您是否曾希望自己可以与能够理解语音和视觉数据的 AI 交谈? MultiModal-GPT 范式将语言处理与视觉理解相结合。
为准确、多样化的人机交互提供了可能。 多模态GPT 可以提供描述性标题、计算单个项目并回答一般用户问题。
但是,它是如何做到的呢? 而且,您可以使用 MultiModal-GPT 做什么?
让我们从故事开始,了解我们面前的可能性。
随着 GPT-4 等语言模型的出现,自然语言处理技术正在经历一场革命。 ChatGPT 等创新技术已经融入我们的生活。
而且,他们似乎还在继续!
GPT-4 及其局限性
GPT-4 在与人的多模式对话中表现出了惊人的熟练程度。 研究已经努力复制这种性能,但由于图片标记的数量可能很大,包括具有精确视觉信息的模型可能在计算上非常昂贵。
现有模型在他们的研究中也不包括语言指令调整,这限制了他们参与零镜头多轮图像文本对话的能力。
建立在 Flamingo 框架之上
开发了一种称为 MultiModal-GPT 的新模型,以实现使用语言和视觉提示与人进行交流。
开发人员使用了一个名为 火烈鸟框架, 之前经过训练可以理解文本和视觉效果,以使其成为可能。
不过,Flamingo 需要进行一些更改,因为它无法扩展包含文本和视觉效果的对话。
更新后的 MultiModal-GPT 模型可以从图片中收集数据并将其与语言混合以理解和执行人类命令。
多模态GPT
MultiModal-GPT 是一种 AI 模型,可以遵循各种人类查询,例如描述视觉效果、计数项目和回答问题。 它使用视觉和口头数据的混合来理解和服从命令。
研究人员使用视觉和纯语言数据训练模型,以提高 MultiModal-GPT 与人交谈的能力。 此外,它还显着改善了其话语的执行方式。 它还显着改善了其对话性能。
他们发现拥有高质量的训练数据对于良好的对话性能至关重要,因为响应较短的小型数据集可能使模型能够对任何命令创建较短的响应。
您可以使用 MultiModal-GPT 做什么?
参与对话
与之前出现的语言模型一样,MultiModal-GPT 的主要特征之一是它能够参与自然语言讨论。 这意味着消费者可以像与真人一样与模型互动。
例如,MultiModal-GPT 可以为客户提供制作面条的详细食谱或推荐外出就餐的可能餐厅。 该模型还能够回答有关用户旅行意图的一般性问题。
物体识别
MultiModal-GPT 可以识别照片中的事物并响应有关它们的查询。 例如,该模型可以识别图像中的 Freddie Mercury 并响应有关他的查询。
它还可以计算个人的数量并解释他们在图片中做什么。 这种对象识别能力在电子商务、医疗保健和安全等多个领域都有应用。
MultiModal-GPT 还可以识别数字图片中的文本。 这意味着该模型可以读取照片中的文本并提取有用的数据。 例如,它可以检测图像中的字符并识别书籍的作者。
这是一个非常有用的工具 文件管理、数据输入和内容分析。
推理和知识生成
多模态 GPT 可以推理并产生关于世界的知识。 这意味着它可以提供照片的完整解释,甚至可以告诉他们照片是在哪个季节拍摄的。
这项技能在各种学科中都很有用,包括环境监测、农业和气象学。 该模型还可以生成诗歌、故事和歌曲等创意内容,使其成为执行创意任务的绝佳工具。
MultiModal-GPT 的内部工作原理
统一指令模板
该团队提供了一个单一模板,用于集成单模态语言数据和多模态视觉和语言数据,以协同方式正确训练 MultiModal-GPT 模型。
这种组合策略试图通过利用两种数据模式的互补能力并鼓励对基本思想的更深入理解来提高模型在各种任务中的性能。
团队使用 Dolly 15k 和 Alpaca GPT4 数据集来衡量纯语言的指令遵循能力。 这些数据集充当构建数据集输入的提示模板,以保证一致的指令遵循格式。
图片:Doly 15k 数据集概览
该模型如何运作?
MultiModal-GPT 模型由三个关键组件构成:语言解码器、感知器重采样器和视觉编码器。 图像被视觉编码器接收,然后生成一组表征图像的特征。
语言解码器使用来自视觉编码器的信息在感知器重采样器的帮助下创建描述图像的文本。
理解语言并生成文本的模型组件是语言解码器。 为了预测短语中的后续词,该模型使用纯语言和视觉加语言指令跟随数据进行训练。
这教会模型如何对来自人类的命令做出反应,并为图片描述提供可接受的文本。
背后的团队
MultiModal-GPT 是由微软亚洲研究院的研究人员和工程师团队创建的,该团队由龚涛、吕承奇和张世龙领导。 Yudong Wang、Miao Zheng、Qian Zhao、Quuikun Liu、Wenwei Zhang、Ping Luo 和 Kai Chen 都对模型的研究和开发做出了贡献。
自然语言处理, 计算机视觉和机器学习都是团队的能力领域。 他们在顶级会议和出版物上发表了多篇文章,并因其科学努力获得了各种荣誉和赞誉。
该团队的研究重点是开发尖端模型和方法,以实现人与技术之间更自然、更智能的交互。
多模态 GPT 开发是该领域的一项值得注意的成就,因为它是首批将视觉和语言结合在一个框架中进行多轮讨论的模型之一。
该团队对 MultiModal-GPT 研发的贡献有可能对自然语言处理和人机交互的未来产生重大影响。
如何使用 MultiModal-GPT
对于初学者来说,使用 MultiModal-GPT 工具很简单。 只需前往 https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ 然后按“上传图像”按钮。
选择要上传的图片文件,然后在文本字段中键入文本提示。 要从模型创建响应,请单击“提交”按钮,该按钮将显示在文本字段下方。
您可以尝试使用不同的照片和说明来了解有关模型功能的更多信息。
安装
要安装 MultiModal-GPT 包,请使用终端命令“git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git”从 GitHub 克隆存储库。 您只需按照以下步骤操作:
git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git
cd Multimodal-GPT
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
或者,使用 conda env create -f environment.yml
建立一个新的conda环境。 您可以在安装后在本地运行演示,方法是下载预训练的权重并将它们存储在检查点文件夹中。
然后可以通过运行命令“python app.py”启动 Gradio 演示。
潜在的缺点
MultiModal-GPT模型虽然表现出色,但仍然存在缺陷和发展空间。
例如,在处理复杂或模糊的视觉输入时,模型可能并不总是能够识别和理解输入的上下文。 这可能会导致模型的预测或反应不准确。
此外,特别是当输入复杂或开放时,模型可能并不总是产生最佳反应或结果。 例如,在书籍封面识别错误的情况下,模型的答案可能会受到两本书封面看起来的相似程度的影响。
结论
总的来说,MultiModal-GPT 模型代表了自然语言处理和机器学习的一大进步。 而且,使用它并试验它是非常令人兴奋的。 所以,你也应该试一试!
然而,与所有模型一样,它也有局限性,需要进一步改进和增强才能在各种应用程序和领域中获得最佳性能。
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