Heb je ooit gewenst dat je kon praten met een AI die zowel gesproken als visuele gegevens begrijpt? Het MultiModal-GPT-paradigma combineert taalverwerking met visueel begrip.
Het biedt de mogelijkheid van nauwkeurige en gediversifieerde interactie tussen mens en computer. MultiModal-GPT kan beschrijvende bijschriften geven, individuele items tellen en algemene gebruikersvragen beantwoorden.
Maar hoe doet het dat? En wat kunt u doen met MultiModal-GPT?
Laten we het verhaal naar het begin brengen en de mogelijkheden begrijpen die voor ons liggen.
Met de opkomst van taalmodellen zoals GPT-4 zijn natuurlijke taalverwerkingstechnologieën getuige van een revolutie. Innovaties zoals ChatGPT zijn al in ons leven verwerkt.
En ze lijken te blijven komen!
GPT-4 en zijn beperkingen
GPT-4 heeft een verbazingwekkende vaardigheid getoond in multimodale gesprekken met mensen. Studies hebben geprobeerd deze prestatie te dupliceren, maar vanwege het potentieel grote aantal afbeeldingsfiches kan het rekenkundig duur zijn om modellen met nauwkeurige visuele informatie op te nemen.
Bestaande modellen nemen ook geen afstemming van taalinstructie op in hun studie, wat hun vermogen om deel te nemen aan zero-shot multiturn beeld-tekstgesprekken beperkt.
Voortbouwend op Flamingo Framework
Een nieuw model genaamd MultiModal-GPT is ontwikkeld om communicatie met mensen mogelijk te maken met behulp van zowel taalkundige als visuele aanwijzingen.
De ontwikkelaars gebruikten een programma genaamd the Flamingo-kader, die eerder was opgeleid om zowel tekst als beeld te begrijpen, om dit mogelijk te maken.
Flamingo had echter wat veranderingen nodig, omdat het geen uitgebreide dialogen met tekst en beeld kon hebben.
Het bijgewerkte MultiModal-GPT-model kan gegevens uit afbeeldingen verzamelen en deze vermengen met taal om menselijke opdrachten te begrijpen en uit te voeren.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT is een type AI-model dat verschillende menselijke vragen kan volgen, zoals het beschrijven van visuals, het tellen van items en het beantwoorden van vragen. Het begrijpt en volgt bevelen op met behulp van een mix van visuele en verbale gegevens.
Onderzoekers hebben het model getraind met behulp van zowel visuele als alleen-taalgegevens om de capaciteit van MultiModal-GPT om met mensen te praten te vergroten. Bovendien veroorzaakte het een merkbare verbetering in de manier waarop het discours werd uitgevoerd. Het resulteerde ook in een merkbare verbetering van de gespreksprestaties.
Ze ontdekten dat het hebben van trainingsgegevens van hoge kwaliteit van cruciaal belang is voor goede gespreksprestaties, omdat een kleine dataset met korte antwoorden het model in staat kan stellen om kortere antwoorden op elk commando te creëren.
Wat kunt u doen met MultiModal-GPT?
Gesprekken aangaan
Net als de eerdere taalmodellen, is een van de belangrijkste kenmerken van MultiModal-GPT het vermogen om discussies in natuurlijke taal aan te gaan. Dit houdt in dat consumenten zich net zo met het model kunnen bezighouden als met een echt persoon.
MultiModal-GPT kan klanten bijvoorbeeld een gedetailleerd recept geven voor het maken van noedels of mogelijke restaurants aanbevelen om uit eten te gaan. Het model is ook in staat om algemene vragen over reisintenties van gebruikers te beantwoorden.
Herkenning van objecten
MultiModal-GPT kan dingen op foto's herkennen en reageren op vragen daarover. Het model kan bijvoorbeeld Freddie Mercury in een afbeelding herkennen en vragen over hem beantwoorden.
Het kan ook het aantal individuen tellen en op een foto uitleggen wat ze doen. Deze objectidentificatiecapaciteit heeft toepassingen op verschillende gebieden, waaronder e-commerce, gezondheidszorg en beveiliging.
MultiModal-GPT kan ook tekst in digitale afbeeldingen herkennen. Dit houdt in dat het model de tekst in foto's kan lezen en nuttige gegevens kan extraheren. Het kan bijvoorbeeld de karakters in een afbeelding detecteren en de auteur van een boek identificeren.
Het is een uiterst handig hulpmiddel voor document beheer, gegevensinvoer en inhoudsanalyse.
Redeneren en genereren van kennis
Multimodale GPT kan redeneren en kennis over de wereld produceren. Dit betekent dat het volledige uitleg van foto's kan geven en zelfs kan vertellen in welk seizoen de foto is genomen.
Deze vaardigheid is nuttig in verschillende disciplines, waaronder milieumonitoring, landbouw en meteorologie. Het model kan bovendien creatieve dingen genereren, zoals poëzie, verhalen en liedjes, waardoor het een uitstekend hulpmiddel is voor creatieve taken.
Innerlijke werking van MultiModal-GPT
Sjabloon voor uniforme instructies
Het team presenteert een enkele sjabloon voor de integratie van unimodale taalkundige gegevens en multimodale visie-en-taalgegevens om het MultiModal-GPT-model op een synergetische manier goed te trainen.
