बोललेल्या आणि व्हिज्युअल दोन्ही डेटाचे आकलन करणार्या एआयशी संवाद साधण्याची तुमची इच्छा आहे का? मल्टीमॉडल-जीपीटी पॅराडाइम भाषेच्या प्रक्रियेला व्हिज्युअल आकलनासह एकत्र करते.
हे अचूक आणि वैविध्यपूर्ण मानवी-संगणक परस्परसंवादाची शक्यता देते. मल्टीमॉडल-GPT वर्णनात्मक मथळे देऊ शकतात, वैयक्तिक आयटम मोजू शकतात आणि सामान्य वापरकर्त्याच्या प्रश्नांना प्रतिसाद देऊ शकतात.
पण, ते कसे करते? आणि, तुम्ही MultiModal-GPT सह काय करू शकता?
चला कथेला सुरुवातीस न्या आणि आपल्या पुढच्या शक्यता समजून घेऊ.
GPT-4 सारख्या भाषा मॉडेलच्या उदयासह, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया तंत्रज्ञानामध्ये क्रांती होत आहे. ChatGPT सारख्या नवकल्पनांचा आपल्या जीवनात आधीच समावेश केला गेला आहे.
आणि, ते येतच राहतात!
GPT-4 आणि त्याची मर्यादा
GPT-4 ने लोकांशी मल्टिमोडल संभाषणांमध्ये आश्चर्यकारक प्रवीणता दर्शविली आहे. अभ्यासांनी हे कार्यप्रदर्शन डुप्लिकेट करण्याचा प्रयत्न केला आहे, परंतु तंतोतंत व्हिज्युअल माहितीसह मॉडेल्ससह संभाव्यत: उच्च संख्येच्या चित्र टोकन्समुळे संगणकीयदृष्ट्या महाग असू शकते.
विद्यमान मॉडेल्समध्ये त्यांच्या अभ्यासामध्ये भाषा निर्देश ट्यूनिंग देखील समाविष्ट नाही, जे शून्य-शॉट मल्टीटर्न इमेज-टेक्स्ट संभाषणांमध्ये भाग घेण्याची त्यांची क्षमता प्रतिबंधित करते.
फ्लेमिंगो फ्रेमवर्क वर बिल्डिंग
मल्टीमॉडल-जीपीटी नावाचे नवीन मॉडेल भाषिक आणि व्हिज्युअल संकेतांचा वापर करून लोकांशी संप्रेषण सक्षम करण्यासाठी विकसित केले गेले.
विकसकांनी नावाचा प्रोग्राम वापरला फ्लेमिंगो फ्रेमवर्क, ज्याला पूर्वी मजकूर आणि व्हिज्युअल दोन्ही समजून घेण्याचे प्रशिक्षण देण्यात आले होते, हे व्यवहार्य बनवण्यासाठी.
फ्लेमिंगोला काही बदलांची गरज होती, कारण तो मजकूर आणि व्हिज्युअलचा समावेश असलेल्या विस्तारित संवादांमध्ये अक्षम होता.
अद्ययावत मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडेल चित्रांमधून डेटा गोळा करू शकतो आणि मानवी आदेश समजून घेण्यासाठी आणि पार पाडण्यासाठी भाषेसह त्याचे मिश्रण करू शकतो.
मल्टीमॉडल-GPT
मल्टीमॉडल-जीपीटी हे एआय मॉडेलचे एक प्रकार आहे जे विविध मानवी चौकशी जसे की व्हिज्युअलचे वर्णन करणे, वस्तू मोजणे आणि प्रश्नांची उत्तरे देणे यासारखे अनुसरण करू शकते. हे व्हिज्युअल आणि मौखिक डेटाचे मिश्रण वापरून ऑर्डर समजते आणि त्यांचे पालन करते.
