Вы когда-нибудь хотели, чтобы вы могли общаться с ИИ, который понимает как устные, так и визуальные данные? Парадигма MultiModal-GPT сочетает языковую обработку с визуальным пониманием.
Он предлагает возможность точного и разнообразного взаимодействия человека с компьютером. Мультимодальный-GPT может предоставлять описательные подписи, подсчитывать отдельные элементы и отвечать на общие вопросы пользователей.
Но как это сделать? И что вы можете сделать с MultiModal-GPT?
Давайте вернемся к началу истории и поймем, какие возможности перед нами открываются.
С появлением таких языковых моделей, как GPT-4, технологии обработки естественного языка переживают революцию. Такие инновации, как ChatGPT, уже вошли в нашу жизнь.
И, похоже, они продолжают прибывать!
GPT-4 и его ограничения
GPT-4 продемонстрировал удивительное мастерство в мультимодальных разговорах с людьми. В исследованиях были предприняты попытки воспроизвести эту производительность, но из-за потенциально большого количества токенов изображений включение моделей с точной визуальной информацией может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.
Существующие модели также не включают в свое исследование настройку языковых инструкций, что ограничивает их способность участвовать в многооборотных диалогах между изображениями и текстом.
Опираясь на структуру Flamingo
Была разработана новая модель под названием MultiModal-GPT, позволяющая общаться с людьми, используя как лингвистические, так и визуальные подсказки.
Разработчики использовали программу под названием каркас фламинго, который ранее был обучен понимать как текст, так и визуальные эффекты, чтобы сделать это возможным.
Однако Flamingo нуждались в некоторых изменениях, поскольку он не мог иметь расширенные диалоги, включающие текст и визуальные эффекты.
Обновленная модель MultiModal-GPT может собирать данные с изображений и смешивать их с языком для понимания и выполнения человеческих команд.
Мультимодальный-GPT
MultiModal-GPT — это тип модели искусственного интеллекта, который может следовать различным человеческим запросам, таким как описание визуальных эффектов, подсчет предметов и ответы на вопросы. Он понимает и следует приказам, используя сочетание визуальных и вербальных данных.
Исследователи обучили модель, используя как визуальные, так и языковые данные, чтобы повысить способность MultiModal-GPT общаться с людьми. Кроме того, это вызвало заметное улучшение в том, как было выполнено его выступление. Это также привело к заметному улучшению производительности при разговоре.
Они обнаружили, что наличие высококачественных обучающих данных имеет решающее значение для хорошей производительности разговора, поскольку небольшой набор данных с короткими ответами может позволить модели создавать более короткие ответы на любую команду.
Что вы можете сделать с MultiModal-GPT?
Участие в разговорах
Как и в предыдущих языковых моделях, одной из основных характеристик MultiModal-GPT является ее способность участвовать в обсуждениях на естественном языке. Это означает, что потребители могут взаимодействовать с моделью так же, как с реальным человеком.
Например, MultiModal-GPT может дать клиентам подробный рецепт приготовления лапши или порекомендовать возможные рестораны для ужина вне дома. Модель также способна отвечать на общие вопросы о намерениях пользователей совершить поездку.
Распознавание объектов
MultiModal-GPT может распознавать объекты на фотографиях и отвечать на запросы о них. Например, модель может узнавать Фредди Меркьюри на изображении и отвечать на вопросы о нем.
Он также может подсчитать количество людей и объяснить, что они делают на картинке. Эта возможность идентификации объектов находит применение в различных областях, включая электронную коммерцию, здравоохранение и безопасность.
MultiModal-GPT также может распознавать текст внутри цифровых изображений. Это означает, что модель может читать текст на фотографиях и извлекать полезные данные. Например, он может обнаруживать символы на изображении и идентифицировать автора книги.
Это чрезвычайно полезный инструмент для управление документами, ввод данных и контент-анализ.
Рассуждение и генерация знаний
Мультимодальная ТШП может рассуждать и производить знания о мире. Это означает, что он может предоставить полное объяснение фотографий и даже сообщить им, в какое время года было сделано изображение.
Этот навык полезен в различных дисциплинах, включая мониторинг окружающей среды, сельское хозяйство и метеорологию. Модель может дополнительно генерировать творческие материалы, такие как стихи, сказки и песни, что делает ее отличным инструментом для творческих задач.
