Bagel AI
Selami lebih dalam Bagel AI, model multimodal sumber terbuka revolusioner yang dirancang oleh ByteDance. Temukan kemampuannya, kasus penggunaan, manfaat, dan cara memulai dengan Bagel AI hari ini.
Apa itu Bagel AI?
Bagel AI adalah Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM) sumber terbuka canggih yang dikembangkan oleh tim ByteDance Seed. Tidak seperti model bahasa tradisional yang hanya beroperasi pada input teks, Bagel AI secara mulus mengintegrasikan input visual dan tekstual untuk memberikan kemampuan penalaran dan generasi yang kuat di berbagai modalitas.
Nama "Bagel" mewakili pandangan holistik tentang kecerdasan — lingkaran lengkap visi dan bahasa yang bekerja bersama. Dirilis dengan fokus pada akses terbuka dan kolaborasi penelitian, Bagel AI adalah model tolok ukur yang mendorong batas pembelajaran multimodal.
Rilis utama Bagel AI mencakup model Bagel-7B-MoT (Mixture of Tokens), yang dioptimalkan untuk penerapan yang terukur dan kinerja tinggi di berbagai tugas multimodal.
Cara Menggunakan Bagel AI
Menggunakan Bagel AI mudah dan dapat diakses oleh pengembang, peneliti, dan penggemar AI. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk memulai:
1. Coba di Hugging Face
Buka halaman Bagel AI resmi di Hugging Face. Anda dapat menguji model secara langsung di browser menggunakan widget yang disediakan dan API inferensi yang dihosting.
2. Instal Secara Lokal
pip install transformers
pip install accelerate
Kemudian gunakan cuplikan kode berikut untuk memuat model:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT")
3. Jalankan di Colab
Anda juga dapat menggunakan buku catatan Google Colab untuk inferensi dan penyetelan halus berbasis cloud.
4. Fine-Tune pada Data Kustom
Bagel AI mendukung pelatihan lebih lanjut dengan dataset visual dan tekstual. Gunakan alat seperti PEFT atau LoRA untuk adaptasi yang efisien.
Fitur Utama Bagel AI
✅ Kecerdasan Multimodal
Bagel AI memproses teks dan gambar sebagai input, memungkinkan tugas-tugas seperti pemberian keterangan gambar, penjawaban pertanyaan visual (VQA), generasi berbasis gambar, dan banyak lagi.
✅ Model Sumber Terbuka
Sepenuhnya terbuka dan dapat diakses melalui Hugging Face. Peneliti dapat mengaudit, mereplikasi, atau membangun di atas Bagel AI untuk eksperimen baru.
✅ Ringan dan Terukur
Bagel-7B-MoT dioptimalkan untuk kinerja tanpa mengorbankan kecepatan, sehingga layak untuk dijalankan pada GPU konsumen.
✅ Encoder Visi yang Kuat
Ini menggabungkan tulang punggung Vision Transformer (ViT) untuk memastikan pemahaman mendalam tentang konteks visual.
✅ Integrasi Mulus
Mendukung Python, REST API, dan berbagai kerangka kerja pembelajaran mesin untuk integrasi yang mudah ke dalam pipeline yang ada.
Kasus Penggunaan Bagel AI
📷 Penjawaban Pertanyaan Visual (VQA)
Bagel AI dapat menjawab pertanyaan tentang konten gambar, mendukung aplikasi di bidang pendidikan, aksesibilitas, dan mesin pencari.
📸 Pemberian Keterangan Gambar
Secara otomatis menghasilkan keterangan yang detail dan akurat untuk gambar apa pun yang diberikan, ideal untuk media sosial, ruang berita, atau platform e-commerce.
📄 Kecerdasan Dokumen
Berikan dokumen atau tangkapan layar yang dipindai ke Bagel AI dan ambil jawaban atau ringkasan kontekstual.
📱 Asisten Obrolan AI
Bangun agen obrolan AI yang lebih cerdas yang dapat menafsirkan dan menanggapi input teks dan gambar.
🎨 AIGC (Konten yang Dihasilkan AI)
Kombinasikan Bagel AI dengan alat generatif untuk bercerita, pembuatan konten visual, atau pemasaran.
Manfaat Bagel AI
- Interaksi yang Ditingkatkan: Memahami gambar dan teks secara bersamaan memungkinkan interaksi manusia-AI yang lebih alami.
- Pengurangan Biaya Pengembangan: Sifat sumber terbuka dan kompatibilitas dengan toolkit standar menurunkan hambatan untuk adopsi.
- Tingkat Penelitian: Ideal untuk tolok ukur akademik, inovasi, dan eksperimen.
- Pembuatan Prototipe Cepat: Pengembang dapat dengan cepat membuat aplikasi yang sadar visual tanpa memerlukan model CV terpisah.
Keterbatasan Bagel AI
- Batasan Resolusi Gambar: Rilis saat ini mendukung ukuran gambar yang terbatas.
- Beban Komputasi: Meskipun dioptimalkan, menjalankan model multimodal masih memerlukan pengaturan yang kuat.
- Ekosistem Tahap Awal: Dukungan komunitas berkembang, tetapi belum sematang GPT-4 atau LLaVA Meta.
Bagel AI vs GPT-4V vs LLaVA
| Fitur | Bagel AI | GPT-4V | LLaVA |
|---|---|---|---|
| Sumber Terbuka | ✅ Ya | ❌ Tidak | ✅ Ya |
| Input Multimodal | ✅ Ya | ✅ Ya | ✅ Ya |
| Ukuran Model | 7B | Tidak Diketahui (Proprietary) | 13B |
| Dukungan Fine-tuning | ✅ Ya | ❌ Tidak | ✅ Ya |
| Aksesibilitas | ✅ Gratis | ❌ Berbayar | ✅ Gratis |
Bagel AI memberikan alternatif yang kuat untuk model proprietary, terutama bagi pengguna yang mencari model multimodal gratis, terbuka, dan sangat mumpuni.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Q1: Apakah Bagel AI gratis untuk digunakan?
Ya, Bagel AI adalah sumber terbuka dan sepenuhnya gratis untuk digunakan melalui Hugging Face atau instalasi lokal.
Q2: Apa arti "7B-MoT" di Bagel AI?
Itu singkatan dari model 7 miliar parameter yang menggunakan arsitektur Mixture of Tokens untuk kinerja yang dioptimalkan.
Q3: Bisakah Bagel AI memahami teks dan gambar?
Tentu saja. Bagel AI dirancang untuk menerima pasangan gambar + teks dan menghasilkan output yang sesuai.
Q4: Siapa yang mengembangkan Bagel AI?
Bagel AI dikembangkan oleh tim ByteDance Seed dan dirilis di bawah lisensi sumber terbuka.
Q5: Apakah Bagel AI cocok untuk penggunaan komersial?
Ya, tunduk pada ketentuan lisensi yang diterbitkan di repositori Hugging Face dan GitHub.
Kesimpulan
Bagel AI adalah langkah maju yang penting di dunia AI sumber terbuka. Dengan meningkatnya kebutuhan interaksi multimodal, Bagel AI menonjol sebagai alternatif yang tersedia secara bebas, sangat mumpuni, dan ramah komunitas untuk penawaran komersial. Baik Anda seorang peneliti, pengembang, atau inovator perusahaan, Bagel AI membuka pintu menuju pengalaman AI yang lebih cerdas dan lebih intuitif.
Jelajahi kekuatan Bagel AI hari ini dan bergabunglah dengan komunitas yang berkembang yang mengubah masa depan sistem cerdas.