Bạn đã bao giờ ước mình có thể trò chuyện với một AI hiểu được cả dữ liệu giọng nói và hình ảnh chưa? Mô hình MultiModal-GPT kết hợp xử lý ngôn ngữ với hiểu biết trực quan.
Nó cung cấp khả năng tương tác giữa con người và máy tính một cách chính xác và đa dạng. Đa phương thức-GPT có thể cung cấp chú thích mô tả, đếm các mục riêng lẻ và trả lời các câu hỏi chung của người dùng.
Nhưng, làm thế nào để nó làm điều đó? Và, bạn có thể làm gì với MultiModal-GPT?
Hãy bắt đầu câu chuyện và hiểu những khả năng phía trước chúng ta.
Với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ như GPT-4, các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang chứng kiến một cuộc cách mạng. Những đổi mới như ChatGPT đã được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta.
Và, họ dường như tiếp tục đến!
GPT-4 và những hạn chế của nó
GPT-4 đã thể hiện sự thành thạo đáng kinh ngạc trong các cuộc trò chuyện đa phương thức với mọi người. Các nghiên cứu đã nỗ lực để nhân đôi hiệu suất này, nhưng do số lượng mã thông báo hình ảnh có khả năng cao, bao gồm cả các mô hình có thông tin hình ảnh chính xác có thể tốn kém về mặt tính toán.
Các mô hình hiện tại cũng không bao gồm tính năng điều chỉnh hướng dẫn ngôn ngữ trong nghiên cứu của họ, điều này hạn chế khả năng tham gia vào các cuộc hội thoại văn bản hình ảnh nhiều lượt của họ.
Xây dựng dựa trên khung Flamingo
Một mô hình mới có tên MultiModal-GPT đã được phát triển để cho phép giao tiếp với mọi người bằng cả tín hiệu ngôn ngữ và hình ảnh.
Các nhà phát triển đã sử dụng một chương trình gọi là khung chim hồng hạc, mà trước đây đã được đào tạo để hiểu cả văn bản và hình ảnh, để làm cho điều này trở nên khả thi.
Tuy nhiên, Flamingo cần một số thay đổi vì nó không thể có các đoạn hội thoại mở rộng bao gồm văn bản và hình ảnh.
Mô hình MultiModal-GPT được cập nhật có thể thu thập dữ liệu từ hình ảnh và trộn dữ liệu đó với ngôn ngữ để hiểu và thực hiện mệnh lệnh của con người.
Đa phương thức-GPT
MultiModal-GPT là một loại mô hình AI có thể đáp ứng các yêu cầu khác nhau của con người như mô tả hình ảnh, đếm vật phẩm và trả lời câu hỏi. Nó hiểu và làm theo mệnh lệnh bằng cách sử dụng kết hợp dữ liệu hình ảnh và lời nói.
Các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình bằng cách sử dụng cả dữ liệu trực quan và dữ liệu ngôn ngữ để tăng khả năng trò chuyện với mọi người của MultiModal-GPT. Ngoài ra, nó đã gây ra một sự cải tiến đáng chú ý trong cách trình bày diễn ngôn của nó. Nó cũng dẫn đến một sự cải thiện đáng chú ý trong hiệu suất hội thoại của nó.
Họ phát hiện ra rằng việc có dữ liệu đào tạo chất lượng cao là rất quan trọng để có hiệu suất hội thoại tốt, bởi vì một tập dữ liệu nhỏ với các phản hồi ngắn có thể cho phép mô hình tạo các phản hồi ngắn hơn cho bất kỳ lệnh nào.
Bạn có thể làm gì với MultiModal-GPT?
Tham gia vào các cuộc trò chuyện
Giống như các mô hình ngôn ngữ trước đây, một trong những đặc điểm chính của MultiModal-GPT là khả năng tham gia vào các cuộc thảo luận bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này ngụ ý rằng người tiêu dùng có thể tương tác với mô hình giống như họ tương tác với người thật.
