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介绍 2023年是一个人工智能的年份，从语言模型到稳定的扩散模型。其中一个新的玩家登上了舞台，那就是由微软开发的KOSMOS-2。它是一个多模态大型语言模型（MLLM），在理解文本和图像方面具有开创性的能力。开发语言模型是一回事，而为视觉创建模型是另一回事，但拥有同时具备这两种技术的模型则是另一个全新层次的人工智能。在本文中，我们将深入探讨KOSMOS-2的特点和潜在应用，以及它对人工智能和机器学习的影响。 学习目标 了解KOSMOS-2多模态大型语言模型。 了解KOSMOS-2如何执行多模态接地和指称表达生成。 深入了解KOSMOS-2在现实世界中的应用。 在Colab中使用KOSMOS运行推理。 本文是作为 数据科学博客马拉松 的一部分发布的。 了解KOSMOS-2模型 KOSMOS-2是微软研究团队的一项成果，他们在一篇名为“Kosmos-2：将多模态大型语言模型接地到世界”的论文中介绍了这个模型。KOSMOS-2旨在同时处理文本和图像，并重新定义我们与多模态数据的交互方式。KOSMOS-2基于基于Transformer的因果语言模型架构构建，类似于其他著名模型如LLaMa-2和Mistral AI的7b模型。 然而，KOSMOS-2的独特训练过程是其与众不同之处。它使用一组庞大的图像-文本对训练数据集，称为GRIT，其中文本以特殊令牌形式包含了对图像中物体的引用边界框。这种创新的方法使KOSMOS-2能够提供对文本和图像的新理解。 什么是多模态接地？ KOSMOS-2的一个亮点功能是其执行“多模态接地”的能力。这意味着它可以为图像生成描述对象及其在图像中的位置的字幕。这大大减少了语言模型中的“幻觉”问题，极大地提高了模型的准确性和可靠性。 这个概念通过独特的令牌将文本与图像中的对象联系起来，有效地将对象“接地”到视觉环境中。这减少了幻觉，增强了模型生成准确图像字幕的能力。 指称表达生成 KOSMOS-2在“指称表达生成”方面也表现出色。这个功能允许用户以图像中特定边界框和问题的方式提示模型。然后，模型可以回答有关图像中特定位置的问题，为理解和解释视觉内容提供了强大的工具。 这种令人印象深刻的“指称表达生成”用例允许用户使用提示，并为与视觉内容的自然语言交互打开了新的途径。 使用KOSMOS-2进行代码演示 我们将看到如何在Colab上使用KOSMOS-2模式进行推理。在这里找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/KOSMOS-2 步骤1：设置环境 在这一步中，我们安装必要的依赖库，如🤗 Transformers、Accelerate和Bitsandbytes。这些库对使用KOSMOS-2进行高效推理至关重要。 !pip install…