ミニGPT-4: 複雑な画像の説明のための新しい AI モデル
簡単に言えば
ミニGPT-4 を組み合わせたAIモデルです。 言語理解による視覚処理.
Vicuna と呼ばれるフリーズされたビジュアル エンコーダを使用しており、 GPT-4、最新の大規模言語モデル OpenAI.
ミニGPT-4 正確な画像の説明を生成し、画像に基づいてテキストを作成し、画像に描かれている問題の解決策を提供し、さらには写真に基づいて特定の操作方法をユーザーに教えることもできます。
ビジュアル コンテンツを解釈して説明する方法を理解することは、e コマースからソーシャル メディアまで、幅広い用途に不可欠です。 入力 ミニGPT-4、視覚処理の力と最先端の言語理解を組み合わせた最新の AI モデル。
ミニGPT-4 単一の投影層を介して接続されたフリーズされたビジュアル エンコーダと大規模な言語モデルを採用し、正確な画像の説明を生成し、画像に基づいて物語や詩を書き、画像に描かれている問題の解決策を提供し、さらには食べ物に基づいた料理方法をユーザーに教えることもできます。写真。
このモデルは非常に効率的で、5 万の画像とテキストのペアを配置するだけで、視覚的特徴を凍結された大規模言語モデル Vicuna に配置する線形レイヤーをトレーニングできます。
ビクーニャは以下に基づいて構築されています LLaMA 複雑な言語タスクを実行できます。 GPT-4、最新の大規模言語モデル OpenAI、パワーミニGPT-4。 マルチモーダルな性質 GPT-4 これまでの製品とは一線を画し、ビデオ ゲームなどのさまざまなアプリケーションに適しています。 Chrome拡張機能、および複雑な推論の質問。
ミニGPT-4 ～と同様の能力を示した GPT-4、詳細な画像の説明を生成したり、手書きの下書きから Web サイトを作成したりするなど。 モデルの言語出力を改善するために、会話型テンプレートを使用してさらに微調整できるように、より優れたデータセットが厳選されました。 その結果、言語生成が改善され、信頼性と全体的な使いやすさが向上しました。
このモデルの優れた機能は、 XNUMX段階のトレーニングプロセス、ミニを可能にしますGPT 画像の正確で自然な言語による説明を生成します。 最初のステージでは、ミニGPT-4 前述したように、何百万もの画像とテキストのペアでトレーニングされ、物体、人、場所について学習し、それらを言葉で説明できるようになります。 この事前トレーニングには約 10 時間かかり、100 つの A80 (XNUMXGB) GPU が必要です。 このステージの出力は、入力画像に基づいてビジョン トランスフォーマーによって生成されます。
ただし、事前トレーニングの最初の段階では、繰り返しのフレーズ、断片的な文、無関係なコンテンツなど、一貫性に欠ける出力が生成される可能性があります。 この問題に対処するために、MiniGPT-4 はトレーニングの第 XNUMX 段階を受けます。ここでは、画像とテキストのペアからなる小さいながらも高品質のデータセットを使用して、モデルのテキスト説明がより正確かつ自然になるように微調整されます。
Web サイトのレイアウトの生成から、画像に描かれている問題の解決策の提供まで、Mini はGPT-4 これは AI の世界における目覚ましい前進ですが、まだ始まりにすぎません。
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著者について
アグネは、メタバース、AI、およびメタバースの最新のトレンドと開発をカバーするジャーナリストです。 Web3 のための産業 Metaverse Post。 ストーリーテリングに対する彼女の情熱により、これらの分野の専門家に数多くのインタビューを実施し、常にエキサイティングで魅力的なストーリーを明らかにしようと努めています。 アグネは文学の学士号を取得しており、旅行、芸術、文化など幅広いトピックについて執筆する幅広い経歴を持っています。 彼女は動物愛護団体の編集者としてもボランティアとして参加し、動物福祉問題についての意識を高めることに貢献しました。 彼女に連絡する [メール保護].
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