Ví dụ: MultiModal-GPT có thể cung cấp cho khách hàng công thức chi tiết để làm mì hoặc đề xuất các nhà hàng phù hợp để đi ăn ngoài. Mô hình này cũng có khả năng trả lời các câu hỏi chung về ý định chuyến đi của người dùng.
Nhận dạng đối tượng
MultiModal-GPT có thể nhận dạng mọi thứ trong ảnh và trả lời các câu hỏi về chúng. Chẳng hạn, người mẫu có thể nhận ra Freddie Mercury trong một hình ảnh và trả lời các câu hỏi về anh ấy.
Nó cũng có thể đếm số lượng cá nhân và giải thích những gì họ đang làm trong một bức tranh. Khả năng nhận dạng đối tượng này có các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe và bảo mật.
MultiModal-GPT cũng có thể nhận dạng văn bản bên trong ảnh kỹ thuật số. Điều này có nghĩa là mô hình có thể đọc văn bản trong ảnh và trích xuất dữ liệu hữu ích. Ví dụ, nó có thể phát hiện các ký tự trong một hình ảnh và xác định tác giả của một cuốn sách.
Nó là một công cụ cực kỳ hữu ích cho quản lý tài liệu, nhập dữ liệu và phân tích nội dung.
Lập luận và tạo ra tri thức
Đa phương thức-GPT có thể suy luận và tạo ra kiến thức về thế giới. Điều này có nghĩa là nó có thể cung cấp giải thích đầy đủ về các bức ảnh và thậm chí cho họ biết bức ảnh được chụp vào mùa nào.
Kỹ năng này rất hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm giám sát môi trường, nông nghiệp và khí tượng học. Ngoài ra, mô hình này có thể tạo ra các nội dung sáng tạo như thơ, truyện và bài hát, khiến nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho các nhiệm vụ sáng tạo.
Hoạt động bên trong của MultiModal-GPT
Mẫu Hướng dẫn Thống nhất
Nhóm trình bày một mẫu duy nhất để tích hợp dữ liệu ngôn ngữ đơn phương thức và dữ liệu ngôn ngữ và tầm nhìn đa phương thức để đào tạo đúng cách mô hình MultiModal-GPT theo cách phối hợp.
Chiến lược kết hợp này cố gắng cải thiện hiệu suất của mô hình trong nhiều nhiệm vụ khác nhau bằng cách khai thác các khả năng bổ sung của cả hai phương thức dữ liệu và khuyến khích hiểu sâu hơn về các ý tưởng cơ bản.
Bộ dữ liệu Dolly 15k và Alpaca GPT4 được nhóm sử dụng để đo khả năng làm theo hướng dẫn chỉ bằng ngôn ngữ. Các tập dữ liệu này hoạt động như một mẫu nhanh để cấu trúc đầu vào của tập dữ liệu nhằm đảm bảo định dạng tuân theo hướng dẫn nhất quán.
Hình ảnh: Tổng quan về bộ dữ liệu Doly 15k
Mô hình hoạt động như thế nào?
Ba thành phần chính tạo nên mô hình MultiModal-GPT: bộ giải mã ngôn ngữ, bộ lấy mẫu lại bộ cảm nhận và bộ mã hóa hình ảnh. Hình ảnh được đưa vào bởi bộ mã hóa tầm nhìn, sau đó tạo ra một tập hợp các đặc điểm đặc trưng cho nó.
Bộ giải mã ngôn ngữ sử dụng thông tin từ bộ mã hóa hình ảnh để tạo văn bản mô tả hình ảnh với sự trợ giúp của bộ lấy mẫu lại bộ cảm nhận.
Thành phần của mô hình hiểu ngôn ngữ và tạo ra văn bản là bộ giải mã ngôn ngữ. Để dự đoán từ tiếp theo trong một cụm từ, mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng cả dữ liệu theo hướng dẫn ngôn ngữ chỉ ngôn ngữ và ngôn ngữ thị giác cộng với.
Điều này dạy cho mô hình cách phản ứng với các mệnh lệnh từ con người và cung cấp văn bản có thể chấp nhận được để mô tả hình ảnh.
