Har du någonsin önskat att du kunde prata med en AI som förstår både talad och visuell data? MultiModal-GPT-paradigmet kombinerar språkbehandling med visuell förståelse.
Det ger möjlighet till exakt och diversifierad interaktion mellan människa och dator. MultiModal-GPT kan tillhandahålla beskrivande bildtexter, räkna enskilda objekt och svara på allmänna användarfrågor.
Men hur gör den det? Och vad kan du göra med MultiModal-GPT?
Låt oss ta historien till början och förstå de möjligheter som ligger framför oss.
Med framväxten av språkmodeller som GPT-4, bevittnar naturliga språkbehandlingsteknologier en revolution. Innovationer som ChatGPT har redan införlivats i våra liv.
Och de verkar fortsätta komma!
GPT-4 och dess begränsningar
GPT-4 har visat fantastisk skicklighet i multimodala samtal med människor. Studier har ansträngt sig för att duplicera denna prestanda, men på grund av det potentiellt höga antalet bildtokens kan inklusive modeller med exakt visuell information bli beräkningsmässigt dyra.
Befintliga modeller inkluderar inte heller språkinstruktioner i sin studie, vilket begränsar deras förmåga att delta i zero-shot multiturn bild-textkonversationer.
Bygger på Flamingo Framework
En ny modell kallad MultiModal-GPT utvecklades för att möjliggöra kommunikation med människor med hjälp av både språkliga och visuella ledtrådar.
Utvecklarna använde ett program som heter Flamingo ramverk, som tidigare tränats i att förstå både text och bild, för att göra detta möjligt.
Flamingo behövde dock några förändringar, eftersom det inte kunde ha utökade dialoger som inkluderade text och bild.
Den uppdaterade MultiModal-GPT-modellen kan samla in data från bilder och blanda den med språk för att förstå och utföra mänskliga kommandon.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT är en typ av AI-modell som kan följa olika mänskliga förfrågningar som att beskriva bilder, räkna föremål och svara på frågor. Den förstår och följer order med en blandning av visuella och verbala data.
Forskare tränade modellen med hjälp av både visuella och endast språkliga data för att öka MultiModal-GPT:s förmåga att konversera med människor. Dessutom orsakade det en märkbar förbättring av hur dess diskurs framfördes. Det resulterade också i en märkbar förbättring av dess konversationsprestanda.
De upptäckte att utbildningsdata av hög kvalitet är avgörande för god konversationsprestanda, eftersom en liten datauppsättning med korta svar kan göra det möjligt för modellen att skapa kortare svar på alla kommandon.
Vad kan du göra med MultiModal-GPT?
Engagera sig i konversationer
Liksom språkmodellerna som kom innan, är en av MultiModal-GPT:s primära egenskaper dess förmåga att engagera sig i naturliga språkdiskussioner. Detta innebär att konsumenter kan engagera sig i modellen precis som de skulle göra med en riktig person.
Till exempel kan MultiModal-GPT ge kunderna ett detaljerat recept för att göra nudlar eller rekommendera möjliga restauranger för att äta ute. Modellen är också kapabel att svara på generiska frågor om användarnas resavsikter.
Igenkänning av objekt
MultiModal-GPT kan känna igen saker på bilder och svara på förfrågningar om dem. Till exempel kan modellen känna igen Freddie Mercury i en bild och svara på frågor om honom.
Den kan också räkna antalet individer och förklara vad de gör på en bild. Denna objektidentifieringskapacitet har applikationer inom en mängd olika områden, inklusive e-handel, hälsovård och säkerhet.
MultiModal-GPT kan också känna igen text i digitala bilder. Detta innebär att modellen kan läsa texten i bilder och extrahera användbar data. Den kan till exempel upptäcka karaktärerna i en bild och identifiera författaren till en bok.
Det är ett extremt användbart verktyg för dokumenthantering, datainmatning och innehållsanalys.
Resonemang och generering av kunskap
Multimodal-GPT kan resonera och producera kunskap om världen. Det betyder att den kan ge fullständiga förklaringar av fotografier och till och med tala om för dem under vilken säsong bilden togs.
Denna färdighet är användbar inom en mängd olika discipliner, inklusive miljöövervakning, jordbruk och meteorologi. Modellen kan dessutom generera kreativa saker som poesi, berättelser och sånger, vilket gör den till ett utmärkt verktyg för kreativa uppgifter.
