您是否曾希望自己可以與能夠理解語音和視覺數據的 AI 交談? MultiModal-GPT 範式將語言處理與視覺理解相結合。
為準確、多樣化的人機交互提供了可能。 多模態GPT 可以提供描述性標題、計算單個項目並回答一般用戶問題。
但是,它是如何做到的呢? 而且,您可以使用 MultiModal-GPT 做什麼?
讓我們從故事開始,了解我們面前的可能性。
隨著 GPT-4 等語言模型的出現,自然語言處理技術正在經歷一場革命。 ChatGPT 等創新技術已經融入我們的生活。
而且,他們似乎還在繼續!
GPT-4 及其局限性
GPT-4 在與人的多模式對話中表現出了驚人的熟練程度。 研究已經努力複製這種性能,但由於圖片標記的數量可能很大,包括具有精確視覺信息的模型可能在計算上非常昂貴。
現有模型在他們的研究中也不包括語言指令調整,這限制了他們參與零鏡頭多輪圖像文本對話的能力。
建立在 Flamingo 框架之上
開發了一種稱為 MultiModal-GPT 的新模型,以實現使用語言和視覺提示與人進行交流。
開發人員使用了一個名為 火烈鳥框架, 之前經過訓練可以理解文本和視覺效果,以使其成為可能。
不過,Flamingo 需要進行一些更改,因為它無法擴展包含文本和視覺效果的對話。
更新後的 MultiModal-GPT 模型可以從圖片中收集數據並將其與語言混合以理解和執行人類命令。
多模態GPT
MultiModal-GPT 是一種 AI 模型,可以遵循各種人類查詢,例如描述視覺效果、計數項目和回答問題。 它使用視覺和口頭數據的混合來理解和服從命令。
研究人員使用視覺和純語言數據訓練模型,以提高 MultiModal-GPT 與人交談的能力。 此外,它還顯著改善了其話語的執行方式。 它還顯著改善了其對話性能。
他們發現擁有高質量的訓練數據對於良好的對話性能至關重要,因為響應較短的小型數據集可能使模型能夠對任何命令創建較短的響應。
您可以使用 MultiModal-GPT 做什麼?
參與對話
與之前出現的語言模型一樣,MultiModal-GPT 的主要特徵之一是它能夠參與自然語言討論。 這意味著消費者可以像與真人一樣與模型互動。
例如,MultiModal-GPT 可以為客戶提供製作麵條的詳細食譜或推薦外出就餐的可能餐廳。 該模型還能夠回答有關用戶旅行意圖的一般性問題。
物體識別
MultiModal-GPT 可以識別照片中的事物並響應有關它們的查詢。 例如,該模型可以識別圖像中的 Freddie Mercury 並響應有關他的查詢。
它還可以計算個人的數量並解釋他們在圖片中做什麼。 這種對象識別能力在電子商務、醫療保健和安全等多個領域都有應用。
MultiModal-GPT 還可以識別數字圖片中的文本。 這意味著該模型可以讀取照片中的文本並提取有用的數據。 例如,它可以檢測圖像中的字符並識別書籍的作者。
這是一個非常有用的工具 文件管理、數據輸入和內容分析。
推理和知識生成
多模態 GPT 可以推理並產生關於世界的知識。 這意味著它可以提供照片的完整解釋,甚至可以告訴他們照片是在哪個季節拍攝的。
這項技能在各種學科中都很有用,包括環境監測、農業和氣象學。 該模型還可以生成詩歌、故事和歌曲等創意內容,使其成為執行創意任務的絕佳工具。
MultiModal-GPT 的內部工作原理
統一指令模板
該團隊提供了一個單一模板,用於集成單模態語言數據和多模態視覺和語言數據,以協同方式正確訓練 MultiModal-GPT 模型。
這種組合策略試圖通過利用兩種數據模式的互補能力並鼓勵對基本思想的更深入理解來提高模型在各種任務中的性能。
團隊使用 Dolly 15k 和 Alpaca GPT4 數據集來衡量純語言的指令遵循能力。 這些數據集充當構建數據集輸入的提示模板,以保證一致的指令遵循格式。
圖片:Doly 15k 數據集概覽
該模型如何運作?
MultiModal-GPT 模型由三個關鍵組件構成:語言解碼器、感知器重採樣器和視覺編碼器。 圖像被視覺編碼器接收,然後生成一組表徵圖像的特徵。
語言解碼器使用來自視覺編碼器的信息在感知器重採樣器的幫助下創建描述圖像的文本。
理解語言並生成文本的模型組件是語言解碼器。 為了預測短語中的後續詞,該模型使用純語言和視覺加語言指令跟隨數據進行訓練。
這教會模型如何對來自人類的命令做出反應,並為圖片描述提供可接受的文本。
背後的團隊
MultiModal-GPT 是由微軟亞洲研究院的研究人員和工程師團隊創建的,該團隊由龔濤、呂承奇和張世龍領導。 Yudong Wang、Miao Zheng、Qian Zhao、Quuikun Liu、Wenwei Zhang、Ping Luo 和 Kai Chen 都對模型的研究和開發做出了貢獻。
自然語言處理, 計算機視覺和機器學習都是團隊的能力領域。 他們在頂級會議和出版物上發表了多篇文章,並因其科學努力獲得了各種榮譽和讚譽。
該團隊的研究重點是開發尖端模型和方法,以實現人與技術之間更自然、更智能的交互。
多模態 GPT 開發是該領域的一項值得注意的成就,因為它是首批將視覺和語言結合在一個框架中進行多輪討論的模型之一。
該團隊對 MultiModal-GPT 研發的貢獻有可能對自然語言處理和人機交互的未來產生重大影響。
如何使用 MultiModal-GPT
對於初學者來說,使用 MultiModal-GPT 工具很簡單。 只需前往 https://mmgpt.openmmlab.org.cn/ 然後按“上傳圖像”按鈕。
選擇要上傳的圖片文件,然後在文本字段中鍵入文本提示。 要從模型創建響應,請單擊“提交”按鈕,該按鈕將顯示在文本字段下方。
您可以嘗試使用不同的照片和說明來了解有關模型功能的更多信息。
安裝
要安裝 MultiModal-GPT 包,請使用終端命令“git clone https://github.com/open-mmlab/Multimodal-GPT.git”從 GitHub 克隆存儲庫。 您只需按照以下步驟操作:
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
建立一個新的conda環境。 您可以在安裝後在本地運行演示,方法是下載預訓練的權重並將它們存儲在檢查點文件夾中。
然後可以通過運行命令“python app.py”啟動 Gradio 演示。
潛在的缺點
MultiModal-GPT模型雖然表現出色,但仍然存在缺陷和發展空間。
例如,在處理複雜或模糊的視覺輸入時,模型可能並不總是能夠識別和理解輸入的上下文。 這可能會導致模型的預測或反應不准確。
此外,特別是當輸入複雜或開放時,模型可能並不總是產生最佳反應或結果。 例如,在書籍封面識別錯誤的情況下,模型的答案可能會受到兩本書封面看起來的相似程度的影響。
結論
總的來說,MultiModal-GPT 模型代表了自然語言處理和機器學習的一大進步。 而且,使用它並試驗它是非常令人興奮的。 所以,你也應該試一試!
然而,與所有模型一樣,它也有局限性,需要進一步改進和增強才能在各種應用程序和領域中獲得最佳性能。
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