GILL: L’evoluzione dei chatbot AI che rivoluzionerà le interazioni virtuali”
La Carnegie Mellon University presenta una nuova pietra miliare nel campo degli assistenti virtuali AI: GILL, il chatbot AI che sta aprendo nuovi orizzonti nelle interazioni testuali e visive. Questo straordinario assistente virtuale va oltre le aspettative, combinando la comprensione del testo con l’elaborazione delle immagini, offrendo un’esperienza di chat completamente nuova e coinvolgente.
GILL rappresenta un notevole passo avanti rispetto ai tradizionali chatbot AI, in grado di generare solo testo. Questo assistente virtuale è il primo a integrare in modo unico il mondo delle immagini e del testo, aprendo la strada a un’interazione più umana e completa. La capacità di GILL di comprendere e rispondere sia al testo che alle immagini porta l’esperienza di chat a un livello superiore.
Ma come è stato possibile raggiungere questo traguardo? I ricercatori della Carnegie Mellon hanno affrontato una sfida complessa, cercando di spiegare alle macchine il mondo complesso che noi umani comprendiamo in modo naturale. Attraverso l’utilizzo di mappe di incorporamento, hanno trasformato il testo e le immagini in vettori che catturano il loro significato e contesto. Questo ha permesso a GILL di apprendere come funziona il nostro mondo e di fornire risposte coerenti e significative.
La potenza di GILL risiede nella sua architettura innovativa, che combina un generatore di testo con un modello text-to-image. Questo chatbot AI è in grado di comprendere il testo, generare testo e immagini, e persino recuperare immagini da un database quando necessario. L’elaborazione simultanea di testo e immagini da parte di GILL offre un’esperienza interattiva e coinvolgente, che supera di gran lunga le capacità dei chatbot tradizionali.
Il lancio di GILL segna una nuova era nell’evoluzione dei chatbot AI. Questa innovazione apre le porte a un’interazione virtuale più ricca e completa, che integra diversi tipi di contenuti in un’unica conversazione. GILL rappresenta l’avanguardia della tecnologia AI, offrendo soluzioni avanzate per le sfide dell’interazione uomo-macchina.
L’impatto di GILL si estende oltre il mondo degli assistenti virtuali, aprendo nuove possibilità in settori come l’assistenza sanitaria, l’automazione industriale e molte altre. La sua capacità di comprendere e generare testo e immagini offre opportunità senza precedenti per l’innovazione e la creazione di esperienze utente straordinarie.
La Carnegie Mellon University si conferma come un centro di eccellenza nella ricerca AI, spingendo i confini della tecnologia e aprendo nuove prospettive per il futuro delle interazioni virtuali.
Il futuro dei chatbot AI è qui, e il suo nome è GILL. Preparatevi a vivere un’esperienza di chat rivoluzionaria che cambierà il modo in cui interagiamo con le macchine.
I ricercatori della CMU propongono GILL: un metodo AI per fondere LLM con modelli di codifica e decodifica di immagini
Con il rilascio del nuovo GPT 4 di OpenAI, è stata introdotta la multimodalità nei Large Language Models. A differenza della versione precedente, GPT 3.5, che viene utilizzata solo per consentire al noto ChatGPT di prendere input testuali, l’ultimo GPT-4 accetta testo e immagini come input. Recentemente, un team di ricercatori della Carnegie Mellon University ha proposto un approccio chiamato Generating Images with Large Language Models (GILL), che si concentra sull’estensione dei modelli linguistici multimodali per generare alcune grandi immagini uniche.
Il metodo GILL consente l’elaborazione di input che vengono mescolati con immagini e testo per produrre testo, recuperare immagini e creare nuove immagini. GILL realizza questo nonostante i modelli utilizzino codificatori di testo distinti trasferendo lo spazio di incorporamento dell’output di un LLM di solo testo congelato a quello di un modello di generazione di immagini congelato. A differenza di altri metodi che richiedono dati immagine-testo interlacciati, la mappatura viene eseguita regolando un piccolo numero di parametri utilizzando coppie immagine-didascalia.
Il team ha affermato che questo metodo combina modelli linguistici di grandi dimensioni per il testo bloccato con modelli per la codifica e la decodifica delle immagini che sono già stati addestrati. Può fornire una vasta gamma di funzionalità multimodali, come il recupero delle immagini, la produzione di immagini uniche e il dialogo multimodale. Questo è stato fatto mappando gli spazi di incorporamento delle modalità per fonderli. GILL funziona con input misti di immagini e testo condizionanti e produce output coerenti e leggibili.
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Questo metodo fornisce un’efficace rete di mappatura che basa il LLM su un modello di generazione testo-immagine al fine di ottenere grandi prestazioni nella generazione di immagini. Questa rete di mappatura converte le rappresentazioni di testo nascoste nello spazio di incorporamento dei modelli visivi. In tal modo, utilizza le potenti rappresentazioni testuali di LLM per produrre output esteticamente coerenti.
Con questo approccio, il modello può recuperare immagini da un set di dati specificato oltre a creare nuove immagini. Il modello sceglie se produrre o ottenere un’immagine al momento dell’inferenza. Un modulo decisionale appreso che è condizionato dalle rappresentazioni nascoste del LLM viene utilizzato per fare questa scelta. Questo approccio è efficiente dal punto di vista computazionale in quanto funziona senza la necessità di eseguire il modello di generazione delle immagini al momento dell’addestramento.
Questo metodo offre prestazioni migliori rispetto ai modelli di generazione di base, in particolare per le attività che richiedono un linguaggio più lungo e sofisticato. In confronto, GILL supera il metodo Stable Diffusion nell’elaborazione di testi più lunghi, inclusi dialoghi e discorsi. GILL si comporta di più nella generazione di immagini condizionate dal dialogo rispetto ai modelli di generazione non basati su LLM, beneficiando del contesto multimodale e generando immagini che corrispondono meglio al testo dato. A differenza dei modelli text-to-image convenzionali che elaborano solo input testuali, GILL può anche elaborare input immagine-testo arbitrariamente interlacciati.
In conclusione, GILL (Generating Images with Large Language Models) sembra promettente in quanto ritrae una gamma più ampia di abilità rispetto ai precedenti modelli linguistici multimodali. La sua capacità di superare i modelli di generazione non basati su LLM in varie attività text-to-image che misurano la dipendenza dal contesto lo rende una soluzione potente per le attività multimodali.
