ്ങളുള്ള മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെ, കണക്കുകൂട്ടൽ ചെലവേറിയതായിരിക്കും.
നിലവിലുള്ള മോഡലുകൾ അവരുടെ പഠനത്തിൽ ഭാഷാ നിർദ്ദേശ ട്യൂണിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല, ഇത് സീറോ-ഷോട്ട് മൾട്ടിടേൺ ഇമേജ്-ടെക്സ്റ്റ് സംഭാഷണങ്ങളിൽ പങ്കെടുക്കാനുള്ള അവരുടെ കഴിവിനെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.
ഫ്ലെമിംഗോ ചട്ടക്കൂടിൽ നിർമ്മിക്കുന്നു
ഭാഷാപരവും ദൃശ്യപരവുമായ സൂചനകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആളുകളുമായി ആശയവിനിമയം സാധ്യമാക്കുന്നതിന് മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി എന്ന പുതിയ മോഡൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.
ഡെവലപ്പർമാർ ഒരു പ്രോഗ്രാം ഉപയോഗിച്ചു അരയന്ന ചട്ടക്കൂട്, ടെക്സ്റ്റും ദൃശ്യങ്ങളും മനസ്സിലാക്കാൻ മുമ്പ് പരിശീലിപ്പിച്ചത്, ഇത് സാധ്യമാക്കാൻ.
വാചകവും വിഷ്വലുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന വിപുലീകൃത സംഭാഷണങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയാത്തതിനാൽ ഫ്ലമിംഗോയ്ക്ക് ചില മാറ്റങ്ങൾ ആവശ്യമായിരുന്നു.
അപ്ഡേറ്റുചെയ്ത മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മോഡലിന് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും മാനുഷിക കമാൻഡുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനും ഭാഷയുമായി കലർത്താനാകും.
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി
വിഷ്വലുകൾ വിവരിക്കുക, ഇനങ്ങൾ എണ്ണുക, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുക എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ മനുഷ്യ അന്വേഷണങ്ങളെ പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്ന ഒരു തരം AI മോഡലാണ് മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി. ദൃശ്യപരവും വാക്കാലുള്ളതുമായ ഡാറ്റയുടെ മിശ്രിതം ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ഓർഡറുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പിന്തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു.
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടിയുടെ ആളുകളുമായി സംവദിക്കാനുള്ള ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഗവേഷകർ ദൃശ്യപരവും ഭാഷാ-മാത്രം ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചു. കൂടാതെ, അത് അതിന്റെ പ്രഭാഷണം നടത്തുന്ന രീതിയിൽ ശ്രദ്ധേയമായ പുരോഗതി ഉണ്ടാക്കി. ഇത് അതിന്റെ സംഭാഷണ പ്രകടനത്തിൽ ശ്രദ്ധേയമായ പുരോഗതിക്കും കാരണമായി.
നല്ല സംഭാഷണ പ്രകടനത്തിന് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റ നിർണായകമാണെന്ന് അവർ കണ്ടെത്തി, കാരണം ചെറിയ പ്രതികരണങ്ങളുള്ള ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഏത് കമാൻഡിലേക്കും ഹ്രസ്വ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മോഡലിനെ പ്രാപ്തമാക്കിയേക്കാം.
MultiModal-GPT ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?
സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുന്നു
മുമ്പ് വന്ന ഭാഷാ മോഡലുകൾ പോലെ, മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടിയുടെ പ്രാഥമിക സവിശേഷതകളിലൊന്ന് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ചർച്ചകളിൽ ഏർപ്പെടാനുള്ള കഴിവാണ്. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഒരു യഥാർത്ഥ വ്യക്തിയുമായി ഇടപഴകുന്നത് പോലെ മോഡലുമായി ഇടപഴകാമെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, MultiModal-GPT ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് നൂഡിൽസ് ഉണ്ടാക്കുന്നതിനുള്ള വിശദമായ പാചകക്കുറിപ്പ് നൽകാം അല്ലെങ്കിൽ ഭക്ഷണം കഴിക്കാൻ സാധ്യമായ റെസ്റ്റോറന്റുകൾ ശുപാർശ ചെയ്യാം. ഉപയോക്താക്കളുടെ യാത്രാ ഉദ്ദേശ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കാനും ഈ മോഡലിന് കഴിയും.
