La révolution de l’intelligence artificielle: Découvrez les alternatives open source à GPT-4 Vision dans LLaVA 1.5 !
LLaVA 1.5 : Une alternative open source à GPT-4 Vision
Le domaine de l’intelligence artificielle générative est en pleine effervescence avec l’émergence des grands modèles multimodaux (LMM) tels que GPT-4 Vision d’OpenAI. Ces modèles révolutionnent notre interaction avec les systèmes d’IA en intégrant à la fois du texte et des images.
Cependant, la nature fermée et commerciale de certaines de ces technologies peut entraver leur adoption universelle. C’est dans ce contexte que la communauté open source entre en jeu, en propulsant le modèle LLaVA 1.5 comme une alternative prometteuse à GPT-4 Vision.
La mécanique des LMM
Les LMM fonctionnent grâce à une architecture multicouche. Ils combinent un modèle pré-entraîné pour encoder les éléments visuels, un grand modèle de langage (LLM) pour comprendre et répondre aux instructions de l’utilisateur, ainsi qu’un connecteur multimodal pour relier la vision au langage.
Leur formation se déroule en deux étapes : une première phase d’alignement entre la vision et le langage, suivie d’un ajustement fin pour répondre aux requêtes visuelles. Ce processus, bien qu’efficace, requiert souvent une grande puissance de calcul et une base de données riche et précise.
Les atouts de LLaVA 1.5
LLaVA 1.5 s’appuie sur le modèle CLIP pour l’encodage visuel et Vicuna pour le langage. Le modèle original, LLaVA, utilisait les versions textuelles de ChatGPT et GPT-4 pour l’ajustement visuel, générant ainsi 158 000 exemples d’entraînement.
LLaVA 1.5 va plus loin en connectant le modèle de langage et l’encodeur visuel à l’aide d’un perceptron multicouche (MLP), ce qui enrichit sa base de données d’entraînement avec des questions-réponses visuelles. Cette mise à jour, comprenant environ 600 000 exemples, a permis à LLaVA 1.5 de surpasser d’autres LMM open source sur 11 des 12 benchmarks multimodaux.
L’avenir des LMM open source
La démonstration en ligne de LLaVA 1.5, accessible à tous, présente des résultats prometteurs même avec un budget limité. Cependant, une restriction persiste : l’utilisation des données générées par ChatGPT limite son utilisation à des fins non commerciales.
Malgré cette limitation, LLaVA 1.5 ouvre une porte sur l’avenir des LMM open source. Sa rentabilité, sa capacité à générer des données d’entraînement de manière évolutive et son efficacité dans l’ajustement des instructions visuelles en font une préfiguration des innovations à venir.
LLaVA 1.5 n’est que le premier pas d’une mélodie qui résonnera au rythme des avancées de la communauté open source. En anticipant des modèles plus performants et accessibles, nous pouvons envisager un futur où la technologie de l’IA générative sera à la portée de tous, révélant ainsi le potentiel illimité de l’intelligence artificielle.