InternVL-Chat representerer en avansert arkitektur for multimodale språkmodeller, der hovedutfordringen er å integrere og samkjøre visuell informasjon med tekst i et felles rammeverk. Modellen benytter en «VFM-MLP-LLM»-struktur, der en visuell grunnmodell, InternViT-6B, kobles til store språkmodeller (LLM) som InternLM2-20B gjennom en lettvekts MLP-projektor. Denne tilnærmingen tillater modellens evne til å håndtere både visuelle og språklige data samtidig, og sikrer ytelse på nivå med avanserte systemer som GPT-4V i flere multimodale oppgaver.

Kjernen i treningsprosessen er en progressiv tilpasning av bilde- og tekstkomponentene, som består av tre hovedfaser: bilde–tekst kontrastiv trening, inkrementell fortrening, og til slutt veiledet finjustering. Den første fasen tar i bruk kontrastiv læring på store, men støyende, datasett hentet fra nettet. Her brukes et symmetrisk kryssentropitap for å justere likheten mellom bilde- og tekstrepresentasjoner i et minibatch. Denne fasen initierer visuell-tekstuell synkronisering, med et bildeencoder-nettverk som startes tilfeldig, mens språkmodellen LLaMA-7B er forhåndstrent. Resultatet er et grunnlag som gjør modellen robust i kontrastive oppgaver som bildeklassifisering og tekst–bilde-gjenfinning.

I den andre fasen erstattes LLaMA med en større LLM, mens bildeencoderen og MLP-projektoren finjusteres. For å kunne håndtere bilder med høy oppløsning introduseres en dynamisk oppløsningsstrategi der bildet deles opp i fliser på 448×448 piksler, med opptil 12 fliser under trening og opp til 40 fliser (4K-oppløsning) ved testing i nullskuddsmodus. Denne flisbaserte tilnærmingen muliggjør detaljert visuell behandling og bedre skalerbarhet. Treningsdatasettet utvides også for å inkludere større og mer varierte datasett, blant annet for objektdeteksjon og optisk tegngjenkjenning (OCR). Dermed optimaliseres visuelle trekk og flis-mot-tile-sammenstilling for presis multimodal samsvar.

Den tredje fasen, veiledet finjustering, innebærer fullstendig justering av hele InternVL-Chat for å styrke dens evne til multimodale oppgaver på tvers av domener. Datasett for finjustering dekker en rekke felt, fra bildetekstgenerering og generell spørsmålsbesvarelse til vitenskapelige diagrammer, matematikk, dokumentforståelse og mer. Denne brede tilnærmingen sikrer en dypere forståelse av både visuelle og tekstuelle input og gjør modellen anvendbar på komplekse, reelle oppgaver.

Det tekniske fundamentet for bildebehandling i InternVL-Chat bygger på en modifisert Vision Transformer (ViT), InternViT-6B, som skiller seg fra mange andre ViT-modeller ved å ikke være begrenset til lavoppløste bilder (224×224 piksler). Modellen støtter en dynamisk oppløsning opp til 448×448 piksler og over. For å håndtere det potensielt store antallet bildepunkter reduseres antallet visuelle tokens via en piksel-unshuffle-operasjon, som halverer både bredde og høyde på bildeflaten. Denne metoden reduserer beregningskostnadene samtidig som viktig informasjon bevares.

Videre benyttes en dynamisk høyoppløsningsmetode inspirert av UReader, hvor bildet deles inn i fliser med tilpasning til det naturlige sideforholdet. En forhåndsdefinert sett av sideforhold brukes for å sikre minimal forvrengning, med opptil 12 fliser under trening. Denne tile-baserte strategien opprettholder den visuelle konteksten og gjør det mulig å behandle varierende bildestørrelser effektivt, uten å miste detaljrikdom.

