Bagel AI
เจาะลึก Bagel AI โมเดล Multimodal โอเพนซอร์สสุดล้ำที่ออกแบบโดย ByteDance ค้นพบขีดความสามารถ กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และวิธีเริ่มต้นใช้งาน Bagel AI ได้แล้ววันนี้
Bagel AI คืออะไร
Bagel AI คือ Multimodal Large Language Model (MLLM) โอเพนซอร์สที่ล้ำสมัย ซึ่งพัฒนาโดยทีม ByteDance Seed ต่างจากโมเดลภาษาแบบดั้งเดิมที่ทำงานกับข้อมูลป้อนเข้าที่เป็นข้อความเท่านั้น Bagel AI ผสานรวม ข้อมูลป้อนเข้าที่เป็นภาพและข้อความ ได้อย่างราบรื่น เพื่อมอบความสามารถในการให้เหตุผลและการสร้างสรรค์ที่ทรงพลังในหลากหลายรูปแบบ
ชื่อ "Bagel" แสดงถึงมุมมองแบบองค์รวมของสติปัญญา ซึ่งเป็นวงจรที่สมบูรณ์ของการมองเห็นและภาษาที่ทำงานร่วมกัน Bagel AI เปิดตัวโดยเน้นที่การเข้าถึงแบบเปิดและการทำงานร่วมกันด้านการวิจัย Bagel AI เป็นโมเดลมาตรฐานที่ผลักดันขอบเขตของการเรียนรู้แบบมัลติโมดัล
การเปิดตัวหลักของ Bagel AI ประกอบด้วยโมเดล Bagel-7B-MoT (Mixture of Tokens) ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการปรับใช้ที่ปรับขนาดได้และประสิทธิภาพสูงในงานมัลติโมดัลต่างๆ
วิธีการใช้งาน Bagel AI
การใช้งาน Bagel AI เป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และผู้ที่ชื่นชอบ AI นี่คือคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อเริ่มต้นใช้งาน:
1. ทดลองใช้งานบน Hugging Face
ไปที่ หน้า Bagel AI อย่างเป็นทางการบน Hugging Face คุณสามารถทดสอบโมเดลได้โดยตรงในเบราว์เซอร์โดยใช้ widgets ที่ให้มาและ Hosted Inference APIs
2. ติดตั้งในเครื่อง
pip install transformers
pip install accelerate
จากนั้นใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อโหลดโมเดล:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT")
3. รันบน Colab
คุณยังสามารถใช้ Google Colab notebooks สำหรับการอนุมานและการปรับแต่งแบบละเอียดบนคลาวด์ได้
4. ปรับแต่งแบบละเอียดบนข้อมูลที่กำหนดเอง
Bagel AI รองรับการฝึกอบรมเพิ่มเติมด้วยชุดข้อมูลภาพและข้อความ ใช้เครื่องมือเช่น PEFT หรือ LoRA เพื่อการปรับตัวที่มีประสิทธิภาพ
คุณสมบัติหลักของ Bagel AI
✅ สติปัญญาแบบมัลติโมดัล
Bagel AI ประมวลผลทั้งข้อความและรูปภาพเป็นข้อมูลป้อนเข้า ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การใส่คำบรรยายภาพ การตอบคำถามเชิงภาพ (VQA) การสร้างสรรค์โดยอิงจากภาพ และอื่นๆ
✅ โมเดลโอเพนซอร์ส
เปิดให้ใช้งานได้อย่างสมบูรณ์ผ่าน Hugging Face นักวิจัยสามารถตรวจสอบ ทำซ้ำ หรือสร้างต่อยอดจาก Bagel AI สำหรับการทดลองใหม่ๆ ได้
✅ น้ำหนักเบาและปรับขนาดได้
Bagel-7B-MoT ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพโดยไม่ลดทอนความเร็ว ทำให้สามารถรันบน GPUs สำหรับผู้บริโภคได้
✅ ตัวเข้ารหัสวิชันซิสเต็มที่แข็งแกร่ง
มีการรวม Vision Transformer (ViT) backbone เพื่อให้มั่นใจถึงความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในบริบทของภาพ
✅ การผสานรวมที่ราบรื่น
รองรับ Python, REST APIs และเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เพื่อการผสานรวมเข้ากับไปป์ไลน์ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย
กรณีการใช้งานของ Bagel AI
📷 การตอบคำถามเชิงภาพ (VQA)
Bagel AI สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาของรูปภาพ สนับสนุนการใช้งานในการศึกษา การเข้าถึง และเครื่องมือค้นหา
📸 การใส่คำบรรยายภาพ
สร้างคำบรรยายที่ละเอียดและแม่นยำโดยอัตโนมัติสำหรับรูปภาพใดๆ เหมาะสำหรับโซเชียลมีเดีย ห้องข่าว หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ
📄 สติปัญญาด้านเอกสาร
ป้อนเอกสารที่สแกนหรือภาพหน้าจอให้กับ Bagel AI และดึงคำตอบหรือบทสรุปตามบริบท
📱 ผู้ช่วยแชท AI
