Chat GPT-4의 통치가 끝나가고 있습니까? MiniGPT-4라는 새로운 오픈소스 프로젝트가 Chat GPT-4와 견줄만한 성능을 보여 주목받고 있습니다. 학생 그룹이 개발한 이 AI 기술은 이제 무료 데모 액세스가 가능합니다. 복잡한 이미지 인식 프로세스에서 MiniGPT-4의 효율성은 AI 애호가들 사이에서 센세이션을 일으켰습니다.
채팅 GPT-4는 여전히 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 AI 기술이며 엄청난 인기를 얻고 있습니다. 응용 프로그램은 웹 응용 프로그램 생성에서 다양한 의심 해결 또는 비디오 게임 프로그래밍에 이르기까지 다양합니다. 그러나 MiniGPT-4는 AI로 가짜 얼굴을 생성하는 것과 같은 단순한 프로세스에 국한되지 않고 무료라는 추가 이점과 함께 더 작은 규모로 더 효율적인 옵션을 제공하는 것을 목표로 합니다.
학생 그룹에 의해 생성됨
MiniGPT-4 프로젝트는 Chat GPT-4와 유사하지만 고유한 접근 방식과 시스템을 갖춘 기술을 제공하기 위해 사우디아라비아 King Abdullah University of Science and Technology의 학생 팀에 의해 시작되었습니다. 또한 팀은 프로젝트가 모든 사람이 자유롭게 액세스할 수 있는 오픈 소스 이니셔티브가 되기를 원했습니다.
MiniGPT-4 프로젝트는 LlaMA 기반의 Vicuna 언어 디코더와 시각적 데이터를 기반으로 질문에 답하는 데 활용할 수 있는 정교한 이미지 인식 기능을 가능하게 하는 강력한 BLIP-2 구성 요소를 포함하여 기능을 강화하는 고급 기술에 의존합니다. GPT-4의 "미니" 버전이라는 별명에도 불구하고 MiniGPT-4는 GPT-90의 분석에 따르면 인상적인 4% 효율성 수준을 자랑합니다. OpenAI의 AI 기능과 완전히 일치하지 않을 수 있지만 MiniGPT-4의 성능은 확실히 주목할 만하며 기술 커뮤니티에서 상당한 관심을 끌었습니다.
그는 무엇을 할 수 있습니까?
간단히 말해 MiniGPT-4는 이미지 인식에서 Chat-GP4와 유사한 기능을 가지고 있지만 성공률은 10% 차이가 납니다. 프로젝트 관리자는 AI의 시각적 분석 능력을 보여주는 명확한 예를 제공했습니다. 한 가지 예는 AI가 식물에 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 감지할 수 있는지 테스트하기 위해 아픈 식물의 사진을 분석하는 것과 관련이 있습니다.
보고서에 따르면 MiniGPT-4는 단 하나의 질문과 해당 식물의 이미지로 정확한 결과를 제공했습니다. 또 다른 예는 MiniGPT-4에 의견을 묻기 위해 Vicuna 로고를 업로드하는 것과 관련이 있으며 AI는 각 요소에 대한 완전한 설명과 논평을 제공하고 최종 평가로 결론을 내립니다.
인상적인 기능에도 불구하고 MiniGPT-4에는 여전히 개선의 여지가 있습니다. AI의 응답은 반복적일 수 있으며 특히 공개 소스의 이미지를 분석할 때 특정 문구와 표현에 너무 많이 의존할 수 있습니다. 그러나 개발자는 추가 교육을 통해 이 문제를 해결할 수 있음을 인정합니다. 현재 MiniGPT-4는 사진을 분석하고 마케팅 설명, 노래 및 음식 관련 댓글을 생성할 수 있습니다.
MiniGPT-4의 현재 버전은 10개의 A100 GPU와 5백만 개의 텍스트 및 이미지 쌍의 도움으로 4시간의 학습 과정을 거쳤습니다. 추가 개선을 통해 AI는 현재 성능을 초과할 가능성이 있습니다. 관심 있는 사용자는 다음에서 MiniGPT-XNUMX를 테스트할 수 있습니다. Github 웹 사이트.
MiniGPT-4를 사용하려면 해당 웹 사이트를 방문하여 대화에 사용하려는 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다. 그러나 사진이 너무 크면 업로드하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 그런 다음 의견이나 질문을 입력하고 응답을 기다릴 수 있습니다. 테스트 중에 경험한 것처럼 응답 속도가 다를 수 있으며 응답을 생성하는 데 최대 50초가 필요할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그럼에도 불구하고 대기 시간은 기대치를 관리하기 위해 웹 사이트에 표시됩니다.
