Ferret简介:苹果的多模态AI新突破

苹果公司最近在人工智能领域又有了重大突破。他们推出了一款名为Ferret的全新多模态大语言模型(MLLM),这是一个能够理解和定位图像中任何形状或粒度的物体的端到端模型。Ferret的发布标志着苹果正式进军多模态AI领域,为未来的人机交互和智能设备带来了新的可能性。

Ferret的核心特性

Ferret最引人注目的特点是它能够接受任何形式的指代,并在响应中定位任何物体。具体来说,Ferret具备以下核心能力:

1. 混合区域表示:Ferret采用了一种新颖的混合区域表示方法,将离散坐标和连续特征结合起来表示图像中的区域。

2. 空间感知视觉采样器:为了提取多种形状区域的连续特征,Ferret开发了一种空间感知视觉采样器,能够处理不同形状的稀疏性。

3. 细粒度和开放词汇的指代与定位:上述两项创新使Ferret能够在MLLM中实现细粒度和开放词汇的指代与定位。

4. 多样化的区域输入:Ferret可以接受多种区域输入,如点、边界框和自由形状等。

Ferret的技术架构

如上图所示,Ferret的架构主要包括以下几个部分:

1. 视觉编码器:负责处理输入的图像,提取视觉特征。

2. 混合区域表示模块:将离散坐标和连续特征结合,形成混合区域表示。

3. 空间感知视觉采样器:根据不同形状的区域采样视觉特征。

4. 大语言模型:基于Vicuna模型,负责理解文本输入并生成回应。

5. 多模态融合层:将视觉特征和文本特征进行融合,实现多模态理解。

GRIT数据集:Ferret的训练基础

为了训练Ferret模型,苹果团队构建了一个名为GRIT的大规模指令调优数据集。GRIT数据集具有以下特点:

• 规模庞大:包含约110万个样本
• 层次结构:涵盖丰富的层次化空间知识
• 鲁棒性强:包含9.5万个难例数据,提高模型的稳健性

GRIT数据集的构建为Ferret奠定了坚实的训练基础,使其能够学习到丰富的视觉-语言知识。

Ferret-Bench:多模态评估基准

为了全面评估Ferret的性能,研究团队还开发了Ferret-Bench评估基准。这个基准测试同时要求模型具备以下能力:

• 指代/定位
• 语义理解
• 知识应用
• 推理能力

通过Ferret-Bench,我们可以全面衡量Ferret在多模态任务中的表现,为进一步优化和改进模型提供参考。

Ferret的应用前景

作为一个强大的多模态AI模型,Ferret在多个领域都有广阔的应用前景:

1. 智能助手升级:Ferret可以为Siri等智能助手带来视觉理解能力,使其能够回答关于图像的复杂问题。

2. 增强现实:在AR应用中,Ferret可以帮助识别和定位现实世界中的物体,提供更丰富的交互体验。

3. 智能摄影:在拍照和编辑过程中,Ferret可以提供智能建议和自动编辑功能。

4. 视觉搜索:Ferret可以大幅提升基于图像的搜索准确性和灵活性。

5. 辅助医疗:在医学影像分析中,Ferret可以协助医生更精确地定位和描述病变区域。

Ferret的开源与许可

值得注意的是,苹果已经开源了Ferret的代码和模型权重。然而,使用时需要注意以下几点:

• 仅限研究用途:Ferret的数据和代码仅供研究使用。
• 遵守相关许可:使用需遵守LLaMA、Vicuna和GPT-4的许可协议。
• 非商业用途:数据集采用CC BY NC 4.0许可,仅允许非商业用途。

结语

Ferret的发布标志着苹果在多模态AI领域迈出了重要一步。这个强大而灵活的模型不仅展示了苹果的技术实力,也为未来的AI应用开辟了新的可能性。随着进一步的研究和优化,我们可以期待Ferret在各种智能设备和应用中发挥越来越重要的作用,为用户带来更智能、更自然的交互体验。

虽然目前Ferret主要面向研究社区,但它所展现的技术潜力无疑将对苹果未来的产品和服务产生深远影响。我们拭目以待Ferret如何改变我们与技术交互的方式,以及它将如何推动整个AI领域的发展。