สร้างเอเจนต์แชท AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถตีความและตอบสนองต่อข้อมูลป้อนเข้าที่เป็นข้อความและรูปภาพได้
🎨 AIGC (เนื้อหาที่สร้างโดย AI)
รวม Bagel AI กับเครื่องมือสร้างสรรค์สำหรับการเล่าเรื่อง การสร้างเนื้อหาภาพ หรือการตลาด
ประโยชน์ของ Bagel AI
- การโต้ตอบที่ได้รับการปรับปรุง: การทำความเข้าใจรูปภาพและข้อความพร้อมกันช่วยให้การโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับ AI เป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น
- ลดต้นทุนการพัฒนา: ลักษณะโอเพนซอร์สและความเข้ากันได้กับชุดเครื่องมือมาตรฐานช่วยลดอุปสรรคในการนำไปใช้
- เกรดการวิจัย: เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบเชิงวิชาการ นวัตกรรม และการทดลอง
- การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว: นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่รับรู้ถึงภาพได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องมีโมเดล CV แยกต่างหาก
ข้อจำกัดของ Bagel AI
- ข้อจำกัดด้านความละเอียดของภาพ: รุ่นปัจจุบันรองรับขนาดภาพที่จำกัด
- ภาระการคำนวณ: แม้ว่าจะได้รับการปรับให้เหมาะสมแล้ว การรันโมเดลแบบมัลติโมดัลยังคงต้องมีการตั้งค่าที่แข็งแกร่ง
- ระบบนิเวศในระยะเริ่มต้น: การสนับสนุนจากชุมชนกำลังเติบโต แต่ยังไม่เติบโตเต็มที่เท่า GPT-4 หรือ LLaVA ของ Meta
Bagel AI vs GPT-4V vs LLaVA
| คุณสมบัติ | Bagel AI | GPT-4V | LLaVA |
|---|---|---|---|
| โอเพนซอร์ส | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ | ✅ ใช่ |
| ข้อมูลป้อนเข้าแบบมัลติโมดัล | ✅ ใช่ | ✅ ใช่ | ✅ ใช่ |
| ขนาดโมเดล | 7B | ไม่ทราบ (กรรมสิทธิ์) | 13B |
| การสนับสนุนการปรับแต่งแบบละเอียด | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ | ✅ ใช่ |
| การเข้าถึง | ✅ ฟรี | ❌ จ่าย | ✅ ฟรี |
Bagel AI มอบทางเลือกที่ทรงพลังสำหรับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่กำลังมองหาโมเดลแบบมัลติโมดัลที่ฟรี เปิด และมีความสามารถสูง
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Q1: Bagel AI ใช้งานได้ฟรีหรือไม่
ใช่ Bagel AI เป็นโอเพนซอร์สและใช้งานได้ฟรีอย่างสมบูรณ์ผ่าน Hugging Face หรือการติดตั้งในเครื่อง
Q2: "7B-MoT" ใน Bagel AI หมายถึงอะไร
หมายถึงโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 7 พันล้านตัวโดยใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Tokens เพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสม
Q3: Bagel AI สามารถเข้าใจทั้งข้อความและรูปภาพได้หรือไม่
แน่นอน Bagel AI ได้รับการออกแบบมาให้รับคู่รูปภาพ + ข้อความและสร้างผลลัพธ์ตามนั้น
Q4: ใครเป็นผู้พัฒนา Bagel AI
Bagel AI ได้รับการพัฒนาโดยทีม ByteDance Seed และเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส
Q5: Bagel AI เหมาะสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์หรือไม่
ใช่ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของใบอนุญาตที่เผยแพร่บน Hugging Face และ GitHub repositories
สรุป
Bagel AI เป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าในโลกของ AI โอเพนซอร์ส ด้วยความต้องการในการโต้ตอบแบบมัลติโมดัลที่เพิ่มขึ้น Bagel AI โดดเด่นในฐานะทางเลือกที่ฟรี มีความสามารถสูง และเป็นมิตรกับชุมชนสำหรับข้อเสนอเชิงพาณิชย์ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย นักพัฒนา หรือผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมขององค์กร Bagel AI เปิดประตูสู่ประสบการณ์ AI ที่ชาญฉลาดและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น
สำรวจพลังของ Bagel AI วันนี้และเข้าร่วมชุมชนที่กำลังเติบโตซึ่งเปลี่ยนแปลงอนาคตของระบบอัจฉริยะ