Et vesentlig aspekt er bruken av en progressiv treningsstrategi som utnytter både store, støyende, web-baserte datasett og små, men høykvalitative datasett. Denne balansen muliggjør en robust og allsidig multimodal modell som kan tilpasse seg et bredt spekter av oppgaver og kontekster.

For å oppnå full multimodal forståelse må leseren også være oppmerksom på at slike arkitekturer krever nøye balansering mellom modellkomponenter, datakvalitet og treningsstrategi. Overgangen fra kontrastiv til generativ læring sikrer en gradvis forbedring i samsvar mellom visuelle og språklige representasjoner, noe som er avgjørende for avansert oppgaveløsning. I tillegg må tilpasning til varierende bildestørrelser og oppløsninger ikke undervurderes, da mange praktiske applikasjoner innebærer visuell informasjon med høy kompleksitet og uregelmessige dimensjoner. Den effektive håndteringen av slike utfordringer er en nøkkel til å bygge pålitelige multimodale modeller for fremtidens kunstig intelligens.

Hvordan Emu2-Gen Revolusjonerer Zero-Shot Tekst-til-Bilde Generering

Emu2-Gen representerer et gjennombrudd i generativ multimodal teknologi, spesielt innenfor zero-shot tekst-til-bilde generering. Med sin imponerende kapasitet til å håndtere tekst, bilder og til og med kombinasjoner av disse som innspill, har Emu2-Gen vist seg å være en kraftig modell for generering av visuelle innhold i ulike kontekster. Når vi ser på den nyeste prestasjonen til Emu2-Gen på MS-COCO dataset, oppnår modellen en CLIP-I score på 0.907, som er et sterkt mål for kvaliteten på den visuelle representasjonen.

I zero-shot innstillinger, hvor modellen ikke har sett på forhånd hvilke spesifikke bilder den skal generere, briljerer Emu2-Gen med sin evne til å utføre flere oppgaver. Den håndterer oppgaver som re-kontekstualisering, stilisering, modifikasjon og region-kontrollert generering på en imponerende måte. For eksempel, modellen kan generere bilder av tre hunder under varierende forhold, noe som demonstrerer dens fleksibilitet i å håndtere en bred variasjon av visuelle scenarioer. Dette understreker viktigheten av å kunne manipulere visuelle elementer i en måte som er både presis og kontrollert, noe som åpner nye muligheter for både kunstnere og teknologer.

Emu2-Gen’s evne til å generere bilder basert på en miks av tekst, bilder og lokasjoner som input, er en revolusjon innenfor visuell kunstig intelligens. Genereringen skjer uten spesifikke instruksjoner, hvilket gjør modellen til et kraftig verktøy for å skape bilder ut fra naturlige språkbeskrivelser eller andre multimodale innspill. Denne evnen er spesielt viktig for områder som e-handel, filmproduksjon og design, hvor man ofte har behov for å raskt visualisere ideer som ennå ikke er helt definert.

Evalueringer på MS-COCO dataset har vist at Emu2-Gen utperforms mange unimodale og multimodale modeller. Modellens CLIP-I og CLIP-T score, som er brukt for å vurdere bilde-kvalitet og prompt-tilpasning, er høyere enn de fleste tidligere systemer. Spesielt har Emu2-Gen vist seg å være overlegent når det gjelder tekst-til-bilde generering i zero-shot sammenhenger, noe som gjør den til et førstevalg for de som ønsker fleksible og effektive løsninger for visuell generering.

En annen viktig styrke ved Emu2-Gen er dens evne til å håndtere subject-driven image editing, hvor modellen kan rekonstruere bilder basert på enkle tekstbeskrivelser eller bilder av et enkelt objekt. I tester på DreamBench, et datasett som består av 30 forskjellige emner og 25 prompt-maler, har Emu2-Gen imponert med sin evne til å generere realistiske bilder av en rekke objekter. Dette kan være særlig nyttig i scenarioer hvor spesifikke elementer eller objekter trenger å bli endret eller tilpasset i et bilde, enten det er for filmproduksjon, spilldesign, eller reklame.