लोकांशी संभाषण करण्याची मल्टीमॉडल-जीपीटीची क्षमता वाढवण्यासाठी संशोधकांनी व्हिज्युअल आणि केवळ भाषा दोन्ही डेटा वापरून मॉडेलला प्रशिक्षण दिले. याव्यतिरिक्त, त्याच्या प्रवचनाच्या पद्धतीत लक्षणीय सुधारणा झाली. यामुळे त्याच्या संभाषण कार्यक्षमतेत लक्षणीय सुधारणा देखील झाली.
त्यांनी शोधून काढले की चांगल्या संभाषण कार्यक्षमतेसाठी उच्च-गुणवत्तेचा प्रशिक्षण डेटा असणे आवश्यक आहे, कारण लहान प्रतिसादांसह एक लहान डेटासेट मॉडेलला कोणत्याही कमांडला लहान प्रतिसाद तयार करण्यास सक्षम करू शकतो.
मल्टीमॉडल-जीपीटीसह तुम्ही काय करू शकता?
संभाषणांमध्ये गुंतणे
आधी आलेल्या भाषा मॉडेल्सप्रमाणे, मल्टीमॉडल-जीपीटीच्या प्राथमिक वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे नैसर्गिक भाषेच्या चर्चेत गुंतण्याची क्षमता. याचा अर्थ असा होतो की ग्राहक एखाद्या वास्तविक व्यक्तीप्रमाणेच मॉडेलमध्ये व्यस्त राहू शकतात.
उदाहरणार्थ, मल्टीमॉडल-जीपीटी ग्राहकांना नूडल्स बनवण्यासाठी तपशीलवार रेसिपी देऊ शकते किंवा जेवणासाठी संभाव्य रेस्टॉरंटची शिफारस करू शकते. मॉडेल वापरकर्त्यांच्या सहलीच्या हेतूंबद्दल सामान्य प्रश्नांना उत्तर देण्यास देखील सक्षम आहे.
वस्तूंची ओळख
मल्टीमॉडल-जीपीटी फोटोंमधील गोष्टी ओळखू शकतात आणि त्यांच्याबद्दलच्या चौकशीला प्रतिसाद देऊ शकतात. उदाहरणार्थ, मॉडेल फ्रेडी मर्क्युरीला इमेजमध्ये ओळखू शकते आणि त्याच्याबद्दलच्या प्रश्नांना प्रतिसाद देऊ शकते.
हे व्यक्तींची संख्या देखील मोजू शकते आणि ते चित्रात काय करत आहेत हे स्पष्ट करू शकते. या ऑब्जेक्ट ओळखण्याच्या क्षमतेमध्ये ई-कॉमर्स, आरोग्यसेवा आणि सुरक्षितता यासह विविध क्षेत्रातील अनुप्रयोग आहेत.
मल्टीमॉडल-जीपीटी डिजिटल चित्रांमधील मजकूर देखील ओळखू शकतो. याचा अर्थ मॉडेल फोटोंमधील मजकूर वाचू शकतो आणि उपयुक्त डेटा काढू शकतो. हे, उदाहरणार्थ, प्रतिमेतील वर्ण शोधू शकते आणि पुस्तकाचा लेखक ओळखू शकते.
साठी अत्यंत उपयुक्त साधन आहे कागदपत्र व्यवस्थापन, डेटा इनपुट आणि सामग्री विश्लेषण.
तर्क आणि ज्ञानाची निर्मिती
मल्टी-मॉडल-जीपीटी तर्क करू शकते आणि जगाबद्दल ज्ञान निर्माण करू शकते. याचा अर्थ ते छायाचित्रांचे संपूर्ण स्पष्टीकरण देऊ शकते आणि प्रतिमा कोणत्या हंगामात घेण्यात आली हे देखील सांगू शकते.
हे कौशल्य पर्यावरण निरीक्षण, कृषी आणि हवामानशास्त्र यासह विविध विषयांमध्ये उपयुक्त आहे. मॉडेल अतिरिक्तपणे कविता, कथा आणि गाणी यांसारखी सर्जनशील सामग्री तयार करू शकते, ज्यामुळे ते सर्जनशील कार्यांसाठी एक उत्कृष्ट साधन बनते.