വസ്തുക്കളുടെ തിരിച്ചറിയൽ
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടിക്ക് ഫോട്ടോകളിലെ കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അവയെക്കുറിച്ചുള്ള അന്വേഷണങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, മോഡലിന് ഒരു ചിത്രത്തിൽ ഫ്രെഡി മെർക്കുറിയെ തിരിച്ചറിയാനും അവനെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യങ്ങൾക്ക് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും.
ഇതിന് വ്യക്തികളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കാനും ഒരു ചിത്രത്തിൽ അവർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് വിശദീകരിക്കാനും കഴിയും. ഈ ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ കപ്പാസിറ്റിക്ക് ഇ-കൊമേഴ്സ്, ഹെൽത്ത് കെയർ, സെക്യൂരിറ്റി എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്.
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടിക്ക് ഡിജിറ്റൽ ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. മോഡലിന് ഫോട്ടോകളിലെ വാചകം വായിക്കാനും ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും കഴിയുമെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് ഒരു ചിത്രത്തിലെ പ്രതീകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ഒരു പുസ്തകത്തിന്റെ രചയിതാവിനെ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യാം.
ഇത് വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു ഉപകരണമാണ് പ്രമാണ മാനേജുമെന്റ്, ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട്, ഉള്ളടക്ക വിശകലനം.
അറിവിന്റെ യുക്തിയും ജനറേഷനും
മൾട്ടി-മോഡൽ-ജിപിടിക്ക് ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് യുക്തിസഹമാക്കാനും ഉത്പാദിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ഇതിനർത്ഥം ഇതിന് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളുടെ പൂർണ്ണമായ വിശദീകരണങ്ങൾ നൽകാനും ഏത് സീസണിലാണ് ചിത്രം എടുത്തതെന്ന് അവരോട് പറയാനും കഴിയും.
പരിസ്ഥിതി നിരീക്ഷണം, കൃഷി, കാലാവസ്ഥാ ശാസ്ത്രം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ വിഷയങ്ങളിൽ ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ഉപയോഗപ്രദമാണ്. കവിത, കഥകൾ, പാട്ടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ക്രിയേറ്റീവ് കാര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ മോഡലിന് കഴിയും, ഇത് സർഗ്ഗാത്മക ജോലികൾക്കുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടിയുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ
ഏകീകൃത നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കായുള്ള ടെംപ്ലേറ്റ്
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മോഡലിനെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന രീതിയിൽ ശരിയായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഏകീകൃത ഭാഷാ ഡാറ്റയുടെയും മൾട്ടിമോഡൽ വിഷൻ-ആൻഡ്-ലാംഗ്വേജ് ഡാറ്റയുടെയും സംയോജനത്തിനായി ടീം ഒരൊറ്റ ടെംപ്ലേറ്റ് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ സംയോജിത തന്ത്രം രണ്ട് ഡാറ്റാ രീതികളുടെയും പൂരക കഴിവുകൾ ചൂഷണം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും അന്തർലീനമായ ആശയങ്ങളുടെ ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും വിവിധ ജോലികളിലുടനീളം മോഡലിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
ഡോളി 15k, Alpaca GPT4 ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഭാഷയിൽ മാത്രമുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുന്ന കഴിവുകൾ അളക്കാൻ ടീം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്ഥിരമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പിന്തുടരുന്ന ഫോർമാറ്റ് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിനായി ഡാറ്റാസെറ്റ് ഇൻപുട്ട് രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ചിത്രം: ഡോളി 15 കെ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ അവലോകനം
മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?
