మాట్లాడే మరియు విజువల్ డేటా రెండింటినీ గ్రహించే AIతో మీరు ఎప్పుడైనా మాట్లాడాలని కోరుకున్నారా? మల్టీమోడల్-GPT నమూనా భాషా ప్రాసెసింగ్ను దృశ్య అవగాహనతో మిళితం చేస్తుంది.
ఇది ఖచ్చితమైన మరియు విభిన్నమైన మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య యొక్క అవకాశాన్ని అందిస్తుంది. మల్టీమోడల్-GPT వివరణాత్మక శీర్షికలను అందించవచ్చు, వ్యక్తిగత అంశాలను లెక్కించవచ్చు మరియు సాధారణ వినియోగదారు ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించవచ్చు.
కానీ, అది ఎలా చేస్తుంది? మరియు, మీరు MultiModal-GPTతో ఏమి చేయవచ్చు?
కథను మొదట్లోకి తీసుకెళ్ళి, మన ముందున్న అవకాశాలను అర్థం చేసుకుందాం.
GPT-4 వంటి భాషా నమూనాల ఆవిర్భావంతో, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సాంకేతికతలు ఒక విప్లవాన్ని చూస్తున్నాయి. ChatGPT వంటి ఆవిష్కరణలు ఇప్పటికే మన జీవితాల్లో చొప్పించబడ్డాయి.
మరియు, వారు వస్తూనే ఉన్నారు!
GPT-4 మరియు దాని పరిమితులు
GPT-4 వ్యక్తులతో మల్టీమోడల్ సంభాషణలలో అద్భుతమైన నైపుణ్యాన్ని కనబరిచింది. అధ్యయనాలు ఈ పనితీరును నకిలీ చేయడానికి ప్రయత్నించాయి, అయితే అధిక సంఖ్యలో పిక్చర్ టోకెన్ల కారణంగా, ఖచ్చితమైన దృశ్య సమాచారంతో కూడిన మోడల్లు గణనపరంగా ఖరీదైనవి.
ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్లు వారి అధ్యయనంలో భాషా సూచనల ట్యూనింగ్ను కూడా చేర్చలేదు, ఇది జీరో-షాట్ మల్టీటర్న్ ఇమేజ్-టెక్స్ట్ సంభాషణలలో పాల్గొనే వారి సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది.
ఫ్లెమింగో ఫ్రేమ్వర్క్పై నిర్మాణం
భాషా మరియు దృశ్యమాన సూచనలను ఉపయోగించి వ్యక్తులతో కమ్యూనికేషన్ను ప్రారంభించడానికి మల్టీమోడల్-GPT అనే కొత్త మోడల్ అభివృద్ధి చేయబడింది.
డెవలపర్లు అనే ప్రోగ్రామ్ను ఉపయోగించారు ఫ్లెమింగో ఫ్రేమ్వర్క్, ఇది సాధ్యమయ్యేలా చేయడానికి టెక్స్ట్ మరియు విజువల్స్ రెండింటినీ అర్థం చేసుకోవడానికి గతంలో శిక్షణ పొందింది.
ఫ్లెమింగోకి కొన్ని మార్పులు అవసరమవుతాయి, అయినప్పటికీ, ఇది టెక్స్ట్ మరియు విజువల్స్తో కూడిన డైలాగ్లను పొడిగించలేకపోయింది.
నవీకరించబడిన మల్టీమోడల్-GPT మోడల్ చిత్రాల నుండి డేటాను సేకరించి, మానవ ఆదేశాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి భాషతో కలపవచ్చు.
మల్టీమోడల్-GPT
మల్టీమోడల్-GPT అనేది ఒక రకమైన AI మోడల్, ఇది విజువల్స్ను వివరించడం, అంశాలను లెక్కించడం మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం వంటి వివిధ మానవ విచారణలను అనుసరించగలదు. ఇది దృశ్య మరియు శబ్ద డేటా మిశ్రమాన్ని ఉపయోగించి ఆర్డర్లను అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు అనుసరిస్తుంది.
వ్యక్తులతో సంభాషించే మల్టీమోడల్-GPT సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి దృశ్యమాన మరియు భాష-మాత్రమే డేటా రెండింటినీ ఉపయోగించి పరిశోధకులు మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చారు. అదనంగా, ఇది దాని ఉపన్యాసాన్ని ప్రదర్శించే విధానంలో గుర్తించదగిన మెరుగుదలకు కారణమైంది. ఇది దాని సంభాషణ పనితీరులో గుర్తించదగిన మెరుగుదలకు దారితీసింది.