मल्टीमॉडल-जीपीटीचे अंतर्गत कार्य
युनिफाइड निर्देशांसाठी टेम्पलेट
मल्टीमॉडल-GPT मॉडेलला सिनेरजिस्टिक पद्धतीने योग्यरित्या प्रशिक्षित करण्यासाठी युनिमोडल भाषिक डेटा आणि मल्टीमॉडल व्हिजन-आणि-भाषा डेटाच्या एकत्रीकरणासाठी टीम एकच टेम्पलेट सादर करते.
ही एकत्रित रणनीती दोन्ही डेटा पद्धतींच्या पूरक क्षमतांचा वापर करून आणि अंतर्निहित कल्पनांच्या सखोल आकलनास प्रोत्साहन देऊन विविध कार्यांमध्ये मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन सुधारण्याचा प्रयत्न करते.
डॉली 15k आणि अल्पाका GPT4 डेटासेट केवळ भाषा-निर्देश-अनुसरण क्षमता मोजण्यासाठी कार्यसंघाद्वारे वापरले जातात. हे डेटासेट सुसंगत सूचना-खालील फॉरमॅटची हमी देण्यासाठी डेटासेट इनपुटची रचना करण्यासाठी प्रॉम्प्ट टेम्पलेट म्हणून कार्य करतात.
इमेज: Doly 15k डेटासेटचे विहंगावलोकन
मॉडेल कसे कार्य करते?
मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडेलचे तीन प्रमुख घटक बनतात: एक भाषा डीकोडर, एक पर्सिव्हर रिसॅम्पलर आणि एक व्हिजन एन्कोडर. प्रतिमा व्हिजन एन्कोडरद्वारे घेतली जाते, जी नंतर वैशिष्ट्यपूर्ण वैशिष्ट्यांचा संग्रह तयार करते.
भाषा डीकोडर व्हिजन एन्कोडरमधील माहितीचा वापर मजकूर तयार करण्यासाठी करतो जो पर्सिव्हर रिसॅम्पलरच्या मदतीने प्रतिमेचे वर्णन करतो.
मॉडेलचा घटक जो भाषेचे आकलन करतो आणि मजकूर तयार करतो तो भाषा डीकोडर आहे. एका वाक्प्रचारातील खालील शब्दाचा अंदाज लावण्यासाठी, मॉडेलला केवळ भाषा आणि दृष्टी-प्लस भाषा निर्देश-खालील डेटा दोन्ही वापरून प्रशिक्षण दिले जाते.
हे मॉडेलला मानवाकडून आलेल्या आदेशांवर प्रतिक्रिया कशी द्यावी हे शिकवते आणि चित्र वर्णनासाठी स्वीकार्य मजकूर प्रदान करते.
मागे टीम
मल्टीमॉडल-GPT ची निर्मिती मायक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया संशोधक आणि ताओ गोंग, चेंगकी ल्यू आणि शिलॉन्ग झांग यांच्या नेतृत्वाखालील अभियंत्यांच्या टीमने केली आहे. युडोंग वांग, मियाओ झेंग, कियान झाओ, कुइकुन लिऊ, वेनवेई झांग, पिंग लुओ आणि काई चेन या सर्वांनी मॉडेलच्या अभ्यासात आणि विकासात योगदान दिले.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, संगणक दृष्टी, आणि मशीन लर्निंग ही कार्यसंघासाठी सक्षमतेची सर्व क्षेत्रे आहेत. त्यांच्याकडे उच्च-स्तरीय परिषदा आणि प्रकाशनांमध्ये प्रकाशित केलेले अनेक लेख तसेच त्यांच्या वैज्ञानिक प्रयत्नांसाठी विविध सन्मान आणि प्रशंसा आहेत.
कार्यसंघाचे संशोधन मानव आणि तंत्रज्ञान यांच्यातील अधिक नैसर्गिक आणि बुद्धिमान संवाद सक्षम करण्यासाठी अत्याधुनिक मॉडेल्स आणि दृष्टिकोनांच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करते.