Modellen har også blitt evaluert på flere måter, inkludert gjennom sammenligning av både CLIP-I og CLIP-T score, og resultater har vist at Emu2-Gen er overlegent i både tekstbasert og bildegenerering. Sammenlignet med andre metoder som BLIP-Diffusion og DreamBooth, har Emu2-Gen vist en betydelig høyere kvalitet på genererte bilder, noe som bekrefter dens posisjon som en ledende teknologi innen dette feltet. Resultatene er klare: Emu2-Gen er ikke bare en forbedring av eksisterende modeller, men et stort skritt fremover når det gjelder forståelsen og genereringen av multimodal informasjon.

Det er viktig å merke seg at, til tross for de imponerende resultatene, er det fortsatt utfordringer som Emu2-Gen står overfor. Det er fortsatt rom for forbedring når det gjelder modellens evne til å håndtere visse visuelle kompleksiteter, spesielt i mer ustrukturert eller uventet input. Dette innebærer at videre forskning og utvikling er nødvendig for å heve kvaliteten på modellens output under forskjellige forhold.

En annen dimensjon som er avgjørende for forståelsen av generative multimodale modeller som Emu2-Gen, er de potensielle sosiale og etiske implikasjonene. Som med alle kraftige AI-teknologier, er det viktig å vurdere hvordan slike modeller kan påvirke samfunnet, spesielt når det gjelder temaer som opphavsrett, falske bilder og misbruk av teknologien i skadelige kontekster. Det er essensielt at utviklere, regulatorer og samfunnet som helhet jobber sammen for å etablere riktige rammer for bruken av slike avanserte modeller.

I denne sammenheng kan videre lesing og forståelse av hvordan slike generative modeller kan bidra til fremtidens multimodale systemer være nyttig for de som er interessert i teknologiens utvikling. En viktig del av forståelsen er å se hvordan disse systemene kan tilpasses for mer spesifikke oppgaver, og hvordan de kan integreres i forskjellige industrielle og kreative prosesser. Samtidig må man være bevisst på de utfordringene og risikoene som følger med teknologisk fremgang i et samfunn som er i stadig endring.

Hvordan bygges moderne multimodale språkmodeller, og hvilke datasett driver utviklingen fremover?

De siste årene har vi vært vitne til en markant utvikling i multimodale språkmodeller, der samspillet mellom tekst og bilde står sentralt. Disse modellene, som kombinerer visuell og språklig forståelse, baserer seg i stor grad på massive og nøye kuraterte datasett, kombinert med instruksjonsbasert finjustering og arkitektoniske forbedringer som gjør dem både mer effektive og generaliserbare.

Datasett som The Pile (Gao et al., 2020) og COCO (Lin et al., 2014) har lagt grunnlaget for treningen av store språkmodeller og synsmodeller. COCO gir en robust base med kontekstrike bilder og tilhørende beskrivelser, mens The Pile gir tekstuell mangfoldighet og dekker et bredt spekter av domener. I tillegg gir nyere datasett som Obelics (Laurençon et al., 2023) og M3IT (Li et al., 2023) en mer målrettet og filtrert tilnærming for å bygge multimodale modeller i større skala og med bedre kvalitet på koblingen mellom bilde og tekst. Disse datasettene er ikke bare store i volum, men er også strukturert for å støtte opp under komplekse, instruksjonsbaserte interaksjoner, noe som er essensielt for å bygge generelle assistentlignende systemer.

Videre har forskningsmiljøer fokusert på å utvikle modeller som Pali-3 (S. et al., 2023), InstructBLIP (Dai et al., 2023), DreamLLM (Dong et al., 2023) og Otter (Li et al., 2023). Disse representerer neste generasjons multimodale modeller hvor tekst, bilde og instruksjoner behandles i en felles kontekst. Dette innebærer at modellene ikke bare kan generere en beskrivelse av et bilde, men også besvare spørsmål, utføre resonnering og til og med skape nytt visuelt eller tekstlig innhold basert på kombinerte modaliteter.