Inre funktioner hos MultiModal-GPT
Mall för enhetliga instruktioner
Teamet presenterar en enda mall för integration av unimodal språklig data och multimodal vision-och-språkdata för att korrekt träna MultiModal-GPT-modellen på ett synergistiskt sätt.
Denna kombinerade strategi försöker förbättra modellens prestanda över en mängd olika uppgifter genom att utnyttja de kompletterande funktionerna hos båda datamodaliteterna och uppmuntra en djupare förståelse av de underliggande idéerna.
Uppsättningarna Dolly 15k och Alpaca GPT4 används av teamet för att mäta förmågor för att följa instruktionsförmågor endast på språk. Dessa datauppsättningar fungerar som en snabbmall för att strukturera datauppsättningsindata för att garantera ett konsekvent format för instruktionsföljande.
Bild: Översikt över Doly 15k dataset
Hur fungerar modellen?
Tre nyckelkomponenter utgör MultiModal-GPT-modellen: en språkavkodare, en perceiver-resampler och en vision-kodare. Bilden tas in av vision-kodaren, som sedan genererar en samling egenskaper som kännetecknar den.
Språkavkodaren använder informationen från visionencodern för att skapa text som beskriver bilden med hjälp av perceiver resampler.
Den komponent i modellen som förstår språket och producerar texten är språkavkodaren. För att förutsäga följande ord i en fras tränas modellen med hjälp av data som följer enbart språk och vision-plus språkinstruktioner.
Detta lär modellen hur man reagerar på kommandon från människor och ger den acceptabla texten för bildbeskrivningar.
Laget bakom
MultiModal-GPT skapades av ett team av Microsoft Research Asia-forskare och ingenjörer ledda av Tao Gong, Chengqi Lyu och Shilong Zhang. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo och Kai Chen bidrog alla till modellens studie och utveckling.
Naturlig språkbehandling, dator vision, och maskininlärning är alla kompetensområden för teamet. De har flera artiklar publicerade i toppkonferenser och publikationer, såväl som olika utmärkelser och utmärkelser för sina vetenskapliga insatser.
Teamets forskning fokuserar på utvecklingen av banbrytande modeller och metoder för att möjliggöra mer naturliga och intelligenta interaktioner mellan människor och teknik.
Multimodal-GPT-utveckling är en anmärkningsvärd prestation på området eftersom det är en av de första modellerna som kombinerar vision och språk i ett enda ramverk för diskussion i flera omgångar.
Teamets bidrag till MultiModal-GPT forskning och utveckling har potential att ha ett betydande inflytande på framtiden för naturlig språkbehandling och interaktioner mellan människa och maskin.
Hur man använder MultiModal-GPT
För nybörjare är det enkelt att använda MultiModal-GPT-verktyget. Gå bara till https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ och tryck på knappen "Ladda upp bild".
Välj bildfilen att ladda upp och skriv sedan textuppmaningen i textfältet. För att skapa ett svar från modellen, klicka på "Skicka"-knappen, som visas under textfältet.
Du kan experimentera med olika foton och instruktioner för att lära dig mer om modellens funktioner.
Installera
För att installera MultiModal-GPT-paketet, använd terminalkommandot "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" för att klona arkivet från GitHub. Du kan helt enkelt följa dessa steg:
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 använda conda env create -f environment.yml
att etablera en ny conda-miljö. Du kan köra demon lokalt efter att ha installerat den genom att ladda ner de förtränade vikterna och lagra dem i checkpoints-mappen.
Gradio-demon kan sedan startas genom att köra kommandot "python app.py".
Potentiella nackdelar
MultiModal-GPT-modellen har fortfarande brister och utrymme för utveckling trots sin utmärkta prestanda.
Till exempel, när man hanterar komplicerade eller tvetydiga visuella input, kanske modellen inte alltid kan känna igen och förstå sammanhanget för input. Detta kan resultera i felaktiga förutsägelser eller reaktioner från modellen.
Dessutom, särskilt när inmatningen är komplicerad eller öppen, kanske modellen inte alltid ger den bästa reaktionen eller resultatet. Modellens svar kan till exempel ha påverkats av hur lika de två böckernas omslag såg ut i fallet med den felaktiga identifieringen av ett bokomslag.
Slutsats
Sammantaget representerar MultiModal-GPT-modellen ett stort steg framåt inom naturlig språkbehandling och maskininlärning. Och det är väldigt spännande att använda det och experimentera med det. Så du borde prova det heller!
Den har dock begränsningar, liksom alla modeller, och kräver ytterligare förfining och förbättring för att få maximal prestanda i en mängd olika applikationer och domäner.
Kommentera uppropet