Ți-ai dorit vreodată să poți conversa cu un AI care să înțeleagă atât datele vorbite, cât și cele vizuale? Paradigma MultiModal-GPT combină procesarea limbajului cu înțelegerea vizuală.
Oferă posibilitatea unei interacțiuni precise și diversificate om-calculator. MultiModal-GPT poate furniza subtitrări descriptive, poate număra articole individuale și poate răspunde la întrebările generale ale utilizatorilor.
Dar, cum face asta? Și ce poți face cu MultiModal-GPT?
Să ducem povestea la început și să înțelegem posibilitățile care ne stau în față.
Odată cu apariția modelelor de limbaj precum GPT-4, tehnologiile de procesare a limbajului natural sunt martorii unei revoluții. Inovații precum ChatGPT au fost deja încorporate în viața noastră.
Și par să vină în continuare!
GPT-4 și limitările sale
GPT-4 a demonstrat o competență uimitoare în conversațiile multimodale cu oamenii. Studiile au făcut un efort pentru a duplica această performanță, dar din cauza numărului potențial mare de jetoane de imagine, inclusiv modelele cu informații vizuale precise pot fi costisitoare din punct de vedere computațional.
De asemenea, modelele existente nu includ reglarea instrucțiunilor lingvistice în studiul lor, ceea ce le limitează capacitatea de a participa la conversații imagine-text cu mai multe rânduri.
Construindu-se pe Cadrul Flamingo
Un nou model numit MultiModal-GPT a fost dezvoltat pentru a permite comunicarea cu oamenii folosind indicii atât lingvistici, cât și vizuali.
Dezvoltatorii au folosit un program numit cadru Flamingo, care a fost instruit anterior pentru a înțelege atât textul, cât și elementele vizuale, pentru a face acest lucru fezabil.
Totuși, Flamingo avea nevoie de unele modificări, deoarece nu putea avea dialoguri extinse care să includă text și imagini.
Modelul MultiModal-GPT actualizat poate aduna date din imagini și le poate amesteca cu limbajul pentru a înțelege și a executa comenzile umane.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT este un tip de model AI care poate urmări diverse întrebări umane, cum ar fi descrierea imaginilor, numărarea elementelor și răspunsul la întrebări. Înțelege și urmează ordine folosind un amestec de date vizuale și verbale.
Cercetătorii au antrenat modelul utilizând atât date vizuale, cât și doar limbaj, pentru a crește capacitatea MultiModal-GPT de a conversa cu oamenii. În plus, a provocat o îmbunătățire vizibilă a modului în care a fost efectuat discursul său. De asemenea, a avut ca rezultat o îmbunătățire vizibilă a performanței conversației.
Ei au descoperit că a avea date de antrenament de înaltă calitate este esențială pentru o bună performanță a conversației, deoarece un set de date mic cu răspunsuri scurte poate permite modelului să creeze răspunsuri mai scurte la orice comandă.
Ce poți face cu MultiModal-GPT?
Angajarea în conversații
La fel ca modelele de limbaj care au apărut înainte, una dintre caracteristicile principale ale MultiModal-GPT este capacitatea sa de a se angaja în discuții în limbaj natural. Acest lucru implică faptul că consumatorii se pot implica cu modelul la fel cum ar face-o cu o persoană reală.
De exemplu, MultiModal-GPT poate oferi clienților o rețetă detaliată pentru prepararea tăițeilor sau poate recomanda restaurante posibile pentru a lua masa. Modelul este, de asemenea, capabil să răspundă la întrebări generice despre intențiile de călătorie ale utilizatorilor.
Recunoașterea obiectelor
MultiModal-GPT poate recunoaște lucrurile din fotografii și poate răspunde la întrebări despre ele. De exemplu, modelul îl poate recunoaște pe Freddie Mercury într-o imagine și poate răspunde la întrebări despre el.
De asemenea, poate număra numărul de indivizi și poate explica ceea ce fac ei într-o imagine. Această capacitate de identificare a obiectelor are aplicații într-o varietate de domenii, inclusiv comerțul electronic, asistența medicală și securitatea.
MultiModal-GPT poate recunoaște și textul din imaginile digitale. Aceasta înseamnă că modelul poate citi textul din fotografii și poate extrage date utile. Poate, de exemplu, să detecteze personajele dintr-o imagine și să identifice autorul unei cărți.
Este un instrument extrem de util pentru de management al documentelor, introducerea datelor și analiza conținutului.
Raționament și generare de cunoaștere
Multi-modal-GPT poate raționa și produce cunoștințe despre lume. Aceasta înseamnă că poate oferi explicații complete ale fotografiilor și chiar să le spună în ce sezon a fost făcută imaginea.
Această abilitate este utilă într-o varietate de discipline, inclusiv monitorizarea mediului, agricultură și meteorologie. În plus, modelul poate genera lucruri creative, cum ar fi poezie, povești și cântece, făcându-l un instrument excelent pentru sarcini creative.