En interessant teknikk som har fått mye oppmerksomhet er textual inversion (Gal et al., 2022), hvor modellen lærer nye begreper ved å inkorporere små mengder tekstlig informasjon og dermed personalisere genereringen av bilder. Dette viser hvordan fleksible innlæringsmetoder gjør det mulig å tilpasse modellene til spesifikke behov, uten å trene dem på nytt i sin helhet.

Innen bilde-generering har modeller som SDXL (Podell et al., 2023) og BLIP-Diffusion (Li et al., 2023) brutt ny mark ved å forbedre latent diffusjon og tillate kontrollert generering med høy oppløsning og semantisk styring. Kombinasjonen av visuell instruksjonsfinjustering og latente representasjoner muliggjør høy presisjon og kreativ frihet i generert output.

Parallelt med disse utviklingene kommer benchmark-arbeid som SEED-Bench (Li et al., 2023), som søker å etablere standarder for å evaluere multimodal forståelse og generering. Slike benchmark-plattformer gir innsikt i modellens evne til å generalisere, resonere og forstå visuell kontekst i lys av språklige prompt. Eksempler som VizWiz (Gurari et al., 2018) og OK-VQA (Marino et al., 2019) representerer datasettene der reell verdensforståelse og ekstern kunnskap kreves for å gi presise svar.

Flere arbeider, slik som Kosmos-2 (Peng et al., 2023), går enda lenger og forsøker å binde språklige modeller direkte til perseptuell grounding, altså forankring i reell sansebasert erfaring. Dette markerer et paradigmeskifte i hvordan modeller forholder seg til virkeligheten, der forståelsen av objekter, rom, og interaksjoner ikke lenger er abstrakt, men konkret forankret i observerbare data.

Et annet viktig aspekt er overgangen fra spesialiserte modeller til mer generaliserte assistenter, som Multimodal Foundation Models (Li et al., 2023) tar opp. Disse modellene beveger seg bort fra én-til-én-oppgaver og kan håndtere et bredt spekter av oppgaver med én felles arkitektur. Det gir økt fleksibilitet og potensial for utvidelse til komplekse systemer med sanntidsinteraksjon og forståelse på tvers av modaliteter.

Viktige utfordringer gjenstår. For det første er instruksjonsbasert finjustering fortsatt et aktivt forskningsfelt. Modeller som Visual Instruction Tuning (Liu et al., 2023) og Improved Baselines (Liu et al., 2023) viser at hvordan instruksjoner struktureres har stor påvirkning på modellens læring og ytelse. Dernest må spørsmål om generalisering på tvers av språk og kultur adresseres, spesielt når datasett og modeller i økende grad brukes globalt.

Det er også avgjørende å forstå hvordan multimodale modeller fa

Hvordan effektive visuelle-modelladaptere forbedrer læring i multimodale systemer

Innenfor maskinlæring har utviklingen av modeller som kobler sammen visuelle og språklige representasjoner ført til betydelige fremskritt i flere domener, fra bildeklassifisering til visuell spørsmålsbesvarelse. En viktig komponent i denne utviklingen er bruken av adaptere – små, effektive moduler som kan tilpasses for spesifikke oppgaver. Denne tilnærmingen er spesielt verdifull i konteksten av pre-trente modeller som kan generalisere til forskjellige oppgaver med minimal justering. Spørsmålet som oppstår er hvordan slike adaptere kan forbedre effektiviteten og presisjonen til disse multimodale systemene, og hvorfor deres bruk har blitt et fokusområde for moderne forskning.