മൂന്ന് പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നു: ഒരു ഭാഷ ഡീകോഡർ, ഒരു പെർസീവർ റീസാംപ്ലർ, ഒരു വിഷൻ എൻകോഡർ. വിഷൻ എൻകോഡറാണ് ചിത്രം എടുത്തത്, അത് അതിന്റെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളുടെ ഒരു ശേഖരം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഭാഷാ ഡീകോഡർ വിഷൻ എൻകോഡറിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പെർസിവർ റീസാംപ്ലറിന്റെ സഹായത്തോടെ ചിത്രത്തെ വിവരിക്കുന്ന വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഭാഷയെ മനസ്സിലാക്കുകയും വാചകം നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മോഡലിന്റെ ഘടകം ഭാഷാ ഡീകോഡറാണ്. ഒരു പദസമുച്ചയത്തിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന വാക്ക് പ്രവചിക്കാൻ, മോഡൽ ഭാഷ-മാത്രം, വിഷൻ പ്ലസ് ഭാഷാ നിർദ്ദേശം-പിന്തുടരുന്ന ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
ഇത് മനുഷ്യരിൽ നിന്നുള്ള കമാൻഡുകളോട് എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കണമെന്ന് മാതൃകയെ പഠിപ്പിക്കുകയും ചിത്ര വിവരണങ്ങൾക്ക് സ്വീകാര്യമായ വാചകം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
പിന്നിൽ ടീം
Tao Gong, Chengqi Lyu, Shilong Zhang എന്നിവരുടെ നേതൃത്വത്തിലുള്ള മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ച് ഏഷ്യയിലെ ഗവേഷകരുടെയും എഞ്ചിനീയർമാരുടെയും ഒരു സംഘമാണ് മൾട്ടി മോഡൽ-GPT സൃഷ്ടിച്ചത്. യുഡോങ് വാങ്, മിയാവോ ഷെങ്, ക്വിയാൻ ഷാവോ, കുയികുൻ ലിയു, വെൻവെയ് ഷാങ്, പിംഗ് ലുവോ, കൈ ചെൻ എന്നിവരെല്ലാം മോഡലിന്റെ പഠനത്തിനും വികാസത്തിനും സംഭാവന നൽകി.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം, കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ ടീമിന്റെ കഴിവിന്റെ എല്ലാ മേഖലകളുമാണ്. ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള കോൺഫറൻസുകളിലും പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിലും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച നിരവധി ലേഖനങ്ങളും അവരുടെ ശാസ്ത്രീയ ശ്രമങ്ങൾക്ക് വിവിധ ബഹുമതികളും അംഗീകാരങ്ങളും ഉണ്ട്.
മനുഷ്യരും സാങ്കേതികവിദ്യയും തമ്മിലുള്ള കൂടുതൽ സ്വാഭാവികവും ബുദ്ധിപരവുമായ ഇടപെടലുകൾ സാധ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള അത്യാധുനിക മോഡലുകളുടെയും സമീപനങ്ങളുടെയും വികസനത്തിൽ ടീമിന്റെ ഗവേഷണം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
മൾട്ടി-മോഡൽ-ജിപിടി വികസനം ഈ മേഖലയിലെ ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടമാണ്, കാരണം മൾട്ടി-റൗണ്ട് ചർച്ചകൾക്കായി ഒരൊറ്റ ചട്ടക്കൂടിൽ കാഴ്ചപ്പാടും ഭാഷയും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ആദ്യ മോഡലുകളിൽ ഒന്നാണിത്.
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി ഗവേഷണത്തിനും വികസനത്തിനും ടീമിന്റെ സംഭാവനകൾക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണത്തിന്റെയും മനുഷ്യ-യന്ത്ര ഇടപെടലുകളുടെയും ഭാവിയിൽ കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്താനുള്ള കഴിവുണ്ട്.
MultiModal-GPT എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
തുടക്കക്കാർക്ക്, മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ലളിതമാണ്. ലളിതമായി പോകുക https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ കൂടാതെ "ചിത്രം അപ്ലോഡ് ചെയ്യുക" ബട്ടൺ അമർത്തുക.
