字節跳動 BAGEL：釋放開源多模態 AI 的未來

2025 年 5 月，字節跳動在人工智慧領域邁出了大膽的一步，開源了其強大的多模態基礎模型——ByteDance BAGEL。這項突破性的發布標誌著在開發能夠無縫整合視覺、語言和推理的人工智慧系統方面的一個重要里程碑。對於研究人員、開發人員和企業而言，ByteDance BAGEL 模型開啟了機遇和創新的新前沿。

在這篇深入的文章中，我們將探討 ByteDance BAGEL 模型是什麼、它是如何運作的、是什麼讓它與眾不同，以及它與市場上現有解決方案的比較。我們還將研究其潛在的用例、局限性，以及如何開始在您自己的人工智慧專案中使用 ByteDance BAGEL。

什麼是 ByteDance BAGEL？

ByteDance BAGEL（字節跳動通用具體化語言模型 ByteDance General Embodied Language model 的縮寫）是由字節跳動的 Seed Research Lab 開發的開源、大規模多模態人工智慧模型。該模型經過訓練，可以理解和生成跨多種模態的內容——主要是圖像、文字和影片。隨著 ByteDance BAGEL 的發布，字節跳動與 OpenAI、Google DeepMind、Meta 和 Anthropic 等主要參與者一起進入了基礎多模態模型的領域。

與傳統的單模態模型（分別處理文字或圖像）不同，ByteDance BAGEL 將來自不同模態的資訊整合到一個統一的表示中，使其能夠執行複雜的任務，例如：

視覺問答 (VQA)
圖像描述和生成
影片摘要
跨模態檢索
多模態推理
視覺故事講述

為什麼 ByteDance BAGEL 很重要

ByteDance BAGEL 的發布不僅僅是一項技術成就，更是一個戰略舉措，將字節跳動定位為開源人工智慧創新的領導者。以下是它重要的原因：

1. 多模態掌握

與其他主要關注文字或靜態圖像的模型不同，ByteDance BAGEL 展示了在動態、時間和跨模態理解方面的熟練程度。這使得它特別適合用於以下用例：

影片編輯
虛擬實境
自動駕駛系統
智慧內容審核

2. 開源承諾

通過開源 ByteDance BAGEL，字節跳動正在邀請全球研究社群合作、改進和擴展該模型。這種存取權的民主化確保了更廣泛的實驗和人工智慧生態系統中更快的進展。

3. 效能基準

早期基準測試表明，ByteDance BAGEL 在圖像生成保真度、描述準確性和推理深度等任務中，優於許多商業和學術多模態模型。與 GPT-4o、Gemini 1.5 和 Flamingo 等模型相比，ByteDance BAGEL 提供了極具競爭力的結果。

ByteDance BAGEL 的技術架構

ByteDance BAGEL 背後的架構利用了視覺轉換器 (ViT)、大型語言模型 (LLM) 和影片轉換器的進展。核心組件包括：

視覺編碼器：將圖像和影片處理成嵌入。
語言模型：一個大規模轉換器，處理自然語言處理和生成。
跨模態注意力：連接視覺和文字流，實現跨模態的推理。

該模型在一個由圖像-描述對、影片文字記錄、網路資料和合成資料組成的大規模資料集上進行了訓練——所有這些資料都經過清理和整理，以確保多樣性和相關性。訓練在數千個 A100 GPU 上進行了幾個月。

ByteDance BAGEL 與其他多模態模型的比較

以下是 ByteDance BAGEL 與競爭對手的比較：

模型	模態支援	開源	效能	特殊功能
ByteDance BAGEL	文字、圖像、影片	是	高	端到端多模態推理
GPT-4o	文字、圖像、音訊	否	非常高	全模態對話
Gemini 1.5	文字、圖像、影片	部分	高	深度 Google 搜尋整合
LLaVA	文字、圖像	是	中等	快速推論
Flamingo	文字、圖像	否	高	視覺對話

ByteDance BAGEL 的突出之處在於：

完整的開源程式碼和權重
支援圖像和影片模態
跨基準的平衡效能

ByteDance BAGEL 的用例

ByteDance BAGEL 的潛在應用涵蓋各個行業和領域：

1. 內容創作

從腳本生成故事板
創建人工智慧生成的視覺小說
總結長篇影片內容

2. 電子商務和零售

視覺產品搜尋
智慧廣告創意
虛擬試衣間

3. 教育和培訓

對複雜概念的視覺解釋
教育影片摘要
互動式學習助手

4. 醫療保健

醫學影像描述
從掃描中進行視覺診斷

5. 娛樂和遊戲

NPC 行為建模
動態場景生成

ByteDance BAGEL 的局限性

儘管 ByteDance BAGEL 具有優勢，但它也有一些局限性：

硬體要求：運行完整模型可能需要高階 GPU 和大量記憶體。
訓練資料偏差：與所有大規模模型一樣，它可能會繼承其訓練資料中存在的偏差。
時間推理：雖然它可以很好地處理影片，但在長影片中進行精細的時間推理仍然是一個挑戰。
提示工程：效能可能會因任務的框架方式而異，需要提示優化。

開始使用 ByteDance BAGEL

有興趣嘗試 ByteDance BAGEL 嗎？以下是如何開始：

1. 存取模型

該模型以及預訓練權重和文件可在 GitHub 和 Hugging Face 上取得。

2. 設定環境

確保您的機器至少有一個 NVIDIA A100 或同等 GPU。複製 repo 並按照安裝說明進行操作。

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

3. 運行演示和教程

從包含的 Colab 筆記本演示開始。這些包括圖像描述、VQA 和視覺故事講述任務。

4. 針對自定義任務進行微調

您可以使用 LoRA 或完整訓練管道在您的特定領域資料上微調 ByteDance BAGEL。

ByteDance BAGEL 的未來

ByteDance BAGEL 的發布僅僅是開始。字節跳動已承諾未來的迭代將：

提高影片理解和時間推理能力
支援音訊作為額外的模態
增強少樣本和零樣本學習能力
通過模型蒸餾降低硬體要求

隨著社群開始在 ByteDance BAGEL 的基礎上構建，我們可以預期一個蓬勃發展的插件、API 和專用分支生態系統。

最後的想法

ByteDance BAGEL 模型代表了在單一人工智慧框架下統一語言和視覺的探索中的一次飛躍。通過開源如此強大的多模態模型，字節跳動已授權全球社群以新的和令人興奮的方式進行創新和協作。

無論您是希望構建更智慧應用程式的開發人員、推動人工智慧界限的研究人員，還是探索智慧自動化的企業，ByteDance BAGEL 都是值得探索的工具。

請繼續關注 story321.com，我們將繼續報導 ByteDance BAGEL 的演變和開源人工智慧的未來。我們將為您帶來教程、見解、用例分析以及對塑造這個令人興奮的領域的人們的採訪。