Adaptere fungerer ved å utvide eller justere allerede eksisterende pre-trente modeller for å håndtere spesifikke oppgaver, uten å måtte trene hele modellen fra bunnen av. Dette gir en rekke fordeler, som for eksempel reduserte beregningskostnader og raskere tilpasning til nye domener eller spesifikke oppgaver. Et eksempel på dette er utviklingen av CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), som har vært banebrytende innen visuell og språklig representasjonstrening. CLIP-modeller lærer visuelle og tekstlige representasjoner samtidig ved å bruke store mengder tekst-bilde-par, og kan deretter anvendes på en rekke oppgaver som objektklassifisering og spørsmålsbesvarelse, med minimal finjustering.

Men til tross for disse fremskrittene, står forskningen fremdeles overfor flere utfordringer, spesielt når det gjelder hvordan adaptere kan trenes for å oppnå høyere nøyaktighet på tvers av ulike domener. De mest lovende metodene fokuserer på å lære adaptere som ikke bare er effektive på den spesifikke oppgaven, men også generaliserbare til nye, ukjente oppgaver. Det finnes flere tilnærminger for å utvikle slike adaptere, blant annet ved hjelp av selvsupervisert læring og få-skudds læring, som gjør det mulig å lære fra svært få eksempler, en egenskap som er særdeles verdifull når tilgjengelige data er begrenset.

En annen utfordring som ofte diskuteres, er hvordan disse modellene håndterer usikkerhet i de visuelle og språklige dataene de blir trent på. Å utvikle modeller som kan håndtere "naturlige motstandseksjoner" eller feilaktig taggede data på en robust måte, er et aktivt forskningsfelt. Dette er viktig fordi det kan gjøre systemene mer pålitelige når de blir brukt i praktiske scenarier, der data kan være støyete eller ufullstendige.

I tillegg til adaptere og metoder for å forbedre læring, er en annen viktig faktor for modellens effektivitet hvordan den kombinerer informasjon fra forskjellige modaliteter – altså hvordan visuelle og språklige representasjoner kan flette sammen på en måte som gir meningsfulle og nyttige utdata. Forskning på tvers av visuelle og språklige modeller, som for eksempel Visual BERT og VILBERT, har vist at en tett integrasjon av visuelle og språklige strømmer kan føre til en mer kraftfull forståelse av multimodale data. Disse modellene benytter transformer-arkitekturer for å skape en felles representasjon som samtidig kan håndtere bilder og tekst, og det er her adapterne spiller en kritisk rolle ved å justere modellen til spesifikke oppgaver.

For lesere som ønsker å forstå mer om hvordan adaptere fungerer i praksis, er det viktig å merke seg at de ikke er en universell løsning, men et verktøy som må tilpasses den spesifikke oppgaven og datamengden. I mange tilfeller kan de redusere behovet for store mengder merkede data, noe som er en stor fordel når man arbeider med sjeldne eller dyre data. Det er også viktig å forstå at adaptere kan være svært spesifikke for en oppgave, og at det kan være nødvendig å justere dem for hver ny utfordring som oppstår.

Det er også verdt å merke seg at teknologien rundt adaptere og multimodale systemer er i rask utvikling. Nye metoder som dynamisk tilpasning og kontinuerlig læring åpner for mer fleksible og effektive modeller, som kan tilpasse seg endringer i miljøet eller oppgavene de skal løse. Derfor er det avgjørende å følge med på de nyeste fremskrittene i forskningen for å forstå hvordan disse modellene vil utvikle seg i fremtiden og hvilke nye bruksområder de vil muliggjøre.

Hva er opprinnelsen og betydningen av metallmynter i verdensøkonomien?
Hvordan autonome systemer påvirker risikostyring, lovgivning og etikk i detaljhandel
Hvordan overleve under ekstreme forhold: En studie i vilje og overlevelse
Hvordan forbedre ferdigheter i samtale og forståelse i arabisk språk
Hvordan bruke fiken i matlaging og desserter: En utforskning av fikenens allsidighet