A. Tổng Quan Về SPHINX
1. Giới Thiệu
SPHINX là một tên gọi nổi bật trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thần thoại Hy Lạp, khảo cổ học và công nghệ hiện đại như radar. Tuy nhiên, khi xét đến công nghệ AI ngày nay, SPHINX nổi bật như một 'nhạc trưởng' điều phối các mô hình AI đa phương thức (MLLM). Với khả năng kết hợp sức mạnh của các mô hình AI hàng đầu, SPHINX có thể xử lý đa dạng các tác vụ mà không gặp khó khăn. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về SPHINX trong bài viết này.
2. Quy Trình Phát Triển SPHINX
a. Dữ Liệu Đầu Vào
- Chuẩn bị nhiều bộ dữ liệu đa dạng về nhiệm vụ khác nhau.
- Chiến lược xử lý ảnh có độ phân giải cao để giữ được độ chi tiết tối ưu.
b. Vision Encoder
- Lý do: Mỗi Vision Encoder có cách nhìn và thông tin khác nhau, giúp cung cấp cái nhìn phong phú hơn.
- Ý tưởng: Thiết kế module kết hợp thông tin từ các mô hình khác nhau như CNN và ViT.
- Kết hợp CNN với ViT: CNN tập trung vào thông tin địa phương, trong khi ViT chú trọng đến thông tin toàn cục.
c. LLM Decoder
- Unfreeze và pretrain LLM để cải thiện khả năng sinh văn bản.
- Kết hợp weights của nhiều LLM để củng cố độ tin cậy của mô hình.
B. Chiến Lược Xử Lý Ảnh Có Độ Phân Giải Cao
1. Lý Do Và Giải Pháp
- Tăng kích thước ảnh giúp tăng độ chi tiết, nhưng cũng làm tăng độ phức tạp tính toán.
- Giải pháp 'Chia để trị' bằng cách phân chia ảnh thành nhiều phần nhỏ, thực hiện xác thực riêng biệt và sau đó kết hợp kết quả.
C. Huấn Luyện Giai Đoạn 1: Cân Bằng Hình Ảnh Và Ngôn Ngữ
1. Mục Đích
- Đảm bảo Vision model và Language model hiểu nhau qua việc huấn luyện đồng thời để xử lý cả hình ảnh và văn bản.
2. Unfreeze Và Pretrain LLM
- Kế hoạch huấn luyện bao gồm việc sử dụng dữ liệu thực và giả để tối ưu hóa khả năng sinh văn bản của mô hình.
D. Huấn Luyện Giai Đoạn 2: Cải Thiện Khả Năng Thực Hiện Nhiều Nhiệm Vụ
- Tác phẩm SPHINX có khả năng làm việc với nhiều tác vụ khác nhau như VQA, phân tích văn bản và nhiều loại nhận diện đối tượng.
E. Kết Quả Và Ứng Dụng
- SPHINX đã cho thấy hiệu suất tốt trong giải quyết nhiều bài toán AI phức tạp và có thể kết hợp với các công nghệ khác như SAM và Stable Diffusion.
F. Kết Luận
SPHINX chứng minh khả năng của AI trong việc kết hợp và xử lý đa dạng các tác vụ phức tạp. Công nghệ này mở ra nhiều hướng đi mới thú vị cho tương lai của AI. Hãy đón chờ những bước tiến tiếp theo!
G. Tham Khảo
- Paper: Tài liệu nghiên cứu
- Code: Mã nguồn trên GitHub
- BLIP2: Tài liệu nghiên cứu BLIP2
- LLava: Thông tin chi tiết LLava
source: viblo
