Hem sözlü hem de görsel verileri kavrayan bir yapay zeka ile sohbet edebilmeyi hiç dilediniz mi? MultiModal-GPT paradigması, dil işlemeyi görsel anlayışla birleştirir.
Doğru ve çeşitlendirilmiş insan-bilgisayar etkileşimi imkanı sunar. MultiModal-GPT açıklayıcı başlıklar sağlayabilir, tek tek öğeleri sayabilir ve genel kullanıcı sorularına yanıt verebilir.
Ama bunu nasıl yapıyor? Ve MultiModal-GPT ile neler yapabilirsiniz?
Hikayeyi en başa götürelim ve önümüzdeki olasılıkları anlayalım.
GPT-4 gibi dil modellerinin ortaya çıkmasıyla, doğal dil işleme teknolojileri bir devrime tanık oluyor. ChatGPT gibi yenilikler hayatımıza çoktan dahil oldu.
Ve gelmeye devam edecek gibi görünüyorlar!
GPT-4 ve Sınırlamaları
GPT-4, insanlarla çok modlu konuşmalarda inanılmaz bir uzmanlık göstermiştir. Çalışmalar bu performansı çoğaltmak için çaba sarf etti, ancak potansiyel olarak yüksek sayıda resim belirteci nedeniyle, kesin görsel bilgilere sahip modeller de dahil olmak üzere hesaplama açısından pahalı olabilir.
Mevcut modeller ayrıca çalışmalarında, sıfır çekimli çok dönüşlü görüntü-metin konuşmalarına katılma yeteneklerini kısıtlayan dil eğitimi ayarlamasını içermez.
Flamingo Çerçevesi Üzerine İnşa Etmek
İnsanlarla hem dilsel hem de görsel ipuçlarını kullanarak iletişim sağlamak için MultiModal-GPT adlı yeni bir model geliştirildi.
Geliştiriciler, adlı bir program kullandılar. flamingo çerçevesi, bunu mümkün kılmak için daha önce hem metin hem de görselleri anlamak üzere eğitildi.
Flamingo, metin ve görseller içeren genişletilmiş diyaloglara sahip olamadığı için bazı değişikliklere ihtiyaç duyuyordu.
Güncellenmiş MultiModal-GPT modeli, insan komutlarını anlamak ve gerçekleştirmek için resimlerden veri toplayabilir ve bunu dille karıştırabilir.
MultiModal-GPT
MultiModal-GPT, görselleri açıklama, öğeleri sayma ve soruları yanıtlama gibi çeşitli insan sorgularını takip edebilen bir tür yapay zeka modelidir. Görsel ve sözlü verilerin bir karışımını kullanarak emirleri anlar ve uygular.
Araştırmacılar, MultiModal-GPT'nin insanlarla sohbet etme kapasitesini artırmak için hem görsel hem de yalnızca dil verilerini kullanarak modeli eğitti. Ek olarak, söyleminin icra ediliş biçiminde gözle görülür bir iyileşme sağladı. Ayrıca, konuşma performansında gözle görülür bir iyileşme sağladı.
Kısa yanıtlara sahip küçük bir veri kümesi, modelin herhangi bir komuta daha kısa yanıtlar oluşturmasını sağlayabileceğinden, yüksek kaliteli eğitim verilerine sahip olmanın iyi konuşma performansı için kritik öneme sahip olduğunu keşfettiler.
MultiModal-GPT ile Neler Yapabilirsiniz?
Konuşmalara Katılmak
Daha önce gelen dil modellerinde olduğu gibi, MultiModal-GPT'nin temel özelliklerinden biri, doğal dil tartışmalarına katılma kapasitesidir. Bu, tüketicilerin modelle tıpkı gerçek bir insanla olduğu gibi ilgilenebilecekleri anlamına gelir.
Örneğin, MultiModal-GPT, müşterilere erişte yapmak için ayrıntılı bir tarif verebilir veya dışarıda yemek için olası restoranları önerebilir. Model aynı zamanda kullanıcıların seyahat niyetleri hakkında genel sorulara yanıt verme yeteneğine de sahiptir.
Nesnelerin Tanınması
MultiModal-GPT, fotoğraflardaki şeyleri tanıyabilir ve bunlarla ilgili sorulara yanıt verebilir. Örneğin, model Freddie Mercury'yi bir görselde tanıyabilir ve onunla ilgili soruları yanıtlayabilir.
Ayrıca bireylerin sayısını sayabilir ve bir resimde ne yaptıklarını açıklayabilir. Bu nesne tanımlama kapasitesinin e-ticaret, sağlık ve güvenlik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamaları vardır.
MultiModal-GPT, dijital resimlerin içindeki metni de tanıyabilir. Bu, modelin fotoğraflardaki metni okuyabileceği ve yararlı verileri çıkarabileceği anlamına gelir. Örneğin, bir görüntüdeki karakterleri algılayabilir ve bir kitabın yazarını belirleyebilir.
için son derece kullanışlı bir araçtır. doküman yönetimi, veri girişi ve içerik analizi.
Akıl Yürütme ve Bilgi Üretimi
Multi-modal-GPT, dünya hakkında akıl yürütebilir ve bilgi üretebilir. Bu, fotoğrafların tam açıklamalarını sunabileceği ve hatta onlara görüntünün hangi mevsimde çekildiğini söyleyebileceği anlamına gelir.
Bu beceri, çevresel izleme, tarım ve meteoroloji dahil olmak üzere çeşitli disiplinlerde yararlıdır. Model ayrıca şiir, masal ve şarkı gibi yaratıcı şeyler üretebilir ve bu da onu yaratıcı görevler için mükemmel bir araç haline getirir.