Funcționări interioare ale MultiModal-GPT
Șablon pentru instrucțiuni unificate
Echipa prezintă un singur șablon pentru integrarea datelor lingvistice unimodale și a datelor multimodale privind viziunea și limbajul pentru a antrena corect modelul MultiModal-GPT într-o manieră sinergică.
Această strategie combinată încearcă să îmbunătățească performanța modelului într-o varietate de sarcini prin exploatarea capacităților complementare ale ambelor modalități de date și încurajând o înțelegere mai profundă a ideilor subiacente.
Seturile de date Dolly 15k și Alpaca GPT4 sunt folosite de echipă pentru a măsura abilitățile de urmărire a instrucțiunilor doar în limbaj. Aceste seturi de date acționează ca un șablon prompt pentru structurarea intrării setului de date pentru a garanta un format consecvent de urmărire a instrucțiunilor.
Imagine: Prezentare generală a setului de date Doly 15k
Cum funcționează modelul?
Trei componente cheie alcătuiesc modelul MultiModal-GPT: un decodor de limbă, un resampler perceptor și un codificator de viziune. Imaginea este preluată de codificatorul vizual, care generează apoi o colecție de caracteristici care o caracterizează.
Decodorul de limbaj folosește informațiile de la codificatorul vizual pentru a crea text care descrie imaginea cu ajutorul reeșantionului perceptorului.
Componenta modelului care înțelege limbajul și produce textul este decodorul de limbaj. Pentru a prezice următorul cuvânt într-o frază, modelul este antrenat utilizând atât date de predare a limbii, cât și viziune-plus.
Acest lucru învață modelul cum să reacționeze la comenzile oamenilor și oferă textul acceptabil pentru descrierile imaginilor.
Echipa din spate
MultiModal-GPT a fost creat de o echipă de cercetători și ingineri Microsoft Research Asia condusă de Tao Gong, Chengqi Lyu și Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo și Kai Chen au contribuit cu toții la studiul și dezvoltarea modelului.
Procesarea limbajului natural, viziunea computeruluiși învățarea automată sunt toate domeniile de competență ale echipei. Ei au mai multe articole publicate în conferințe și publicații de top, precum și diverse onoruri și distincții pentru eforturile lor științifice.
Cercetarea echipei se concentrează pe dezvoltarea de modele și abordări de ultimă oră pentru a permite interacțiuni mai naturale și inteligente între oameni și tehnologie.
Dezvoltarea multimodal-GPT este o realizare demnă de remarcat în domeniu, deoarece este unul dintre primele modele care combină viziunea și limbajul într-un singur cadru pentru discuții în mai multe runde.
Contribuțiile echipei la cercetarea și dezvoltarea MultiModal-GPT au potențialul de a avea o influență substanțială asupra viitorului procesării limbajului natural și al interacțiunilor om-mașină.
Cum să utilizați MultiModal-GPT
Pentru începători, utilizarea instrumentului MultiModal-GPT este simplă. Du-te pur și simplu la https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ și apăsați butonul „Încărcați imaginea”.
Alegeți fișierul imagine de încărcat, apoi introduceți solicitarea text în câmpul de text. Pentru a crea un răspuns din model, faceți clic pe butonul „Trimite”, care va apărea sub câmpul de text.
Puteți experimenta cu diferite fotografii și instrucțiuni pentru a afla mai multe despre capacitățile modelului.
Instalarea
Pentru a instala pachetul MultiModal-GPT, utilizați comanda terminalului „git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” pentru a clona depozitul din GitHub. Puteți urma pur și simplu acești pași:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternativ, utilizați conda env create -f environment.yml
pentru a stabili un nou mediu conda. Puteți rula demonstrația local după ce l-ați instalat, descarcând greutățile pre-antrenate și stocându-le în folderul puncte de control.
Demo-ul Gradio poate fi apoi lansat prin rularea comenzii „python app.py”.
Dezavantaje potențiale
Modelul MultiModal-GPT are încă defecte și spațiu de dezvoltare, în ciuda performanței sale excelente.
De exemplu, atunci când se ocupă de intrări vizuale complicate sau ambigue, modelul ar putea să nu fie întotdeauna capabil să recunoască și să înțeleagă contextul intrării. Acest lucru poate duce la predicții sau reacții inexacte din model.
În plus, în special atunci când intrarea este complicată sau deschisă, modelul poate să nu producă întotdeauna cea mai bună reacție sau rezultat. Răspunsul modelului, de exemplu, ar fi putut fi afectat de cât de asemănătoare arătau coperțile celor două cărți în cazul identificării incorecte a unei coperți.
Concluzie
În general, modelul MultiModal-GPT reprezintă un mare pas înainte în procesarea limbajului natural și învățarea automată. Și, este foarte interesant să-l folosești și să experimentezi cu el. Așadar, ar trebui să încerci și tu!
Cu toate acestea, are limite, la fel ca toate modelele, și necesită o rafinare și îmbunătățire suplimentară pentru a obține performanță maximă într-o varietate de aplicații și domenii.
Lasă un comentariu