ByteDance BAGEL: อนาคตของ AI มัลติโมดอลโอเพนซอร์สที่ถูกปลดปล่อย

ในเดือนพฤษภาคม 2568 ByteDance ได้ก้าวไปข้างหน้าอย่างกล้าหาญในแวดวง AI ด้วยการเปิดซอร์สโมเดลฐานรากแบบมัลติโมดอลอันทรงพลัง—ByteDance BAGEL การเปิดตัวที่ก้าวล้ำนี้ถือเป็นหมุดหมายสำคัญในการพัฒนา ระบบ AI ที่สามารถผสานรวมวิสัยทัศน์ ภาษา และการให้เหตุผลได้อย่างราบรื่น สำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และธุรกิจ โมเดล ByteDance BAGEL เปิดโลกแห่งโอกาสและนวัตกรรมใหม่

ในบทความเชิงลึกนี้ เราจะสำรวจว่าโมเดล ByteDance BAGEL คืออะไร ทำงานอย่างไร อะไรที่ทำให้มันไม่เหมือนใคร และมันเปรียบเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่ในตลาดอย่างไร นอกจากนี้ เราจะดูที่กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ ข้อจำกัด และวิธีที่คุณสามารถเริ่มใช้ ByteDance BAGEL ในโครงการ AI ของคุณเอง

ByteDance BAGEL คืออะไร

ByteDance BAGEL (ย่อมาจาก ByteDance General Embodied Language model) เป็นโมเดล AI มัลติโมดอลขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Seed Research Lab ของ ByteDance โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจและสร้างเนื้อหาในหลายรูปแบบ—โดยหลักคือรูปภาพ ข้อความ และวิดีโอ ด้วยการเปิดตัว ByteDance BAGEL ByteDance ได้เข้าสู่เวทีของโมเดลฐานรากแบบมัลติโมดอลควบคู่ไปกับผู้เล่นรายใหญ่ เช่น OpenAI, Google DeepMind, Meta และ Anthropic

ต่างจากโมเดลแบบโมดอลเดียวแบบดั้งเดิมที่จัดการข้อความหรือรูปภาพแยกกัน ByteDance BAGEL ผสานรวมข้อมูลจากรูปแบบที่หลากหลายเข้าสู่การแสดงที่เป็นหนึ่งเดียว ทำให้สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ เช่น:

การตอบคำถามด้วยภาพ (VQA)
การบรรยายภาพและการสร้างภาพ
การสรุปวิดีโอ
การดึงข้อมูลข้ามรูปแบบ
การให้เหตุผลแบบมัลติโมดอล
การเล่าเรื่องด้วยภาพ

ทำไม ByteDance BAGEL ถึงมีความสำคัญ

การเปิดตัว ByteDance BAGEL เป็นมากกว่าแค่ความสำเร็จทางเทคโนโลยี—แต่เป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ที่วางตำแหน่งให้ ByteDance เป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI แบบโอเพนซอร์ส นี่คือเหตุผลว่าทำไมมันถึงมีความสำคัญ:

1. ความเชี่ยวชาญด้านมัลติโมดอล

ต่างจากโมเดลอื่นๆ ที่เน้นที่ข้อความหรือภาพนิ่งเป็นหลัก ByteDance BAGEL แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจแบบไดนามิก ชั่วขณะ และข้ามรูปแบบ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับ:

การตัดต่อวิดีโอ
ความเป็นจริงเสมือน
ระบบอัตโนมัติ
การกลั่นกรองเนื้อหาอัจฉริยะ

2. ความมุ่งมั่นในโอเพนซอร์ส

ด้วยการเปิดซอร์ส ByteDance BAGEL ByteDance กำลังเชิญชวนชุมชนวิจัยทั่วโลกให้ร่วมมือ ปรับปรุง และขยายโมเดล การทำให้การเข้าถึงเป็นประชาธิปไตยนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงการทดลองที่กว้างขึ้นและความคืบหน้าที่เร็วขึ้นในระบบนิเวศ AI

3. เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ

เกณฑ์มาตรฐานเบื้องต้นชี้ให้เห็นว่า ByteDance BAGEL มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลแบบมัลติโมดอลเชิงพาณิชย์และเชิงวิชาการจำนวนมากในงานต่างๆ เช่น ความเที่ยงตรงในการสร้างภาพ ความแม่นยำในการบรรยาย และความลึกซึ้งในการให้เหตุผล เมื่อเทียบกับโมเดลอย่าง GPT-4o, Gemini 1.5 และ Flamingo ByteDance BAGEL ให้ผลลัพธ์ที่สามารถแข่งขันได้สูง

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ ByteDance BAGEL

สถาปัตยกรรมเบื้องหลัง ByteDance BAGEL ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าใน vision transformers (ViT), large language models (LLMs) และ video transformers ส่วนประกอบหลัก ได้แก่:

Visual Encoder: ประมวลผลรูปภาพและวิดีโอเป็น embeddings
Language Model: transformer ขนาดใหญ่ที่จัดการการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้าง
Cross-Modal Attention: เชื่อมต่อสตรีมภาพและข้อความ ทำให้สามารถให้เหตุผลข้ามรูปแบบได้

โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยคู่ภาพ-คำบรรยาย สคริปต์วิดีโอ ข้อมูลเว็บ และข้อมูลสังเคราะห์—ทั้งหมดได้รับการทำความสะอาดและดูแลจัดการเพื่อให้มั่นใจถึงความหลากหลายและความเกี่ยวข้อง การฝึกอบรมดำเนินการบน GPU A100 หลายพันตัวเป็นเวลาหลายเดือน

ByteDance BAGEL เทียบกับโมเดลมัลติโมดอลอื่นๆ

นี่คือวิธีที่ ByteDance BAGEL เปรียบเทียบกับคู่แข่ง:

โมเดล	การรองรับรูปแบบ	โอเพนซอร์ส	ประสิทธิภาพ	คุณสมบัติพิเศษ
ByteDance BAGEL	ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ	ใช่	สูง	การให้เหตุผลแบบมัลติโมดอลแบบ end-to-end
GPT-4o	ข้อความ รูปภาพ เสียง	ไม่	สูงมาก	การสนทนาแบบ Omnimodal
Gemini 1.5	ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ	บางส่วน	สูง	การผสานรวม Google Search อย่างลึกซึ้ง
LLaVA	ข้อความ รูปภาพ	ใช่	ปานกลาง	การอนุมานที่รวดเร็ว
Flamingo	ข้อความ รูปภาพ	ไม่	สูง	การสนทนาด้วยภาพ

ByteDance BAGEL โดดเด่นในด้าน:

โค้ดและน้ำหนักโอเพนซอร์สเต็มรูปแบบ
รองรับทั้งรูปแบบรูปภาพและวิดีโอ
ประสิทธิภาพที่สมดุลในเกณฑ์มาตรฐาน

กรณีการใช้งานสำหรับ ByteDance BAGEL

แอปพลิเคชันที่มีศักยภาพสำหรับ ByteDance BAGEL ครอบคลุมอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ:

1. การสร้างเนื้อหา

สร้างสตอรีบอร์ดจากสคริปต์
สร้างนิยายภาพที่สร้างโดย AI
สรุปเนื้อหาวิดีโอขนาดยาว

2. อีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก

การค้นหาผลิตภัณฑ์ด้วยภาพ
โฆษณาอัจฉริยะ
ห้องลองเสื้อผ้าเสมือนจริง

3. การศึกษาและการฝึกอบรม

คำอธิบายด้วยภาพสำหรับแนวคิดที่ซับซ้อน
การสรุปวิดีโอเพื่อการศึกษา
ผู้ช่วยการเรียนรู้แบบโต้ตอบ

4. การดูแลสุขภาพ

การบรรยายภาพทางการแพทย์
การวินิจฉัยด้วยภาพจากการสแกน

5. ความบันเทิงและการเล่นเกม

การสร้างแบบจำลองพฤติกรรม NPC
การสร้างฉากแบบไดนามิก

ข้อจำกัดของ ByteDance BAGEL

แม้จะมีจุดแข็ง แต่ ByteDance BAGEL ก็มีข้อจำกัดบางประการ:

ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์: การเรียกใช้โมเดลเต็มรูปแบบอาจต้องใช้ GPU ระดับไฮเอนด์และหน่วยความจำจำนวนมาก
อคติของข้อมูลการฝึกอบรม: เช่นเดียวกับโมเดลขนาดใหญ่อื่นๆ อาจสืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม
การให้เหตุผลเชิงชั่วขณะ: แม้ว่าจะจัดการวิดีโอได้ดี แต่การให้เหตุผลเชิงชั่วขณะอย่างละเอียดในวิดีโอขนาดยาวยังคงเป็นความท้าทาย
การออกแบบ Prompt: ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวิธีการกำหนดกรอบงาน ซึ่งต้องมีการเพิ่มประสิทธิภาพ Prompt

เริ่มต้นใช้งาน ByteDance BAGEL

สนใจที่จะลอง ByteDance BAGEL หรือไม่ นี่คือวิธีที่คุณสามารถเริ่มต้นได้:

1. เข้าถึงโมเดล

โมเดล พร้อมด้วยน้ำหนักที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าและเอกสารประกอบ มีอยู่ใน GitHub และ Hugging Face

2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องของคุณมี NVIDIA A100 อย่างน้อยหนึ่งตัวหรือ GPU ที่เทียบเท่ากัน โคลน repo และทำตามคำแนะนำในการติดตั้ง

git clone https://github.com/bytedance/BAGEL.git
cd BAGEL
pip install -r requirements.txt

3. เรียกใช้การสาธิตและบทช่วยสอน

เริ่มต้นด้วยการสาธิต Colab notebook ที่รวมไว้ ซึ่งรวมถึงการบรรยายภาพ VQA และงานเล่าเรื่องด้วยภาพ

4. ปรับแต่งสำหรับงานที่กำหนดเอง

คุณสามารถปรับแต่ง ByteDance BAGEL บนข้อมูลเฉพาะโดเมนของคุณโดยใช้ LoRA หรือไปป์ไลน์การฝึกอบรมแบบเต็มรูปแบบ

อนาคตของ ByteDance BAGEL

การเปิดตัว ByteDance BAGEL เป็นเพียงจุดเริ่มต้น ByteDance มุ่งมั่นที่จะทำซ้ำในอนาคตที่จะ:

ปรับปรุงความเข้าใจวิดีโอและการให้เหตุผลเชิงชั่วขณะ
รองรับเสียงเป็นรูปแบบเพิ่มเติม
ปรับปรุงความสามารถในการเรียนรู้แบบ few-shot และ zero-shot
ลดข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ผ่านการกลั่นโมเดล

เมื่อชุมชนเริ่มสร้างบน ByteDance BAGEL เราสามารถคาดหวังระบบนิเวศที่เฟื่องฟูของปลั๊กอิน API และ forks เฉพาะทาง

ความคิดสุดท้าย

โมเดล ByteDance BAGEL แสดงถึงความก้าวหน้าในการแสวงหาการรวมภาษาและวิสัยทัศน์ภายใต้กรอบ AI เดียว ด้วยการเปิดซอร์สโมเดลแบบมัลติโมดอลที่ทรงพลังเช่นนี้ ByteDance ได้มอบอำนาจให้ชุมชนทั่วโลกในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ และทำงานร่วมกันในรูปแบบใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้น

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น นักวิจัยที่ผลักดันขอบเขตของ AI หรือธุรกิจที่สำรวจระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ByteDance BAGEL เป็นเครื่องมือที่คุ้มค่าแก่การสำรวจ

ติดตาม story321.com ในขณะที่เรายังคงครอบคลุมวิวัฒนาการของ ByteDance BAGEL และอนาคตของ AI แบบโอเพนซอร์ส เราจะนำเสนอ บทช่วยสอน ข้อมูลเชิงลึก การแบ่งย่อยกรณีการใช้งาน และการสัมภาษณ์กับผู้คนที่กำลังกำหนดพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นนี้