「インタリーブされた視覚と言語の生成における新たな道を切り拓く：MiniGPT-5とジェネラティブVokenの力を解き放つ」

「美容とファッションの世界に新たな時代を切り拓く：MiniGPT-5とジェネラティブVokenが持つ力を解き放つ」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-25-at-2.32.14-AM-1024×691.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/10/Screenshot-2023-10-25-at-2.32.14-AM-150×150.png”/><p>大規模言語モデルは、人間の言語を理解し生成することに優れています。この能力は、テキストの要約、感情分析、翻訳、チャットボットなどのタスクにおいて重要であり、自然言語処理のための貴重なツールとなっています。これらのモデルは、機械翻訳システムを改善することができ、異なる言語間でより正確かつ文脈に即した翻訳を可能にし、数多くのグローバルなコミュニケーションやビジネスアプリケーションに活用できます。 </p><p>大規模言語モデルは、テキスト内の人名、場所名、組織名、日付などの具名エンティティを認識し分類することが得意です。彼らは文章や文書に提示された情報に基づいて質問に答えることができます。彼らは質問の文脈を理解し、関連する情報を抽出して正確な回答を提供します。ただし、現在の大規模言語モデルは、テキスト画像のペアを処理することに基づいています。新しい画像を生成するタスクでは支援が必要です。新しいビジョンと言語のタスクでは、トピック中心のデータに強く依存し、しばしば画像の記述をスキップします。</p><p>カリフォルニア大学の研究者たちは、ジェネレーティブトーカンに基づく視覚と言語生成技術を取り入れた新しいモデルである MiniGPT-5 を開発しました。このマルチモーダルエンコーダは、他の大規模言語モデルと比較して効果的であることが証明された画期的な技術です。ジェネレーティブトーカンを安定した拡散モデルと組み合わせて、視覚と言語の出力を生成します。 </p><p>ジェネレーティブトーカンとは、生の画像で直接トレーニング可能な特別なビジュアルトーカンのことを指します。ビジュアルトーカンは、ビジョン情報を組み入れるためにモデルの入力に追加される要素を指します。画像キャプションを生成する際には、モデルは画像を入力として受け取り、特別なビジュアルトーカンの系列にトークン化し、画像の文脈や説明を表すテキストトークンと組み合わせます。この統合により、モデルは意味のある文脈に適したキャプションを生成することができます。</p><p>研究者たちは、高品質なテキストに対応する視覚特徴の単一モードアラインメントと、視覚とテキストのプロンプトが生成時にうまく調整されることを確認する二段階メソッドを採用しました。彼らの手法はドメイン特有の注釈を排除し、既存の作品からのソリューションを作ることができるようにします。彼らはテキストと画像のバランスを取るために、デュアルロス戦略を採用しました。彼らの適応された方法はトレーニングの効率を最適化し、メモリの制約に対処することも容易です。</p><p>チームは、MiniGPT-4エンコーダに対してパラメータ効率の高い微調整を実施し、モデルがより良く指示やプロンプトを理解し、新しいタスクやゼロショットタスクでのパフォーマンスを向上させるようにしました。彼らはまた、MiniGPT-4で使用される言語エンコーダVicunaに対してプレフィックスチューニングとLoRAを試しました。これらの手法に関する今後の研究は、既存の画像とテキストモデルの不一致の性質により以前は難しいと思われていた応用範囲を広げるでしょう。 </p>

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