Minigpt-4 ist ein AI-Modell, das sich auf die Verbesserung des Verständnisses von Bildern und Sprache mithilfe fortschrittlicher großer Sprachmodelle konzentriert. Das Modell basiert auf der Idee, dass die fortgeschrittenen multimodalen Generierungsfähigkeiten von Modellen wie GPT-4 auf die Verwendung eines großen Sprachmodells (LLM) zurückzuführen sind.
Minigpt-4 gleicht einen eingefrorenen visuellen Encoder mit einem eingefrorenen LLM namens Vicuna durch eine Projektionsschicht an. Es zeigt ähnliche Fähigkeiten wie GPT-4, wie die Generierung detaillierter Bildbeschreibungen und die Erstellung von Websites auf der Grundlage von handgeschriebenen Entwürfen.
Darüber hinaus kann Minigpt-4 Geschichten und Gedichte basierend auf gegebenen Bildern schreiben, Lösungen für in Bildern gezeigte Probleme bieten und sogar den Benutzern beibringen, wie man anhand von Fotos kocht. Die Architektur von Minigpt-4 besteht aus einem mit Vit Q-Former vorab trainierten visuellen Encoder, einer einzigen linearen Projektionsschicht und dem fortschrittlichen Vicuna Large Language Model.
Das Training der linearen Schicht ist erforderlich, um visuelle Merkmale mit Vicuna in Einklang zu bringen. Das Modell ist äußerst recheneffizient und erfordert etwa 5 Millionen ausgerichtete Bild-Text-Paare für das Training der Projektionsschicht.
Anwendungsfälle umfassen die Generierung detaillierter Bildbeschreibungen und Bildunterschriften, den Aufbau von Website-Code basierend auf Entwürfen und Skizzen sowie die inspirierte Erstellung von Geschichten und Gedichten basierend auf Bildern. Minigpt-4 ist eine äußerst vielseitige und leistungsstarke AI-Tool, das eine Vielzahl von Anwendungen im Bereich der Bild-Sprache-Verarbeitung bietet.