Внутренняя работа MultiModal-GPT
Шаблон для унифицированных инструкций
Команда представляет единый шаблон для интеграции одномодальных лингвистических данных и мультимодальных данных о зрении и языке для правильного обучения модели MultiModal-GPT синергетическим образом.
Эта комбинированная стратегия пытается улучшить производительность модели в различных задачах, используя дополнительные возможности обоих модальностей данных и способствуя более глубокому пониманию лежащих в основе идей.
Наборы данных Dolly 15k и Alpaca GPT4 используются командой для измерения способности следовать только языковым инструкциям. Эти наборы данных действуют как шаблон подсказки для структурирования ввода набора данных, чтобы гарантировать согласованный формат следования инструкциям.
Изображение: Обзор набора данных Doly 15k
Как работает модель?
Три ключевых компонента составляют модель MultiModal-GPT: декодер языка, ресэмплер восприятия и кодировщик зрения. Изображение принимается видеокодером, который затем генерирует набор характеристик, характеризующих его.
Декодер языка использует информацию от кодировщика зрения для создания текста, описывающего изображение с помощью передискретизатора воспринимающего.
Компонент модели, который понимает язык и производит текст, является языковым декодером. Чтобы предсказать следующее слово во фразе, модель обучается с использованием как данных о следовании языковым инструкциям, так и данных о зрении и языковых инструкциях.
Это учит модель реагировать на команды людей и обеспечивает приемлемый текст для описания изображений.
Команда позади
MultiModal-GPT был создан группой исследователей и инженеров Microsoft Research Asia под руководством Тао Гонга, Ченгци Лю и Шилонга Чжана. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo и Kai Chen внесли свой вклад в изучение и разработку модели.
Обработка естественного языка, компьютерное зрение, и машинное обучение — все это области компетенции команды. У них есть несколько статей, опубликованных на ведущих конференциях и в публикациях, а также различные награды и похвалы за их научные усилия.
Исследования команды сосредоточены на разработке передовых моделей и подходов, обеспечивающих более естественное и интеллектуальное взаимодействие между людьми и технологиями.
Разработка мультимодальной GPT является примечательным достижением в этой области, поскольку это одна из первых моделей, объединяющая видение и язык в единой структуре для многоэтапного обсуждения.
Вклад команды в исследования и разработки MultiModal-GPT может оказать существенное влияние на будущее обработки естественного языка и взаимодействия человека с машиной.
Как использовать MultiModal-GPT
Для начинающих использовать инструмент MultiModal-GPT просто. Просто перейдите к https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ и нажмите кнопку «Загрузить изображение».
Выберите файл изображения для загрузки, а затем введите текстовое приглашение в текстовое поле. Чтобы создать ответ от модели, нажмите кнопку «Отправить», которая появится под текстовым полем.
Вы можете поэкспериментировать с различными фотографиями и инструкциями, чтобы узнать больше о возможностях модели.
Установка
Чтобы установить пакет MultiModal-GPT, используйте команду терминала «git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git», чтобы клонировать репозиторий с GitHub. Вы можете просто выполнить следующие шаги:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
В качестве альтернативы используйте conda env create -f environment.yml
установить новую среду conda. Вы можете запустить демонстрацию локально после ее установки, загрузив предварительно обученные веса и сохранив их в папке контрольных точек.
Затем можно запустить демо-версию Gradio, выполнив команду «python app.py».
Возможные недостатки
Модель MultiModal-GPT все еще имеет недостатки и возможности для развития, несмотря на ее превосходную производительность.
Например, при работе со сложными или неоднозначными визуальными входными данными модель не всегда может распознать и понять контекст входных данных. Это может привести к неточным прогнозам или реакциям модели.
Кроме того, особенно когда ввод сложный или открытый, модель не всегда может давать наилучшую реакцию или результат. Например, на ответ модели могло повлиять то, насколько похожи обложки двух книг в случае неправильной идентификации обложки книги.
Заключение
В целом, модель MultiModal-GPT представляет собой большой шаг вперед в области обработки естественного языка и машинного обучения. И очень интересно использовать его и экспериментировать с ним. Так что вам тоже стоит попробовать!
Однако у нее есть ограничения, как и у всех моделей, и она требует дополнительной доработки и усовершенствования для достижения максимальной производительности в различных приложениях и областях.
Оставьте комментарий