మంచి సంభాషణ పనితీరు కోసం అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటాను కలిగి ఉండటం చాలా కీలకమని వారు కనుగొన్నారు, ఎందుకంటే చిన్న ప్రతిస్పందనలతో కూడిన చిన్న డేటాసెట్ ఏదైనా ఆదేశానికి తక్కువ ప్రతిస్పందనలను సృష్టించడానికి మోడల్ను అనుమతిస్తుంది.
మీరు మల్టీమోడల్-GPTతో ఏమి చేయవచ్చు?
సంభాషణలలో నిమగ్నమై ఉన్నారు
ఇంతకు ముందు వచ్చిన భాషా నమూనాల మాదిరిగానే, మల్టీమోడల్-GPT యొక్క ప్రాథమిక లక్షణాలలో ఒకటి సహజ భాషా చర్చలలో పాల్గొనే సామర్థ్యం. వినియోగదారులు నిజమైన వ్యక్తితో చేసినట్లే మోడల్తో నిమగ్నమై ఉండవచ్చని ఇది సూచిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, మల్టీమోడల్-GPT కస్టమర్లకు నూడుల్స్ను తయారు చేయడానికి వివరణాత్మక వంటకాన్ని అందించవచ్చు లేదా భోజనాల కోసం సాధ్యమైన రెస్టారెంట్లను సిఫార్సు చేస్తుంది. మోడల్ వినియోగదారుల ట్రిప్ ఉద్దేశాల గురించి సాధారణ ప్రశ్నలకు కూడా ప్రతిస్పందించగలదు.
వస్తువుల గుర్తింపు
MultiModal-GPT ఫోటోలలోని విషయాలను గుర్తించగలదు మరియు వాటి గురించిన విచారణలకు ప్రతిస్పందించగలదు. ఉదాహరణకు, మోడల్ ఒక చిత్రంలో ఫ్రెడ్డీ మెర్క్యురీని గుర్తించగలదు మరియు అతని గురించిన ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించగలదు.
ఇది వ్యక్తుల సంఖ్యను కూడా లెక్కించగలదు మరియు చిత్రంలో వారు ఏమి చేస్తున్నారో వివరించవచ్చు. ఈ ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ కెపాసిటీ ఇ-కామర్స్, హెల్త్కేర్ మరియు సెక్యూరిటీతో సహా వివిధ రంగాలలో అప్లికేషన్లను కలిగి ఉంది.
మల్టీమోడల్-GPT డిజిటల్ చిత్రాలలోని వచనాన్ని కూడా గుర్తించగలదు. మోడల్ ఫోటోలలోని వచనాన్ని చదవగలదని మరియు ఉపయోగకరమైన డేటాను సంగ్రహించగలదని ఇది సూచిస్తుంది. ఇది, ఉదాహరణకు, ఒక చిత్రంలోని పాత్రలను గుర్తించి, పుస్తక రచయితను గుర్తించవచ్చు.
కోసం ఇది చాలా ఉపయోగకరమైన సాధనం పత్ర నిర్వహణ, డేటా ఇన్పుట్ మరియు కంటెంట్ విశ్లేషణ.
రీజనింగ్ అండ్ జెనరేషన్ ఆఫ్ నాలెడ్జ్
బహుళ-మోడల్-GPT ప్రపంచం గురించి జ్ఞానాన్ని తర్కించగలదు మరియు ఉత్పత్తి చేయగలదు. దీనర్థం ఇది ఫోటోగ్రాఫ్ల పూర్తి వివరణలను అందించగలదు మరియు చిత్రం ఏ సీజన్లో తీయబడిందో కూడా వారికి తెలియజేయగలదు.
ఈ నైపుణ్యం పర్యావరణ పర్యవేక్షణ, వ్యవసాయం మరియు వాతావరణ శాస్త్రంతో సహా వివిధ విభాగాలలో ఉపయోగపడుతుంది. మోడల్ అదనంగా కవిత్వం, కథలు మరియు పాటలు వంటి సృజనాత్మక అంశాలను రూపొందించగలదు, ఇది సృజనాత్మక పనులకు అద్భుతమైన సాధనంగా మారుతుంది.
