RT-2: Die Revolution der Mensch-Roboter-Bindung

Inhaltsverzeichnis

🚀 Einführung in Cosmos 2: Die Zukunft der KI-Interaktion

• Was ist Cosmos 2?
• Die Bedeutung von Multimodal II für die KI-Revolution

🌐 Die Vielseitigkeit von Multimodal II

• Multimodalitätsfähigkeiten von großen Sprachmodellen
• Die Fusion von Sprache und Bildgebung
• Die Entwicklung von künstlicher Allgemeinintelligenz

🛠️ Die Funktionsweise von Cosmos 2

• Die Bedeutung von Grounding-Fähigkeiten
• Die Rolle von Cosmos 2 in der Bilderkennung und -kategorisierung

💡 Anwendungen von Cosmos 2

• Der Einsatz von Cosmos 2 in verschiedenen Szenarien
• Die Barrierefreiheit und Vielseitigkeit von Cosmos 2

📈 Die Zukunft von Multimodal II

• Die Auswirkungen von Cosmos 2 auf die KI-Entwicklung
• Die Herausforderungen und Potenziale von Multimodal II

Einführung in Cosmos 2: Die Zukunft der KI-Interaktion

Die jüngste Schöpfung von Microsoft, Cosmos 2, Multimodal II, ist da, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Technologie interagieren. Sind Sie es leid, lange Texte einzugeben, um mit KI zu kommunizieren? Haben Sie jemals davon geträumt, eine KI zu haben, die nicht nur versteht, sondern auch auf Bilder reagiert, so wie Sie es tun? Was wäre, wenn Sie Ihre KI sogar bitten könnten, etwas für Sie zu skizzieren oder den Inhalt eines Bildes zu erklären? Nun, Cosmos 2 ist nicht nur eine KI, sondern Ihr visueller Partner in der Kommunikation. Lassen Sie uns anfangen! Wir können Cosmos 2 für eine vielfältige Palette von Aufgaben verwenden, die ein multimodales Verständnis umfassen:

• Multimodales Grounding
• Verweisende Ausdrücke und Phrasen
• Multimodales Verweisen, einschließlich der Generierung verweisender Ausdrücke
• Wahrnehmungs- und Sprachaufgaben
• Sprachverständnis und -erzeugung

Diese Forschung legt den Grundstein für die Weiterentwicklung von verkörperten KIs und zeigt den signifikanten Zusammenfluss von Sprache, multimodaler Wahrnehmung, Aktion und Weltmodellierung - ein entscheidender Schritt zur Erreichung künstlicher Allgemeinintelligenz.

Die Vielseitigkeit von Multimodal II

Große Sprachmodelle mit Multimodalität, wie MLMS, haben sich als vielseitige Werkzeuge für eine breite Palette von Aufgaben erwiesen, einschließlich solcher, die Sprache, Vision und die Kombination aus beidem betreffen. Selbst mit minimalen Informationen können MLMS verschiedene Formate wie Texte, Bilder und Audio verstehen und detaillierte Antworten in natürlicher Sprache liefern.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Verankerungsfähigkeiten von großen multimodalen Sprachmodellen in Aufgaben zu verbessern, die sowohl Vision als auch Sprache umfassen. Diese Modelle können praktischere und effizientere Interaktionen zwischen Menschen und KI bieten. Zum Beispiel kann das Modell eine bestimmte Region in einem Bild mit ihren geografischen Koordinaten verknüpfen, so dass Benutzer direkt auf Gegenstände oder Bereiche im Bild hinweisen oder sich darauf beziehen können, ohne lange Beschreibungen schreiben zu müssen. Bis vor kurzem waren große Sprachmodelle das Herzstück der KI-Entwicklungen. Mit der Einführung von multimodalen großen Sprachmodellen hat jedoch eine bahnbrechende Transformation stattgefunden. Diese Spitzenmodelle nutzen die Leistung von Sprachmodellen wie GPT-3 oder BRT und erweitern ihre Fähigkeiten, eine vielfältige Palette von Datentypen zu verstehen und zu generieren. MLMS wirken ihren Zauber, indem sie verschiedene Datenformate in Einheiten übersetzen, die sie verstehen, sogenannte Tokens. Diese einzigartige Fähigkeit ermöglicht es ihnen, mehrere Datentypen gleichzeitig zu verarbeiten, ähnlich wie wir in unserem täglichen Leben gemischte Inhalte navigieren. Die Verankerungsfähigkeit des Modells ermöglicht es auch, visuelle Antworten wie Begrenzungsrahmen anzubieten, die bei anderen Aufgaben hilfreich sind, die sowohl Vision als auch Sprache umfassen, wie das Verständnis verweisender Ausdrücke.

Im Vergleich zu rein textbasierten Antworten sind visuelle Antworten genauer und können Verwirrung darüber, worauf Bezug genommen wird, beseitigen. Diese Verankerungsfähigkeit und die resultierende Textantwort helfen dabei, Nominalphrasen und Begriffe mit spezifischen Bereichen im Bild zu verknüpfen, was zu genaueren, informativeren und gründlicheren Antworten führt. Microsoft Research stellt Cosmos 2 vor, ein multimodales großes Sprachmodell, das auf Cosmos 1 aufbaut und Verankerungsfähigkeiten integriert, um das kausale Sprachmodell zu trainieren. Forscher verwenden die Aufgabe der nächsten Wortvorhersage basierend auf dem Transformer-Framework. Sie erstellen einen umfangreichen Datensatz im Webmaßstab, indem sie geerdete Bildtextpaare kombinieren und sie in die vorhandenen multimodalen Korpora von Cosmos 1 integrieren. Um das Potenzial der Verankerung voll auszuschöpfen, dienen eine Teilmenge von Bildtextpaaren aus Leon 2B und Suoa 700M als Basis für diese geerdeten Paare. Ein systematischer Prozess wird etabliert, um Verbindungen zwischen spezifischen Teilen der Bildunterschrift, wie Nominalphrasen und Referenzen, und den räumlichen Positionen wie Begrenzungsrahmen relevanter Objekte oder Regionen innerhalb des Bildes zu extrahieren und herzustellen. Die geografischen Koordinaten der Begrenzungsrahmen werden in eine Sequenz von Orts-Token übersetzt, die dann nach den entsprechenden Textkomponenten integriert werden. Dieses Datenformat dient als eine Art Hyperlink, der Verbindungen zwischen Elementen im Bild und ihren entsprechenden Erwähnungen in der Bildunterschrift herstellt. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass Cosmos 2 nicht nur bei Verankerungsaufgaben