MiniGPT-4の解説です。
公開日:2023年4月21日
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人工知能は、凍結型ビジュアルエンコーダーと大型言語モデル「Vakuna」を組み合わせたMiniGPT-4の登場により、さらに飛躍的な進歩を遂げました。
この画期的なモデルは、いろいろな新しい視覚タスクを示すだけでなく、すごいレベルの新しい理解力が現れて、AIアプリケーションの風景を再定義できるかもしれません。だから、見ていてくださいね。次世代の3つの視覚理解能力を紹介しますし、無料で使える方法もお伝えします。
MiniGPT-4の基本能力は印象的で、手書きのスケッチからアプリを作成したり、視覚の異常を説明したりと、単に見ているものを説明する以上のことができます。
しかし、このモデルの真価を発揮するのは、新たな能力です。
MiniGPT-4は、その高度なマルチモーダル理解力により、画像からインスピレーションを得た物語や詩を書いたり、問題を解決したり、画像に映っていることの方法をユーザーに教えたりすることもできます。
MiniGPT-4は、その長所にもかかわらず、言語の幻覚や時には不十分な知覚能力など、限界があります。
これらの問題は、より質の高いトレーニングデータ、高度な大規模言語モデルとの整合性、より強力な視覚認識モデルの使用によって解決することができます。
人工知能の分野が進歩し続ける中、このようなブレイクアウトモデルは、マルチモーダル世代で可能なことの限界に挑戦していますが、MiniGPT-4は、視覚情報をテキストモダリティに合わせることで、将来的にさらに高度で汎用性のあるAIアプリケーションの可能性を示しています。
さらに、この新モデルは、画像の詳細な説明文の生成、画像の面白さの特定、画像から珍しい内容の発見、画像から人物や映画、芸術に関する情報の検索、さらには画像に写っている商品のラップや広告の作成など、さまざまなデモンストレーションを通じて、その驚くべき能力を披露しています。
これらの例は、MiniGPT-4とその後継機が、さまざまな用途で活躍する強力な可能性を示しています。
サウジアラビアのキング・アブドラ科学技術大学の博士課程学生グループによって開発されたMiniGPT-4は、ラマをベースとした2つの大型言語モデルで、GPT-4で評価されたChatGPTの90%の品質を達成したと言われています。
このモデルは、ブートストラップ言語画像事前訓練で訓練された視覚コンポーネントを組み込み、単一の投影レイヤーを導入して、他のすべての視覚および言語コンポーネントを凍結したまま、符号化された視覚特徴をビキューナ言語モデルに合わせます。
MiniGPT-4の開発者は、モデルのパフォーマンスを最適化するために、2段階のトレーニングアプローチを採用しました。
第1段階では、膨大な数の画像テキストペアを用いてモデルを事前学習し、第2段階では、設計された会話テンプレートを用いて、より小規模で高品質な画像テキストデータセットを用いて事前学習したモデルを微調整する。
この方法により、計算効率を維持しながら、生成の信頼性と使いやすさを向上させることができました。
MiniGPT-4は、非常に強力なGPT-4の縮小版として設計されており、より大きなGPT-4の高度なマルチモーダル生成能力を追求することを目的としています。
開発プロセスでは、言語デコーダーにvicuna、視覚エンコーダーに事前学習済みのQ-formerを搭載したビジョントランスのアーキテクチャを採用しました。
視覚エンコーダーと大規模な言語モデルとの間のギャップを埋めるために、線形投影レイヤーが使用され、視覚的特徴とモデルとのシームレスな統合が可能になりました。
約束通り、MiniGPT-4が発表した3つの次世代能力を紹介しよう。
その1、画像に触発されて物語や詩を書く。
高度なマルチモーダル生成機能を持つMiniGPT-4は、視覚入力からインスピレーションを得た創造的なコンテンツを生成し、人工知能主導のストーリーテリングのエキサイティングな世界を解き放ちます。
その2 画像に示された問題を解決する。
MiniGPT-4は、単なる視覚認識にとどまらず、画像内の問題を特定し、解決策や洞察を提供することができます。
この機能は、実世界のシナリオにおいて、より実用的で問題解決型の人工知能アプリケーションの扉を開くものです。
その3、料理の画像から料理を作る方法など、写真の結果に基づいたタスクの実行方法をユーザーに教える。
MiniGPT-4は、写真に写っている食材を識別するだけでなく、料理のプロセスをユーザーに案内することで、画像認識を次のレベルに引き上げました。
このように、AIは私たちの日常生活において、よりインタラクティブで便利な存在になる可能性を示しているのです。
AIが加速度的に進化・改善する中、MiniGPT-4の次世代能力は氷山の一角に過ぎず、研究者や開発者がこのようなAIモデルの能力を探求・拡大し続けることで、さらなる新たな能力が生まれる可能性があります。
もっと画期的なイノベーションとアプリケーションは、多くの人が予想するよりもずっと早く公開されることでしょう。
ビジョン言語モデルの世界でMiniGPT-4の素晴らしい能力を目の当たりにする一方で、NVIDIAの別の画期的なイノベーションは、人工知能が生成するコンテンツの領域で波紋を広げている。安定拡散を用いた次世代のテキストトゥビデオでは、言語とビジュアルをシームレスに融合して魅力的なビデオコンテンツを作成できることが紹介されている。
NVIDIAの最近のデモでは、テキスト入力を最小限の待ち時間で高品質のビデオ出力に変換する潜在拡散モデルを使用した高解像度ビデオ合成が公開され、パーソナライゼーション能力により説得力のあるビジュアルナラティブを作成する、より身近で効率的な方法を提供し、広告、娯楽、教育などの産業を変革する可能性を示しました。
このモデルは、複数のフレームにまたがって時間的に整列した画像を合成することも可能で、動画生成の新たなベンチマークとなるものです。
このモデルは、数分間の高解像度の車載映像も生成できるように訓練されており、特に自律走行に関する研究に適しています。
これらの動画の解像度は512×1024ピクセルで、ほとんどのベンチマークで最先端を確立しています。
さらに、NVIDIAの研究者は、既存の安定拡散モデルをビデオモデルに変換することを実証しました。
このプロセスでは、安定拡散モデルを短期間のビデオデータで微調整し、その後、ネットワークの既存の各空間レイヤーの後ろに時間レイヤーを追加します。
これらの層は、ビデオデータでトレーニングされます。
また、テキストプロンプトから1280×2048ピクセルの解像度のビデオを生成するために、時間的に安定したアップスケーラーをトレーニングします。
映像モデルの基盤として安定拡散を利用することで、研究者はゼロから新しいモデルを開発することなく、既存の機能や技術を利用することができます。
例えば、学習データセットには現実世界の動画しか含まれていないにもかかわらず、このAIモデルは、基礎となる安定拡散モデルにより、アート動画を生成することも可能です。
生成された動画の長さは、フレームレートに応じて3.8秒から4.7秒です。
NVIDIAのチームは、DreamBooth技術が動画に特化したStable Diffusionモデルと連携し、元のトレーニングデータにはないオブジェクトを含む動画を生成できることも実証しています。
この機能は、DreamBoothを使用してビデオコンテンツをパーソナライズすることができるコンテンツクリエーターにエキサイティングな機会を提供します。
DreamBoothで微調整された画像-静止拡散モデルに時間的なレイヤーを組み込むことで、微妙なテキストプロンプトを使用した場合でも、極めて特殊なコンテンツを出力することができ、これまでで最も素晴らしいテキスト-ビデオ生成機能を提供します。
また、学習した時間的レイヤーを時間的に畳み込むように適用することで、若干の品質低下はあるものの、より長い動画を生成することも可能です。
さらに、このモデルは、バウンディングボックスを条件とする画像のみの潜在拡散モデルを学習させることで、特定の運転シナリオをシミュレートすることができ、ユーザーが定義したシーンからもっともらしい動画を作成することが可能です。
さらに、このモデルは、同じスタートフレームから複数のリアルなロールアウトを生成することができ、その汎用性と様々な領域への応用の可能性を示しています。