OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni(GPT-4o),可实时跨音频、视觉和文本进行推理。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,可实时跨音频、视觉和文本推理,读者可据此了解其多模态能力定位。
文本之外的能力:视觉理解、图文混合、音视频输入输出的模型与产品进展。
OpenAI 宣布推出新旗舰模型 GPT-4 Omni(GPT-4o),可实时跨音频、视觉和文本进行推理。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,可实时跨音频、视觉和文本推理,读者可据此了解其多模态能力定位。
OpenAI 发布 GPT-4o,并在 ChatGPT 中把更多能力免费开放给用户。
推荐理由:OpenAI 发布 GPT-4o 并把更多能力免费开放给 ChatGPT 用户,可据此了解其模型与免费策略的同步变化。
OpenAI 发布最新旗舰模型 GPT-4o,同时把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。官方称此次发布包含新模型与面向免费用户的功能扩展。
推荐理由:OpenAI 发布新旗舰模型 GPT-4o,并首次把更多能力开放给 ChatGPT 免费用户。
Hugging Face 发布多模态模型 Idefics2,参数量 8B,采用 Apache 2.0 开源许可,可接收任意文本与图像序列并生成文本回复,支持图像问答、文档信息抽取和基础算术。
推荐理由:8B 参数、Apache 2.0 许可并同步开源指令微调数据集,读者可据此判断社区多模态微调的门槛变化。
Hugging Face 发布视觉语言模型入门文章,介绍其图像编码器、嵌入投影层与文本解码器的典型结构,并盘点 LLaVA 1.6、CogVLM、Qwen-VL、Fuyu-8B 等开源模型。文章给出用 transformers 推理 LlavaNext 的代码,并宣布 TRL 的 SFTTrainer 新增对视觉语言模型的实验性支持,附基于 llava-instruct 数据集的微调示例。
推荐理由:系统梳理视觉语言模型的架构、选型与微调流程,并给出可直接运行的 transformers 与 TRL 代码示例。
Mistral 发布最新旗舰文本生成模型 Mistral Large,可通过 la Plateforme 和 Azure 使用,Azure 是其首个分发合作伙伴。
推荐理由:Mistral 同时发布旗舰模型与低延迟小模型,并首次通过 Azure 分发,读者可据此判断其产品线分层与商业路径。
OpenAI 公开视频生成模型 Sora,在可变时长、分辨率和宽高比的视频与图像上联合训练文本条件扩散模型,采用作用于视频和图像 latent code 时空 patch 的 Transformer 架构。其最大模型 Sora 能生成一分钟高保真视频,OpenAI 认为扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。
推荐理由:OpenAI 首次公开视频生成模型 Sora 的技术路线,读者可了解其时空 patch 训练思路与生成能力边界。
OpenAI 在 DevDay 上发布 GPT-4 Turbo,支持 128K 上下文并下调价格,同时推出 GPT-4 Turbo with Vision。开发者产品方面新增 Assistants API,并开放 DALL·E 3 API。
推荐理由:OpenAI 在 DevDay 一次性公布模型与开发者产品更新,可据此了解其模型能力与 API 布局的变化。
OpenAI 发布 GPT-4V(ision) 系统卡,介绍该多模态模型的能力与安全评估情况。
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增看、听、说能力,可处理图像与语音输入并语音回复。
Hugging Face 博客发布 3D Gaussian Splatting 入门解读,介绍这一来自论文《3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering》的栅格化技术如何从少量图像实时渲染逼真场景。
推荐理由:文章拆解了 3D Gaussian Splatting 的完整流程与显存、磁盘等实际限制,便于判断它离生产渲染管线还有多远。
Hugging Face 发布开源视觉语言模型 IDEFICS,基于 DeepMind 未公开的 Flamingo,仅使用公开数据和模型(LLaMA v1 与 OpenCLIP)构建,提供 9B 和 80B 两个参数规模,各有基础版和指令微调版。
推荐理由:Hugging Face 用公开数据和模型复现了未开源的 Flamingo,读者可了解其数据构成与开放程度。
OpenAI 发布 GPT-4,称其为扩大深度学习规模的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型,接受图像和文本输入、输出文本,在多项专业和学术基准上达到人类水平表现,但在许多真实场景中能力仍不及人类。
推荐理由:OpenAI 官方给出 GPT-4 的多模态输入形态与基准表现,可据此了解这一代模型的能力边界。
Kakao Brain 与 Hugging Face 联合发布开源图文数据集 COYO(7 亿对)以及基于该数据集训练的 ViT 和 ALIGN 模型,这是 ALIGN 模型首次免费开源公开。
推荐理由:Kakao Brain 首次公开 ALIGN 模型并附带训练数据,读者可据此了解可复现的视觉语言建模路径。
Salesforce Research 的 BLIP-2 视觉语言模型已集成到 Hugging Face Transformers,本指南演示如何用它完成图像描述、带提示的图像描述、视觉问答和对话式提示。
推荐理由:文章给出 BLIP-2 在 Transformers 中的完整调用示例,读者可据此复现图像描述与视觉问答流程。
Hugging Face 将 Google DeepMind 的 Perceiver IO 加入 Transformers 库,这是首个基于 Transformer、可处理文本、图像、音频、视频、点云等多种模态及其组合的神经网络。
推荐理由:Hugging Face 把 Perceiver IO 接入 Transformers,读者可了解这套统一处理文本、图像、音频、视频的架构如何实现。
OpenAI 在 CLIP 中发现一类神经元,无论概念以字面、符号还是概念形式呈现都会产生响应。这可能解释 CLIP 在分类出人意料的视觉概念变体时仍保持准确,也是理解 CLIP 及同类模型所学关联与偏见的重要一步。
推荐理由:OpenAI 在 CLIP 中发现对同一概念跨字面、符号与概念形式响应的神经元,为理解其分类准确性与习得偏见提供线索。
OpenAI 训练了一个名为 DALL·E 的神经网络,可根据自然语言描述生成图像,覆盖自然语言可表达的广泛概念。
推荐理由:OpenAI 官方公布 DALL·E 这一文本生成图像神经网络,可据此了解早期文生图模型的能力定位。
OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络,通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称,即可应用于任意视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
推荐理由:OpenAI 发布 CLIP,用自然语言监督学习视觉概念,可零样本迁移到任意视觉分类基准。
OpenAI 发布 MuseNet,一个可生成 4 分钟、10 种乐器音乐作品的深度神经网络,并能融合从乡村到莫扎特再到披头士的风格。MuseNet 并未被显式编程音乐知识,而是通过学习预测数十万份 MIDI 文件中的下一个 token 来发现和声、节奏与风格规律。
推荐理由:OpenAI 用与 GPT-2 同源的 Transformer 生成音乐,读者可了解通用序列建模向音频领域的早期延伸。