మల్టీమోడల్-GPT యొక్క అంతర్గత పనితీరు
ఏకీకృత సూచనల కోసం టెంప్లేట్
మల్టీమోడల్-జిపిటి మోడల్ను సినర్జిస్టిక్ పద్ధతిలో సరిగ్గా శిక్షణ ఇవ్వడానికి యూనిమోడల్ లింగ్విస్టిక్ డేటా మరియు మల్టీమోడల్ విజన్-అండ్-లాంగ్వేజ్ డేటా యొక్క ఏకీకరణ కోసం బృందం ఒకే టెంప్లేట్ను అందిస్తుంది.
ఈ మిశ్రమ వ్యూహం రెండు డేటా పద్ధతుల యొక్క పరిపూరకరమైన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు అంతర్లీన ఆలోచనల యొక్క లోతైన గ్రహణశక్తిని ప్రోత్సహించడం ద్వారా వివిధ రకాల పనులలో మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
డాలీ 15k మరియు Alpaca GPT4 డేటాసెట్లను టీమ్ భాష-మాత్రమే సూచనలను అనుసరించే సామర్ధ్యాలను కొలవడానికి ఉపయోగిస్తుంది. ఈ డేటాసెట్లు స్థిరమైన సూచనలను అనుసరించే ఆకృతికి హామీ ఇవ్వడానికి డేటాసెట్ ఇన్పుట్ను రూపొందించడానికి ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్గా పనిచేస్తాయి.
చిత్రం: Doly 15k డేటాసెట్ యొక్క అవలోకనం
మోడల్ ఎలా పని చేస్తుంది?
మల్టీమోడల్-జిపిటి మోడల్ను మూడు కీలక భాగాలు తయారు చేస్తాయి: భాషా డీకోడర్, పర్సీవర్ రీసాంప్లర్ మరియు విజన్ ఎన్కోడర్. చిత్రం విజన్ ఎన్కోడర్ ద్వారా తీయబడుతుంది, అది దానిని వర్ణించే లక్షణాల సేకరణను రూపొందిస్తుంది.
భాషా డీకోడర్ విజన్ ఎన్కోడర్ నుండి సమాచారాన్ని గ్రహీత రీసాంప్లర్ సహాయంతో చిత్రాన్ని వివరించే వచనాన్ని సృష్టించడానికి ఉపయోగిస్తుంది.
భాషని గ్రహించి, వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేసే మోడల్ యొక్క భాగం లాంగ్వేజ్ డీకోడర్. పదబంధంలో కింది పదాన్ని అంచనా వేయడానికి, మోడల్ భాష-మాత్రమే మరియు విజన్-ప్లస్ లాంగ్వేజ్ ఇన్స్ట్రక్షన్-ఫాలోయింగ్ డేటా రెండింటినీ ఉపయోగించి శిక్షణ పొందింది.
ఇది మానవుల ఆదేశాలకు ఎలా స్పందించాలో మోడల్కు బోధిస్తుంది మరియు చిత్ర వివరణల కోసం ఆమోదయోగ్యమైన వచనాన్ని అందిస్తుంది.
వెనుక జట్టు
Tao Gong, Chengqi Lyu మరియు Shilong Zhang నేతృత్వంలోని మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్ ఆసియా పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్ల బృందం మల్టీమోడల్-GPTని రూపొందించింది. యుడాంగ్ వాంగ్, మియావో జెంగ్, కియాన్ జావో, కుయికున్ లియు, వెన్వీ జాంగ్, పింగ్ లువో మరియు కై చెన్ అందరూ మోడల్ అధ్యయనం మరియు అభివృద్ధికి సహకరించారు.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, కంప్యూటర్ దృష్టి, మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది టీమ్కి అన్ని సామర్థ్యాలు. వారు ఉన్నత స్థాయి సమావేశాలు మరియు ప్రచురణలలో ప్రచురించబడిన అనేక కథనాలను కలిగి ఉన్నారు, అలాగే వారి శాస్త్రీయ ప్రయత్నాలకు వివిధ గౌరవాలు మరియు ప్రశంసలు ఉన్నాయి.
బృందం యొక్క పరిశోధన మానవులు మరియు సాంకేతికత మధ్య మరింత సహజమైన మరియు తెలివైన పరస్పర చర్యలను ప్రారంభించడానికి అత్యాధునిక నమూనాలు మరియు విధానాల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది.
మల్టీ-మోడల్-GPT డెవలప్మెంట్ అనేది ఫీల్డ్లో చెప్పుకోదగ్గ సాఫల్యం, ఎందుకంటే ఇది బహుళ-రౌండ్ చర్చ కోసం ఒకే ఫ్రేమ్వర్క్లో దృష్టి మరియు భాషని మిళితం చేసిన మొదటి మోడల్లలో ఒకటి.