MultiModal-GPT'nin İç Çalışmaları
Birleştirilmiş Talimatlar için Şablon
Ekip, MultiModal-GPT modelini sinerjik bir şekilde düzgün bir şekilde eğitmek için tek modlu dil verilerinin ve çok modlu vizyon ve dil verilerinin entegrasyonu için tek bir şablon sunar.
Bu birleşik strateji, her iki veri yönteminin tamamlayıcı yeteneklerinden yararlanarak ve temel fikirlerin daha derin bir şekilde anlaşılmasını teşvik ederek modelin performansını çeşitli görevlerde iyileştirmeye çalışır.
Dolly 15k ve Alpaca GPT4 veri kümeleri, ekip tarafından yalnızca dildeki yönergeleri takip etme becerilerini ölçmek için kullanılıyor. Bu veri kümeleri, tutarlı bir yönerge izleme formatını garanti etmek için veri kümesi girdisini yapılandırmak için bir bilgi istemi şablonu görevi görür.
Resim: Doly 15k veri kümesine genel bakış
Model Nasıl Çalışır?
Üç temel bileşen, MultiModal-GPT modelini oluşturur: bir dil kod çözücü, bir algılayıcı yeniden örnekleyici ve bir görsel kodlayıcı. Görüntü, görüntü kodlayıcı tarafından alınır ve daha sonra onu karakterize eden bir özellikler koleksiyonu oluşturur.
Dil kod çözücü, algılayıcı yeniden örnekleyicinin yardımıyla görüntüyü tanımlayan metin oluşturmak için görsel kodlayıcıdan gelen bilgileri kullanır.
Modelin dili kavrayan ve metni üreten bileşeni dil kod çözücüsüdür. Bir tümcede bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için model, hem yalnızca dil hem de vizyon artı dil talimatını takip eden veriler kullanılarak eğitilir.
Bu, modele insanlardan gelen komutlara nasıl tepki verileceğini öğretir ve resim açıklamaları için kabul edilebilir metin sağlar.
Arkadaki Takım
MultiModal-GPT, Tao Gong, Chengqi Lyu ve Shilong Zhang liderliğindeki Microsoft Research Asia araştırmacıları ve mühendislerinden oluşan bir ekip tarafından oluşturuldu. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo ve Kai Chen, modelin incelenmesine ve geliştirilmesine katkıda bulundu.
Doğal dil işleme, Bilgisayar görüşüve makine öğrenimi, ekibin tüm yetkinlik alanlarıdır. Üst düzey konferanslarda ve yayınlarda yayınlanmış çeşitli makaleleri ve bilimsel çabalarından dolayı çeşitli onur ve ödülleri vardır.
Ekibin araştırması, insanlar ve teknoloji arasında daha doğal ve akıllı etkileşimler sağlamak için en son modellerin ve yaklaşımların geliştirilmesine odaklanıyor.
Çok yönlü GPT geliştirmesi, çok yönlü tartışma için vizyon ve dili tek bir çerçevede birleştiren ilk modellerden biri olduğundan, bu alanda dikkate değer bir başarıdır.
Ekibin MultiModal-GPT araştırma ve geliştirmeye yaptığı katkılar, doğal dil işleme ve insan-makine etkileşimlerinin geleceği üzerinde önemli bir etkiye sahip olma potansiyeline sahiptir.
MultiModal-GPT Nasıl Kullanılır?
Yeni başlayanlar için MultiModal-GPT aracını kullanmak basittir. Basitçe şuraya git: https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ ve “Resim Yükle” düğmesine basın.
Yüklenecek resim dosyasını seçin ve ardından metin istemini metin alanına yazın. Modelden bir yanıt oluşturmak için, metin alanının altında görünecek olan "Gönder" düğmesini tıklayın.
Modelin yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için farklı fotoğraflar ve talimatlarla deneyler yapabilirsiniz.
Takma
MultiModal-GPT paketini kurmak için "git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git" terminal komutunu kullanarak depoyu GitHub'dan klonlayın. Şu adımları izlemeniz yeterlidir:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Alternatif olarak, kullanın conda env create -f environment.yml
yeni bir conda ortamı oluşturmak için. Demoyu kurduktan sonra, önceden eğitilmiş ağırlıkları indirerek ve bunları kontrol noktaları klasöründe saklayarak yerel olarak çalıştırabilirsiniz.
Gradio demosu daha sonra "python app.py" komutu çalıştırılarak başlatılabilir.
Olası Dezavantajlar
MultiModal-GPT modelinin mükemmel performansına rağmen hala kusurları ve geliştirilecek yerleri var.
Örneğin, karmaşık veya muğlak görsel girdilerle uğraşırken model, girdinin bağlamını her zaman tanıyamayabilir ve kavrayamayabilir. Bu, yanlış tahminlere veya modelden tepkilere neden olabilir.
Ek olarak, özellikle girdi karmaşık veya açık uçlu olduğunda, model her zaman en iyi tepkiyi veya sonucu vermeyebilir. Örneğin, modelin yanıtı, bir kitap kapağının yanlış tanımlanması durumunda iki kitabın kapaklarının ne kadar benzer göründüğünden etkilenmiş olabilir.
Sonuç
Genel olarak MultiModal-GPT modeli, doğal dil işleme ve makine öğreniminde ileriye doğru büyük bir adımı temsil ediyor. Ve onu kullanmak ve onunla deney yapmak çok heyecan verici. Yani, sen de denemelisin!
Ancak, tüm modellerde olduğu gibi sınırları vardır ve çeşitli uygulama ve alanlarda maksimum performans elde etmek için ek iyileştirme ve iyileştirme gerektirir.
Yorum bırak