Đội phía sau
MultiModal-GPT được tạo ra bởi một nhóm các nhà nghiên cứu và kỹ sư của Microsoft Research Châu Á do Tao Gong, Chengqi Lyu và Shilong Zhang đứng đầu. Yudong Wang, Miao Zheng, Qian Zhao, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Ping Luo và Kai Chen đều đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển mô hình.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tínhvà học máy đều là những lĩnh vực năng lực của nhóm. Họ có một số bài báo được xuất bản trong các hội nghị và ấn phẩm hàng đầu, cũng như nhiều danh hiệu và giải thưởng cho những nỗ lực khoa học của họ.
Nghiên cứu của nhóm tập trung vào việc phát triển các mô hình và phương pháp tiếp cận tiên tiến để cho phép tương tác tự nhiên và thông minh hơn giữa con người và công nghệ.
Phát triển GPT đa phương thức là một thành tựu đáng chú ý trong lĩnh vực này vì đây là một trong những mô hình đầu tiên kết hợp tầm nhìn và ngôn ngữ trong một khuôn khổ duy nhất để thảo luận nhiều vòng.
Những đóng góp của nhóm cho nghiên cứu và phát triển MultiModal-GPT có khả năng ảnh hưởng đáng kể đến tương lai của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tương tác giữa người và máy.
Cách sử dụng MultiModal-GPT
Đối với người mới bắt đầu, việc sử dụng công cụ MultiModal-GPT rất đơn giản. Đơn giản chỉ cần đi đến https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ và nhấn nút “Tải hình ảnh lên”.
Chọn tệp ảnh để tải lên, sau đó nhập lời nhắc văn bản vào trường văn bản. Để tạo phản hồi từ mô hình, hãy nhấp vào nút “Gửi”, nút này sẽ xuất hiện bên dưới trường văn bản.
Bạn có thể thử nghiệm với các ảnh và hướng dẫn khác nhau để tìm hiểu thêm về khả năng của mô hình.
Cài đặt
Để cài đặt gói MultiModal-GPT, hãy sử dụng lệnh đầu cuối “git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git” để sao chép kho lưu trữ từ GitHub. Bạn có thể chỉ cần làm theo các bước sau:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
Ngoài ra, sử dụng conda env create -f environment.yml
để thiết lập một môi trường conda mới. Bạn có thể chạy bản demo cục bộ sau khi cài đặt nó bằng cách tải xuống các trọng số được đào tạo trước và lưu trữ chúng trong thư mục điểm kiểm tra.
Bản demo Gradio sau đó có thể được khởi chạy bằng cách chạy lệnh “python app.py”.
Hạn chế tiềm năng
Mô hình MultiModal-GPT vẫn có những sai sót và cần phát triển mặc dù có hiệu suất tuyệt vời.
Chẳng hạn, khi xử lý các đầu vào hình ảnh phức tạp hoặc không rõ ràng, mô hình có thể không phải lúc nào cũng có thể nhận ra và hiểu được ngữ cảnh của đầu vào. Điều này có thể dẫn đến dự đoán hoặc phản ứng không chính xác từ mô hình.
Ngoài ra, đặc biệt khi đầu vào phức tạp hoặc kết thúc mở, mô hình có thể không phải lúc nào cũng tạo ra phản ứng hoặc kết quả tốt nhất. Chẳng hạn, câu trả lời của mô hình có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ giống nhau của bìa hai cuốn sách trong trường hợp xác định bìa sách không chính xác.
Kết luận
Nhìn chung, mô hình MultiModal-GPT thể hiện một bước tiến lớn trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Và, thật thú vị khi sử dụng và thử nghiệm nó. Vì vậy, bạn cũng nên thử!
Tuy nhiên, nó có những giới hạn, giống như tất cả các kiểu máy, và yêu cầu tinh chỉnh và cải tiến bổ sung để đạt được hiệu suất tối đa trong nhiều ứng dụng và lĩnh vực khác nhau.
Bình luận