Deze gecombineerde strategie probeert de prestaties van het model voor een verscheidenheid aan taken te verbeteren door gebruik te maken van de complementaire mogelijkheden van beide gegevensmodaliteiten en een beter begrip van de onderliggende ideeën aan te moedigen.
De Dolly 15k- en Alpaca GPT4-datasets worden door het team gebruikt om de capaciteiten voor het volgen van instructies in alleen taal te meten. Deze datasets fungeren als een promptsjabloon voor het structureren van datasetinvoer om een consistent instructievolgend formaat te garanderen.
Afbeelding: Overzicht van Doly 15k dataset
Hoe werkt het model?
Het MultiModal-GPT-model bestaat uit drie hoofdcomponenten: een taaldecoder, een waarnemer-resampler en een visie-encoder. Het beeld wordt opgenomen door de vision-encoder, die vervolgens een verzameling karakteristieke kenmerken genereert.
De taaldecoder gebruikt de informatie van de vision-encoder om tekst te maken die het beeld beschrijft met behulp van de waarnemer-resampler.
Het onderdeel van het model dat taal begrijpt en de tekst produceert, is de taaldecoder. Om het volgende woord in een zin te voorspellen, wordt het model getraind met behulp van zowel alleen-taal- als visie-plus-taal instructie-volgende gegevens.
Dit leert het model hoe te reageren op commando's van mensen en biedt de acceptabele tekst voor afbeeldingsbeschrijvingen.
Team achter
De MultiModal-GPT is gemaakt door een team van onderzoekers en ingenieurs van Microsoft Research Asia onder leiding van Tao Gong, Chengqi Lyu en Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo en Kai Chen hebben allemaal bijgedragen aan de studie en ontwikkeling van het model.
Natuurlijke taalverwerking, computer visie, en machine learning zijn allemaal competentiegebieden voor het team. Ze hebben verschillende artikelen gepubliceerd op vooraanstaande conferenties en publicaties, evenals verschillende onderscheidingen en onderscheidingen voor hun wetenschappelijke inspanningen.
Het onderzoek van het team richt zich op de ontwikkeling van geavanceerde modellen en benaderingen om meer natuurlijke en intelligente interacties tussen mens en technologie mogelijk te maken.
Multimodale GPT-ontwikkeling is een opmerkelijke prestatie in het veld, aangezien het een van de eerste modellen is die visie en taal combineert in een enkel raamwerk voor multironde-discussie.
De bijdragen van het team aan onderzoek en ontwikkeling op het gebied van MultiModal-GPT kunnen een substantiële invloed hebben op de toekomst van natuurlijke taalverwerking en mens-machine-interacties.
Hoe MultiModal-GPT te gebruiken
Voor beginners is het gebruik van de MultiModal-GPT-tool eenvoudig. Ga gewoon naar https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ en druk op de knop "Afbeelding uploaden".
Kies het afbeeldingsbestand dat u wilt uploaden en typ vervolgens de tekstprompt in het tekstveld. Om een reactie van het model te maken, klikt u op de knop "Verzenden", die onder het tekstveld verschijnt.
U kunt experimenteren met verschillende foto's en instructies om meer te weten te komen over de mogelijkheden van het model.
Installatie van het
Om het MultiModal-GPT-pakket te installeren, gebruikt u de terminalopdracht "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" om de repository van GitHub te klonen. U kunt eenvoudig deze stappen volgen:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
U kunt ook gebruiken conda env create -f environment.yml
om een nieuwe conda-omgeving op te zetten. U kunt de demo na installatie lokaal uitvoeren door de vooraf getrainde gewichten te downloaden en op te slaan in de map checkpoints.
De Gradio-demo kan vervolgens worden gestart door het commando "python app.py" uit te voeren.
Potentiële nadelen
Het MultiModal-GPT-model heeft ondanks zijn uitstekende prestaties nog steeds gebreken en ruimte voor ontwikkeling.
Als het bijvoorbeeld om gecompliceerde of dubbelzinnige visuele invoer gaat, is het model mogelijk niet altijd in staat de context van de invoer te herkennen en te begrijpen. Dit kan resulteren in onnauwkeurige voorspellingen of reacties van het model.
Bovendien levert het model, met name wanneer de invoer gecompliceerd of open is, niet altijd de beste reactie of het beste resultaat op. Het antwoord van het model kan bijvoorbeeld zijn beïnvloed door hoe vergelijkbaar de omslagen van de twee boeken eruit zagen in het geval van een onjuiste identificatie van een boekomslag.
Conclusie
Al met al vertegenwoordigt het MultiModal-GPT-model een grote stap voorwaarts op het gebied van natuurlijke taalverwerking en machine learning. En het is heel opwindend om het te gebruiken en ermee te experimenteren. Dus je moet het ook eens proberen!
Het heeft echter beperkingen, zoals alle modellen, en vereist aanvullende verfijning en verbetering om maximale prestaties te verkrijgen in een verscheidenheid aan toepassingen en domeinen.
Laat een reactie achter