Har du noen gang ønsket at du kunne snakke med en AI som forstår både talte og visuelle data? MultiModal-GPT-paradigmet kombinerer språkbehandling med visuell forståelse.
Det gir mulighet for nøyaktig og diversifisert interaksjon mellom mennesker og datamaskiner. MultiModal-GPT kan gi beskrivende bildetekster, telle individuelle elementer og svare på generelle brukerspørsmål.
Men hvordan gjør den det? Og hva kan du gjøre med MultiModal-GPT?
La oss ta historien til begynnelsen og forstå mulighetene som ligger foran oss.
Med fremveksten av språkmodeller som GPT-4, er teknologier for naturlig språkbehandling vitne til en revolusjon. Innovasjoner som ChatGPT har allerede blitt integrert i livene våre.
Og det ser ut til at de fortsetter å komme!
GPT-4 og dens begrensninger
GPT-4 har vist utrolig dyktighet i multimodale samtaler med mennesker. Studier har gjort en innsats for å duplisere denne ytelsen, men på grunn av det potensielt høye antallet bildetokens, kan inkludert modeller med presis visuell informasjon være beregningsmessig dyre.
Eksisterende modeller inkluderer heller ikke språkinstruksjonsinnstilling i studien, noe som begrenser deres evne til å delta i flersvingende bilde-tekstsamtaler med null skudd.
Bygger på Flamingo Framework
En ny modell kalt MultiModal-GPT ble utviklet for å muliggjøre kommunikasjon med mennesker ved hjelp av både språklige og visuelle signaler.
Utviklerne brukte et program kalt Flamingo rammeverk, som tidligere ble opplært til å forstå både tekst og bilder, for å gjøre dette mulig.
Flamingo trengte imidlertid noen endringer, siden den ikke var i stand til å ha utvidede dialoger som inkluderte tekst og bilder.
Den oppdaterte MultiModal-GPT-modellen kan samle data fra bilder og blande dem med språk for å forstå og utføre menneskelige kommandoer.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT er en type AI-modell som kan følge ulike menneskelige henvendelser som å beskrive visuelle elementer, telle gjenstander og svare på spørsmål. Den forstår og følger ordre ved å bruke en blanding av visuelle og verbale data.
Forskere trente modellen ved å bruke både visuelle og kun språklige data for å øke MultiModal-GPTs kapasitet til å snakke med mennesker. I tillegg forårsaket det en merkbar forbedring i måten diskursen ble utført på. Det resulterte også i en merkbar forbedring i samtaleytelsen.
De oppdaget at det å ha treningsdata av høy kvalitet er avgjørende for god samtaleytelse, fordi et lite datasett med korte svar kan gjøre det mulig for modellen å lage kortere svar på en hvilken som helst kommando.
Hva kan du gjøre med MultiModal-GPT?
Engasjere seg i samtaler
I likhet med språkmodellene som kom før, er en av MultiModal-GPTs primære kjennetegn dens evne til å engasjere seg i naturlig språkdiskusjoner. Dette innebærer at forbrukere kan engasjere seg med modellen akkurat som de ville gjort med en ekte person.
For eksempel kan MultiModal-GPT gi kundene en detaljert oppskrift på å lage nudler eller anbefale mulige restauranter for å spise ute. Modellen er også i stand til å svare på generiske spørsmål om brukernes reiseintensjoner.
Gjenkjennelse av objekter
MultiModal-GPT kan gjenkjenne ting på bilder og svare på henvendelser om dem. For eksempel kan modellen gjenkjenne Freddie Mercury i et bilde og svare på spørsmål om ham.
Den kan også telle antall individer og forklare hva de gjør i et bilde. Denne objektidentifikasjonskapasiteten har applikasjoner innen en rekke felt, inkludert e-handel, helsetjenester og sikkerhet.
MultiModal-GPT kan også gjenkjenne tekst inne i digitale bilder. Dette innebærer at modellen kan lese teksten i bilder og trekke ut nyttige data. Den kan for eksempel oppdage karakterene i et bilde og identifisere forfatteren av en bok.
Det er et ekstremt nyttig verktøy for dokumenthåndtering, datainndata og innholdsanalyse.
Resonnement og generering av kunnskap
Multi-modal-GPT kan resonnere og produsere kunnskap om verden. Dette betyr at den kan gi fullstendige forklaringer av fotografier og til og med fortelle dem hvilken årstid bildet ble tatt i.
Denne ferdigheten er nyttig i en rekke disipliner, inkludert miljøovervåking, landbruk og meteorologi. Modellen kan i tillegg generere kreative ting som poesi, historier og sanger, noe som gjør den til et utmerket verktøy for kreative oppgaver.