मल्टी-मॉडल-जीपीटी डेव्हलपमेंट ही या क्षेत्रातील एक उल्लेखनीय कामगिरी आहे कारण बहु-राउंड चर्चेसाठी एकाच फ्रेमवर्कमध्ये दृष्टी आणि भाषा एकत्रित करणारे हे पहिले मॉडेल आहे.
मल्टीमॉडल-जीपीटी संशोधन आणि विकासामध्ये संघाचे योगदान नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि मानव-मशीन परस्परसंवादाच्या भविष्यावर महत्त्वपूर्ण प्रभाव पाडण्याची क्षमता आहे.
मल्टीमॉडल-जीपीटी कसे वापरावे
नवशिक्यांसाठी, मल्टीमॉडल-जीपीटी टूल वापरणे सोपे आहे. फक्त वर जा https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ आणि "अपलोड इमेज" बटण दाबा.
अपलोड करण्यासाठी चित्र फाइल निवडा, आणि नंतर मजकूर फील्डमध्ये मजकूर प्रॉम्प्ट टाइप करा. मॉडेलमधून प्रतिसाद तयार करण्यासाठी, "सबमिट" बटणावर क्लिक करा, जे मजकूर फील्डच्या खाली दिसेल.
मॉडेलच्या क्षमतांबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी तुम्ही भिन्न फोटो आणि सूचनांसह प्रयोग करू शकता.
प्रतिष्ठापन
MultiModal-GPT पॅकेज स्थापित करण्यासाठी, GitHub वरून रेपॉजिटरी क्लोन करण्यासाठी टर्मिनल कमांड “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” वापरा. आपण फक्त या चरणांचे अनुसरण करू शकता:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
वैकल्पिकरित्या, वापरा conda env create -f environment.yml
नवीन कॉन्डा वातावरण स्थापित करण्यासाठी. पूर्व-प्रशिक्षित वजने डाऊनलोड करून आणि चेकपॉईंट फोल्डरमध्ये संग्रहित करून ते स्थापित केल्यानंतर तुम्ही डेमो स्थानिक पातळीवर चालवू शकता.
Gradio डेमो नंतर "python app.py" कमांड चालवून लॉन्च केला जाऊ शकतो.
संभाव्य तोटे
मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडेलमध्ये उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन असूनही अजूनही दोष आणि विकासासाठी जागा आहे.
उदाहरणार्थ, क्लिष्ट किंवा अस्पष्ट व्हिज्युअल इनपुट हाताळताना, मॉडेल नेहमी इनपुटचा संदर्भ ओळखण्यास आणि समजून घेण्यास सक्षम नसू शकतो. यामुळे मॉडेलकडून चुकीचे अंदाज किंवा प्रतिक्रिया येऊ शकतात.
याव्यतिरिक्त, विशेषत: जेव्हा इनपुट क्लिष्ट किंवा ओपन-एंडेड असते, तेव्हा मॉडेल नेहमी सर्वोत्तम प्रतिक्रिया किंवा परिणाम देऊ शकत नाही. मॉडेलच्या उत्तरावर, उदाहरणार्थ, पुस्तकाच्या मुखपृष्ठाच्या चुकीच्या ओळखीच्या बाबतीत दोन पुस्तकांचे मुखपृष्ठ कसे सारखे दिसले याचा परिणाम झाला असेल.
निष्कर्ष
एकूणच, मल्टीमॉडल-जीपीटी मॉडेल नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि मशीन लर्निंगमध्ये एक मोठे पाऊल आहे. आणि, ते वापरणे आणि प्रयोग करणे खूप रोमांचक आहे. तर, तुम्ही एकतर प्रयत्न करून पहावे!
तथापि, सर्व मॉडेल्सप्रमाणेच याला मर्यादा आहेत आणि विविध ऍप्लिकेशन्स आणि डोमेन्समध्ये कमाल कार्यप्रदर्शन प्राप्त करण्यासाठी अतिरिक्त शुद्धीकरण आणि सुधारणा आवश्यक आहेत.
प्रत्युत्तर द्या