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Transformer一作來卷多模態!學術圖表也能看懂,100毫秒極速響應

人工智能 新聞
Transformer一作攜團隊也帶來了新作,一個規模為80億參數的多模態大模型Fuyu-8B。

最近多模態大模型是真熱鬧啊。

這不,Transformer一作攜團隊也帶來了新作,一個規模為80億參數的多模態大模型Fuyu-8B

而且發布即開源,模型權重在Hugging Face上可以看到。

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該模型具備強大的圖像理解能力。

照片、圖表、PDF、界面UI都不在話下。

能從這么一張復雜的食物網里理清楚各個生物之間的關系。

提問:道格拉斯冷杉針葉缺失了,哪種生物會滅絕?

回答:紅樹田鼠。

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也能從密密麻麻的連線圖里找到,權游“小指頭”扮演者Aidan Gillen出演過HBO兩個系列的劇。

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看得懂專業圖表,可以幫你找到想要的數據。

提問:(左圖)24、32、33、42這組數字序列中丟了哪個數?
回答:29

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一張包含多個圖表的PDF也難不倒它。提問:加州哪里的工作前景不錯?

Fuyu-8B可以準確找到對應的信息塊,并給出正確答案“洛杉磯”。

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而且Fuyu-8B的處理速度很快,研究團隊表示100毫秒內可反饋大圖像處理結果。

同時它還很“輕巧”,不僅模型規模沒超百億,還沒有使用圖像編碼器

這讓它能更快速進行訓練和推理,并支持處理任意大小圖像

Hugging Face聯創兼CTO看了都有點激動,表示假如自己還沒有創業,那么這個項目會啟發他做點什么。

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該成果來自Transformer一作Ashish Vaswani所在創業公司Adept。

目前該模型已開源,demo可線上試玩。

一個只有解碼器的Transformer

現在在Hugging Face上即可體驗Fuyu-8B的能力。

Demo中提供了兩種任務。

  • 看圖問答
  • 圖像概述

可以上傳一張圖片然后對大模型進行提問。

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或者是直接讓它看圖然后描述圖片內容。

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大模型的常識水平不錯,比如問它一道甜點是怎么做的?

它給出的回答是:

這道甜點是用一層層的酥皮做成的,上面點綴著開心果和帕瑪森奶酪。

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測試了下中文能力,發現它能理解中文,但是“習慣性”用英文回答。

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模型采用了一種簡單的架構:純解碼器Transformer

它沒有圖像編碼器。圖像塊(image patch)繞過embedding lookup,即在嵌入矩陣中查找特定輸入的過程,直接映射到Transformer的第一層。

這種架構使得模型能支持任意圖像分辨率。

研究團隊刪除了圖像特定位置嵌入,并按掃描線順序(raster-scan order)輸入盡可能多的圖像token。

通過一個特殊的圖像轉換行符號,模型能知道在什么時候斷行。

由此模型在訓練時可以使用任意大小的圖像。

這種架構也更進一步簡化了模型的訓練和推理過程。

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這種架構模式也引起了不少網友的關注,有人就表示,之前總覺得大模型圖像理解能力差是因為使用了固定大小的patch。

但Fuyu-8B反駁了他的這一想法。

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實驗結果顯示Fuyu-8B在多個任務中性能優于PaLM-e-12B和QWEN-VL(10B)。

研究團隊還表示,刷榜不是他們本次工作的最終目的,所以模型沒有進行優化。

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他們構建這個大模型的真正目的是為了提升自家產品的能力。

Adept團隊致力于打造一個AI Copilot。

這個Copilot能夠理解用戶屏幕上的內容(比如網頁、PPT、PDF、圖表等),并能輔助人類快速完成工作。

這就要求大模型需要能理解環境信息,同時可以代替人類進行操作。換言之,需要大模型能具備超強的圖像理解能力。

所以這也是為啥Fuyu-8B會很強調對UI的理解能力。

比如它能理解你打開的窗口,以及窗口內的信息。

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Adept:新晉獨角獸

帶來這一新工作的團隊是Adept。

這是一家由Transformer一作、前OpenAI工程副總裁等業內大佬共同創立的AI公司。

它成立于2022年4月。目前已完成B輪融資,總融資額達4.15億美元,公司估值超過10億美元。

首席科學家是Ashish Vaswani。他是《Attention is all you need》的第一作者,平常看論文時經常出現的“(Vaswani et al., 2017)”就是這位大佬。

他博士畢業于南加州大學,在谷歌大腦工作已有5年。

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Transformer的另一位作者Niki Parmar也加入了該團隊。
她在印度上完大學后,同樣在南加州大學讀完碩士,在谷歌工作了近7年。

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創始人兼CEO David Luan,是前OpenAI加州實驗室工程副總裁,參與過GPT-2、GPT-3、CLIP、DALL-E等模型的開發,后來加入谷歌,曾任谷歌大腦大模型研究的Director。

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Adept致力于打造一個AI Copilot。

團隊在去年推出的首項工作,就頗有AutoGPT那感覺。

他們打造的Action Transformer(ACT-1),會使用瀏覽器、Excel等,能理解人類給出的命令并完成相應操作。

比如想要在Excel表格中加上利潤、利潤率,只需把這段話輸入給AI,它就能自己在對應行列創建公式完成任務了。

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同時該團隊還非常關注開源工作。

今年先后推出的兩項工作Persimmon-8B和Fuyu-8B,都已對外開源。

Demo試玩:https://huggingface.co/spaces/adept/fuyu-8b-demo

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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