మల్టీమోడల్-GPT పరిశోధన మరియు అభివృద్ధికి బృందం యొక్క సహకారం సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు మానవ-యంత్ర పరస్పర చర్యల భవిష్యత్తుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
MultiModal-GPTని ఎలా ఉపయోగించాలి
ప్రారంభకులకు, మల్టీమోడల్-GPT సాధనాన్ని ఉపయోగించడం చాలా సులభం. కేవలం వెళ్ళండి https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ మరియు "అప్లోడ్ ఇమేజ్" బటన్ను నొక్కండి.
అప్లోడ్ చేయడానికి పిక్చర్ ఫైల్ని ఎంచుకోండి, ఆపై టెక్స్ట్ ఫీల్డ్లో టెక్స్ట్ ప్రాంప్ట్ను టైప్ చేయండి. మోడల్ నుండి ప్రతిస్పందనను సృష్టించడానికి, "సమర్పించు" బటన్ను క్లిక్ చేయండి, ఇది టెక్స్ట్ ఫీల్డ్ క్రింద కనిపిస్తుంది.
మోడల్ సామర్థ్యాల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మీరు విభిన్న ఫోటోలు మరియు సూచనలతో ప్రయోగాలు చేయవచ్చు.
సంస్థాపిస్తోంది
MultiModal-GPT ప్యాకేజీని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి, GitHub నుండి రిపోజిటరీని క్లోన్ చేయడానికి టెర్మినల్ కమాండ్ “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git”ని ఉపయోగించండి. మీరు కేవలం ఈ దశలను అనుసరించవచ్చు:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
ప్రత్యామ్నాయంగా, ఉపయోగించండి conda env create -f environment.yml
కొత్త కొండా వాతావరణాన్ని స్థాపించడానికి. ముందుగా శిక్షణ పొందిన బరువులను డౌన్లోడ్ చేసి, చెక్పాయింట్ల ఫోల్డర్లో నిల్వ చేయడం ద్వారా మీరు డెమోను ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత స్థానికంగా అమలు చేయవచ్చు.
"python app.py" ఆదేశాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా Gradio డెమో ప్రారంభించబడవచ్చు.
సంభావ్య లోపాలు
మల్టీమోడల్-GPT మోడల్ ఇప్పటికీ లోపాలు మరియు దాని అద్భుతమైన పనితీరు ఉన్నప్పటికీ అభివృద్ధి కోసం గదిని కలిగి ఉంది.
ఉదాహరణకు, సంక్లిష్టమైన లేదా అస్పష్టమైన విజువల్ ఇన్పుట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, మోడల్ ఎల్లప్పుడూ ఇన్పుట్ సందర్భాన్ని గుర్తించి, అర్థం చేసుకోలేకపోవచ్చు. ఇది మోడల్ నుండి సరికాని అంచనాలు లేదా ప్రతిచర్యలకు దారితీయవచ్చు.
అదనంగా, ప్రత్యేకించి ఇన్పుట్ సంక్లిష్టంగా లేదా ఓపెన్-ఎండ్గా ఉన్నప్పుడు, మోడల్ ఎల్లప్పుడూ ఉత్తమ ప్రతిచర్య లేదా ఫలితాన్ని అందించకపోవచ్చు. ఉదాహరణకు, మోడల్ యొక్క సమాధానం, పుస్తక కవర్ యొక్క తప్పు గుర్తింపు విషయంలో రెండు పుస్తకాల కవర్లు ఎంత సారూప్యతను కలిగి ఉన్నాయో ప్రభావితం చేసి ఉండవచ్చు.
ముగింపు
మొత్తంమీద, మల్టీమోడల్-GPT మోడల్ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద ముందడుగు వేస్తుంది. మరియు, దీన్ని ఉపయోగించడం మరియు దానితో ప్రయోగాలు చేయడం చాలా ఉత్తేజకరమైనది. కాబట్టి, మీరు దీన్ని ఒకసారి ప్రయత్నించండి!
అయినప్పటికీ, అన్ని మోడళ్ల మాదిరిగానే దీనికి పరిమితులు ఉన్నాయి మరియు వివిధ రకాల అప్లికేషన్లు మరియు డొమైన్లలో గరిష్ట పనితీరును పొందడానికి అదనపు రిఫైనింగ్ మరియు మెరుగుదల అవసరం.
సమాధానం ఇవ్వూ