Paper: https://arxiv.org/abs/2307.05222v1
AI-generated Summary
Emu는 multimodal context 내에서 이미지와 텍스트를 생성하는 데 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 Transformer 기반 모델입니다. 이 모델은 하나의 모델에 대한 모든 자동 회귀 학습 프로세스를 통해 이미지, 텍스트, 비디오 등 단일 모달리티 또는 멀티모달 데이터 입력을 원활하게 처리할 수 있습니다. 이 모델은 시각 신호를 embedding으로 인코딩하고 이를 텍스트 토큰과 결합하여 interleaved input sequence를 형성합니다. 그런 다음 Emu는 다음 텍스트 토큰을 분류하거나 멀티모달 시퀀스에서 다음 시각적 임베딩을 회귀시키는 것을 목표로 end-to-end 학습을 진행합니다. 이 다목적 멀티모달을 통해 Emu는 프레임과 텍스트가 인터리브된 비디오, 이미지와 텍스트가 인터리브된 웹페이지, 웹 스케일 이미지-텍스트 쌍 및 비디오-텍스트 쌍 등 다양한 사전 학습 데이터 소스를 대규모로 탐색할 수 있습니다. 따라서 Emu는 이미지-텍스트 및 텍스트-이미지 작업을 위한 범용 멀티모달 인터페이스로서 상황에 맞는 이미지와 텍스트를 생성할 수 있습니다. 성능 측면에서 Emu는 이미지 캡션, 시각적 질문 답변, 비디오 질문 답변, 텍스트 대 이미지 생성 등 다양한 제로 샷/소수 샷 작업에서 최첨단 대형 멀티모달 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 인상적인 성능으로 인스트럭션 튜닝을 통해 멀티모달 어시스턴트 역할을 하는 등 확장된 기능을 제공합니다. 저자는 정량적 벤치마크만으로는 평가할 수 없는 Emu의 인상적인 기능을 보여주기 위해 정성적 평가를 수행했습니다. 이러한 실제 애플리케이션은 고품질의 결과물을 생성하는 Emu의 효율성을 보여줍니다. 요약하자면, Emu는 멀티모달 생성 작업을 위한 고급 솔루션임을 입증합니다.
Introducing Emu: A Powerful Transformer-Based Model for Multimodal Generation
최근 몇 년 동안 인공지능(AI)의 발전으로 이전에는 불가능했던 작업을 기계가 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 작업 중 하나는 단일 컨텍스트 내에서 이미지와 텍스트를 생성하는 멀티모달 생성입니다. 이를 위해 연구원들은 이 분야에서 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 트랜스포머 기반 모델인 Emu를 개발했습니다.
What is Emu?
Emu는 인터리브 이미지, 텍스트, 비디오와 같은 단일 모달리티 또는 다중 모달리티 데이터 입력을 원활하게 처리할 수 있는 자동 회귀 학습 프로세스입니다. 시각적 신호를 임베딩으로 인코딩하고 이를 텍스트 토큰과 결합하여 인터리브 입력 시퀀스를 형성합니다. 그런 다음 모델은 다음 텍스트 토큰을 분류하거나 멀티모달 시퀀스에서 다음 시각적 임베딩을 회귀시키는 것을 목표로 엔드투엔드 학습을 진행합니다. 이러한 다목적 접근 방식을 통해 Emu는 프레임과 텍스트가 삽입된 비디오, 이미지와 텍스트가 삽입된 웹페이지, 웹 스케일 이미지-텍스트 쌍 및 비디오-텍스트 쌍 등 다양한 사전 학습 데이터 소스를 대규모로 탐색할 수 있습니다. 따라서 이미지-텍스트 및 텍스트-이미지 작업을 위한 범용 멀티모달 인터페이스로서 상황에 맞는 이미지와 텍스트를 생성할 수 있습니다.
Performance Evaluation
성능 평가 측면에서 Emu는 이미지 캡션, 시각적 질문 답변, 비디오 질문 답변 및 텍스트 대 이미지 생성과 같은 다양한 제로 샷/소수 샷 작업에서 최첨단 대형 멀티모달 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 인스트럭션 튜닝을 통해 멀티모달 어시스턴트 역할을 하는 등 확장된 기능으로 인상적인 성능 결과를 제공합니다. 정량적 벤치마크만으로는 평가할 수 없는 인상적인 기능을 보여주기 위해 저자들이 정성적 평가도 수행했으며, 이러한 실제 애플리케이션은 고품질의 결과물을 생성하는 데 있어 그 효과를 입증합니다.
Conclusion
결론적으로 Emu는 모든 자동 회귀 훈련 프로세스에서 단일 모달리티 또는 다중 모달리티 데이터 입력을 하나의 모델을 통해 처리할 수 있으며 이미지 캡션 등과 같은 다양한 제로 샷/소수 샷 작업에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하여 정확도나 전달 속도 저하 없이 고품질 출력이 빠르게 요구되는 실제 애플리케이션에 적합한 고급 멀티모달 생성 솔루션임이 입증되었습니다.
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