Indre funksjoner i MultiModal-GPT
Mal for enhetlige instruksjoner
Teamet presenterer en enkelt mal for integrering av unimodale språklige data og multimodale visjon-og-språkdata for å trene MultiModal-GPT-modellen på en synergistisk måte.
Denne kombinerte strategien forsøker å forbedre modellens ytelse på tvers av en rekke oppgaver ved å utnytte de komplementære egenskapene til begge datamodaliteter og oppmuntre til en dypere forståelse av de underliggende ideene.
Dolly 15k- og Alpaca GPT4-datasettene brukes av teamet for å måle instruksjonsfølgende evner kun på språk. Disse datasettene fungerer som en ledetekstmal for å strukturere datasett for å garantere et konsistent format for instruksjonsfølging.
Bilde: Oversikt over Doly 15k datasett
Hvordan fungerer modellen?
Tre nøkkelkomponenter utgjør MultiModal-GPT-modellen: en språkdekoder, en mottaker-resampler og en vision-koder. Bildet tas inn av vision-koderen, som deretter genererer en samling av egenskaper som kjennetegner det.
Språkdekoderen bruker informasjonen fra synskoderen til å lage tekst som beskriver bildet ved hjelp av oppfatterens resampler.
Komponenten i modellen som forstår språk og produserer teksten er språkdekoderen. For å forutsi følgende ord i en frase, trenes modellen ved å bruke både språk-kun og syn-pluss språkinstruksjon-følgende data.
Dette lærer modellen hvordan den skal reagere på kommandoer fra mennesker og gir den akseptable teksten for bildebeskrivelser.
Laget bak
MultiModal-GPT ble opprettet av et team med forskere og ingeniører fra Microsoft Research Asia ledet av Tao Gong, Chengqi Lyu og Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo og Kai Chen bidro alle til modellens studie og utvikling.
Naturlig språkbehandling, datasyn, og maskinlæring er alle kompetanseområder for teamet. De har flere artikler publisert på toppkonferanser og publikasjoner, samt ulike utmerkelser og utmerkelser for sin vitenskapelige innsats.
Forskningen til teamet fokuserer på utvikling av banebrytende modeller og tilnærminger for å muliggjøre mer naturlige og intelligente interaksjoner mellom mennesker og teknologi.
Multi-modal-GPT-utvikling er en bemerkelsesverdig prestasjon på feltet siden det er en av de første modellene som kombinerer visjon og språk i et enkelt rammeverk for flerrunde diskusjoner.
Teamets bidrag til MultiModal-GPT forskning og utvikling har potensial til å ha en betydelig innflytelse på fremtiden for naturlig språkbehandling og menneske-maskin-interaksjoner.
Slik bruker du MultiModal-GPT
For nybegynnere er det enkelt å bruke MultiModal-GPT-verktøyet. Bare gå til https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ og trykk på "Last opp bilde"-knappen.
Velg bildefilen du vil laste opp, og skriv deretter inn tekstmeldingen i tekstfeltet. For å lage et svar fra modellen, klikk på "Send"-knappen, som vises under tekstfeltet.
Du kan eksperimentere med forskjellige bilder og instruksjoner for å lære mer om modellens muligheter.
Installere
For å installere MultiModal-GPT-pakken, bruk terminalkommandoen "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" for å klone depotet fra GitHub. Du kan ganske enkelt følge disse trinnene:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativt kan du bruke conda env create -f environment.yml
å etablere et nytt conda-miljø. Du kan kjøre demoen lokalt etter å ha installert den ved å laste ned de ferdigtrente vektene og lagre dem i sjekkpunktmappen.
Gradio-demoen kan deretter startes ved å kjøre kommandoen "python app.py".
Potensielle ulemper
MultiModal-GPT-modellen har fortsatt mangler og rom for utvikling til tross for sin utmerkede ytelse.
For eksempel, når man arbeider med kompliserte eller tvetydige visuelle input, kan det hende at modellen ikke alltid er i stand til å gjenkjenne og forstå konteksten til input. Dette kan resultere i unøyaktige spådommer eller reaksjoner fra modellen.
I tillegg, spesielt når input er komplisert eller åpen, kan det hende at modellen ikke alltid gir den beste reaksjonen eller resultatet. Modellens svar kan for eksempel ha blitt påvirket av hvor like de to bøkenes omslag så ut i tilfelle feil identifikasjon av et bokomslag.
konklusjonen
Totalt sett representerer MultiModal-GPT-modellen et stort skritt fremover innen naturlig språkbehandling og maskinlæring. Og det er veldig spennende å bruke det og eksperimentere med det. Så du bør prøve det heller!
Den har imidlertid grenser, som alle modeller, og krever ytterligere raffinering og forbedring for å oppnå maksimal ytelse i en rekke applikasjoner og domener.
Legg igjen en kommentar