അപ്ലോഡ് ചെയ്യാനുള്ള ചിത്ര ഫയൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, തുടർന്ന് ടെക്സ്റ്റ് ഫീൽഡിൽ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക. മോഡലിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കാൻ, "സമർപ്പിക്കുക" ബട്ടൺ ക്ലിക്കുചെയ്യുക, അത് ടെക്സ്റ്റ് ഫീൽഡിന് താഴെ ദൃശ്യമാകും.
മോഡലിന്റെ കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഫോട്ടോകളും നിർദ്ദേശങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാം.
ഇൻസ്റ്റോൾ
MultiModal-GPT പാക്കേജ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ, GitHub-ൽ നിന്ന് ശേഖരണം ക്ലോൺ ചെയ്യാൻ "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" എന്ന ടെർമിനൽ കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരാം:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
പകരമായി, ഉപയോഗിക്കുക conda env create -f environment.yml
ഒരു പുതിയ കോണ്ട പരിസ്ഥിതി സ്ഥാപിക്കാൻ. മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച വെയ്റ്റുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് ചെക്ക്പോയിന്റ് ഫോൾഡറിൽ സംഭരിച്ച് ഡെമോ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തതിന് ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് പ്രാദേശികമായി ഡെമോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം.
തുടർന്ന് "python app.py" എന്ന കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് Gradio ഡെമോ ലോഞ്ച് ചെയ്യാം.
സാധ്യതയുള്ള പോരായ്മകൾ
മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മോഡലിന് അതിന്റെ മികച്ച പ്രകടനം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും ഇപ്പോഴും കുറവുകളും വികസനത്തിനുള്ള ഇടവുമുണ്ട്.
ഉദാഹരണത്തിന്, സങ്കീർണ്ണമോ അവ്യക്തമോ ആയ വിഷ്വൽ ഇൻപുട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, മോഡലിന് എല്ലായ്പ്പോഴും ഇൻപുട്ടിന്റെ സന്ദർഭം തിരിച്ചറിയാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിഞ്ഞേക്കില്ല. ഇത് മോഡലിൽ നിന്നുള്ള തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങൾക്കോ പ്രതികരണങ്ങൾക്കോ കാരണമായേക്കാം.
കൂടാതെ, പ്രത്യേകിച്ച് ഇൻപുട്ട് സങ്കീർണ്ണമോ തുറന്ന നിലയിലോ ആയിരിക്കുമ്പോൾ, മോഡൽ എല്ലായ്പ്പോഴും മികച്ച പ്രതികരണമോ ഫലമോ ഉണ്ടാക്കണമെന്നില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പുസ്തകത്തിന്റെ പുറംചട്ട തെറ്റായി തിരിച്ചറിയുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ രണ്ട് പുസ്തകങ്ങളുടെ പുറംചട്ടകൾ എത്രത്തോളം സാമ്യമുള്ളതാണ് എന്നതിനെ സ്വാധീനിച്ചിരിക്കാം മോഡലിന്റെ ഉത്തരം.
തീരുമാനം
മൊത്തത്തിൽ, മൾട്ടിമോഡൽ-ജിപിടി മോഡൽ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും ഒരു വലിയ മുന്നേറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഇത് ഉപയോഗിക്കാനും പരീക്ഷിക്കാനും വളരെ ആവേശകരമാണ്. അതിനാൽ, നിങ്ങൾ ഒന്നുകിൽ ശ്രമിക്കണം!
എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാ മോഡലുകൾക്കും ഉള്ളതുപോലെ ഇതിന് പരിമിതികളുണ്ട്, കൂടാതെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഡൊമെയ്നുകളിലും പരമാവധി പ്രകടനം നേടുന്നതിന് അധിക ശുദ്ധീകരണവും മെച്ചപ്പെടുത്തലും ആവശ്യമാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക