Meta AI представляет AnyMAL будущее мультимодальных языковых моделей, объединяющих текст, изображения, видео, аудио и данные сенсоров движения

Meta AI презентует AnyMAL – будущее мультимодальных языковых моделей, объединяющих текст, изображения, видео, аудио и данные сенсоров движения

В искусственном интеллекте одной из основных проблем является обеспечение способности машин понимать и создавать человеческий язык в сочетании с различными сенсорными сигналами, такими как изображения, видео, звук и движение. Эта проблема имеет значительные последствия для множества приложений, включая взаимодействие человека с компьютером, генерацию контента и доступность. Традиционные языковые модели часто сосредотачиваются исключительно на текстовых вводах и выводах, что ограничивает их способность понимать и реагировать на разнообразные способы взаимодействия человека с миром. Признавая эту ограниченность, команда исследователей решила прямолинейно решить эту проблему, что привело к разработке AnyMAL – прорывной мультимодальной языковой модели.

Существующие методы и инструменты в понимании языка часто не успевают за обработкой разнообразных модальностей. Однако исследовательская группа, стоящая за AnyMAL, разработала новый подход для решения этой проблемы. Они разработали масштабную мультимодальную языковую модель (LLM), которая на практике безупречно интегрирует различные сенсорные сигналы. AnyMAL – это не просто языковая модель; она воплощает потенциал ИИ понимать и создавать язык в мультимодальном контексте.

Представьте себе взаимодействие с ИИ-моделью, комбинируя сенсорные сигналы из окружающего мира. AnyMAL делает это возможным, позволяя задавать запросы, предполагающие общее понимание мира через сенсорные восприятия, включая зрительные, слуховые и движительные сигналы. В отличие от традиционных языковых моделей, опирающихся только на текст, AnyMAL может обрабатывать и создавать язык, учитывая богатый контекст, предоставленный различными модальностями.

Методология, стоящая за AnyMAL, так же впечатляюща, как и ее потенциальные применения. Исследователи использовали открытые ресурсы и масштабируемые решения для обучения этой мультимодальной языковой модели. Одно из ключевых новшеств – это мультимодальный набор данных настройки инструкций (MM-IT), тщательно подобранная коллекция аннотаций для мультимодальных инструкций. Этот набор данных сыграл важную роль в обучении AnyMAL, позволяя ему понимать и отвечать на инструкции, которые включают несколько сенсорных сигналов.

Одной из выдающихся особенностей AnyMAL является его способность обрабатывать несколько модальностей последовательно и согласованно. Это демонстрирует замечательные результаты в различных задачах, как показывает сравнение с другими моделями типа “вид-язык”. На примерах AnyMAL раскрывает свои возможности. AnyMAL последовательно проявляет сильное зрительное понимание, способность создавать язык и дополнительные логические умения, от творческих заданий по написанию до инструкций о том, как что-то сделать, и запросов на рекомендации, вопросы и ответы.

Например, в примере творческого письма AnyMAL реагирует на подсказку “Напишите шутку на эту тему” забавным ответом, связанным с изображением картины “отгрызнувший орешек”. Это демонстрирует его способности визуального распознавания, а также его способность к творчеству и юмору. В ситуации “как сделать” AnyMAL предоставляет ясные и краткие инструкции по исправлению спущенной шины, демонстрируя понимание контекста изображения и его способность создавать соответствующий язык.

В рекомендации о сочетании вина с стейком, AnyMAL точно определяет вино, которое лучше всего подходит к стейку на основе изображения двух бутылок вина. Это демонстрирует его способность предоставлять практические рекомендации, основанные на визуальном контексте.

Более того, в сценарии вопросов и ответов AnyMAL правильно определяет реку Арно на изображении Флоренции, Италия, и предоставляет информацию о ее длине. Это подчеркивает его сильные возможности распознавания объектов и знаний фактов.

Заключительные замечания

В заключение, AnyMAL представляет собой значительный прогресс в понимании мультимодальной речи. Он решает фундаментальную проблему в области искусственного интеллекта, позволяя машинам понимать и генерировать язык в сочетании с разнообразными сенсорными входами. Методология AnyMAL, основанная на обширном мультимодальном наборе данных и крупномасштабном обучении, дает впечатляющие результаты в различных задачах, от творческого письма до практических рекомендаций и получения фактических знаний.

Однако, как и у любой передовой технологии, у AnyMAL есть свои ограничения. Иногда он бывает затруднен в приоритете визуального контекста перед текстовыми подсказками, а количество сопоставленных данных изображение-текст ограничивает его знания. Тем не менее, потенциал модели приспосабливаться к различным модальностям за пределами четырех изначально рассматриваемых открывает возможности для будущих исследований и приложений в коммуникации, основанной на искусственном интеллекте.