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AnyGPT: LLM multimodal unificado con modelado de secuencias discretas
Created by
Haebom
Autor
Jun Zhan, Junqi Dai, Jiasheng Ye, Yunhua Zhou, Dong Zhang, Zhigeng Liu, Xin Zhang, Ruibin Yuan, Ge Zhang, Linyang Li, Hang Yan, Jie Fu, Tao Gui, Tianxiang Sun, Yugang Jiang, Xipeng Qiu
Describir
AnyGPT es un modelo de lenguaje multimodal universal que utiliza representaciones discretas para integrar diversas modalidades, como voz, texto, imágenes y música. Se puede entrenar de forma fiable sin modificar la arquitectura ni el método de entrenamiento del modelo de lenguaje a gran escala (LLM) existente, y se pueden integrar nuevas modalidades en el LLM con solo preprocesamiento a nivel de datos. Construimos un conjunto de datos multimodal centrado en texto para el preentrenamiento de la alineación multimodal y, utilizando un modelo generativo, sintetizamos el primer conjunto de datos de instrucción multimodal universal a gran escala, compuesto por 108 000 muestras que entrelazan complejamente diversas modalidades. Los resultados experimentales demuestran que AnyGPT permite conversaciones multimodales universales, con un rendimiento comparable al de los modelos especializados en todas las modalidades, lo que demuestra que las representaciones discretas pueden integrar de forma eficaz y cómoda múltiples modalidades dentro de un modelo de lenguaje. Puede encontrar una demostración en https://junzhan2000.github.io/AnyGPT.github.io/ .
Integración de diversas modalidades sin cambiar la arquitectura LLM existente
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Se pueden agregar nuevas modalidades simplemente preprocesando los datos.
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Integración multimodal efectiva y conveniente utilizando representaciones discretas
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Logra un rendimiento comparable al de los modelos especializados en todas las modalidades.
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Construcción del primer conjunto de datos dirigidos multimodalidad, de gran escala y de cualquier a cualquier.
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Limitations:
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Limitations no se menciona explícitamente en el artículo. Se sugiere realizar más investigaciones para mejorar el rendimiento y superar las limitaciones.
