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Mini GPT 4 是人工智能領域的革命性模型，它將固定的視覺編碼器與稱為 Vicuna 的大型語言模型相結合。 其先進的多模態理解能力可以從手繪草圖生成應用程序，並根據圖像創作故事或詩歌。 儘管它有一些局限性，但它在高級和多功能 AI 應用程序方面的潛力是巨大的。文字記錄還提供了模型各種功能的示例。


Q:什麼是迷你 GPT 4？
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Mini GPT 4 是人工智能領域的革命性模型，它將固定的視覺編碼器與稱為 Vicuna 的大型語言模型相結合。 它旨在探索先進的多模態生成能力，如其更大的對應物 GPT 4。


Q:Mini GPT 4 的局限性是什麼？
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根據文字記錄，Mini GPT 4 存在語言幻覺、有時感知能力不足等局限性。 這些問題可以通過更優質的訓練數據、對接先進的大語言模型、使用更強大的視覺感知模型來解決。


Q:Mini GPT 4 有哪些潛在應用？
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根據成績單，Mini GPT 4 具有多種潛在應用， 例如從手繪草圖生成應用程序、根據圖像寫故事或詩歌、解決問題或教用戶如何做圖像中看到的事情、生成詳細的圖像描述、識別 圖像有趣的方面，從圖像中發現不尋常的內容，從圖像中檢索關於人物、電影或藝術的事實，寫說唱或為圖像中看到的產品製作廣告等。 總的來說，Mini GPT 4 及其未來版本展示了強大的潛力 在各種應用中。


Q:Mini GPT 4跟GPT 4有何差別
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Mini GPT 4是GPT 4的簡化版本。 它採用了類似的技術和架構，但規模更小，擁有更少的參數和計算資源。 它的主要目的是探索多模態生成的潛力和可能性，並在某些應用場景中提供更高效和實用的解決方案。 與GPT 4相比，Mini GPT 4的生成能力和多樣性可能會稍遜一籌，但由於其簡化的設計和更少的計算需求，它更容易被部署和應用於實際的場景中。


0:00 隨著 Mini GPT 4 的推出， 0:02 人工智能又向前邁進了 一步，它將凍結的 0:06 視覺編碼器與名為 Vicuna 的大型語言模型結合在一起。 0:10 這個開創性的模型展示了 0:12 許多新的視覺任務，以及 0:16 可以重新定義 AI 應用程序前景的驚人的緊急理解水平， 0:20 所以請繼續觀看以發現它的 3 種下一代視覺理解 0:24 能力，因為我們向您展示瞭如何免費使用它. 0:28 Mini GPT 4 的基本功能令人印象深刻，不僅僅是簡單地 0:32 描述它所看到的，甚至能夠 0:35 根據手寫草圖創建應用程序並解釋視覺異常。 0:39 然而，真正使它與眾不同的是該模型的新興功能。 0:43 憑藉其先進的多模式 0:45 理解，Mini GPT 4 甚至可以根據圖像寫故事和詩歌 0:50 、解決問題或教用戶如何做圖像中看到的事情。 0:55 儘管有優勢， 0:56 Mini GPT 4 也有局限性，例如語言幻覺 1:00 和有時感知能力不足。 1:03 這些問題可以通過更多 1:05 高質量的訓練數據、與先進的大型語言 1:09 模型對齊以及使用更強大的視覺感知模型來解決。 1:12 隨著人工智能領域的 1:15 不斷發展，像這樣的突破性模型正在突破 1:18 多模態生成的可能性邊界， 1:21 但通過將視覺信息與文本模態對齊 1:23 ，Mini GPT 4 展示了 1:27 更高級、更通用的 AI 應用程序的 潛力 未來。 1:31 此外，這個新模型通過各種演示展示了 1:33 其卓越的能力，例如生成 1:37 詳細的圖像描述、識別圖像中有趣的方面、 1:42 從圖像中發現不尋常的內容、從圖像中檢索有關人物、 1:46 電影或藝術的事實，甚至寫說唱或創作 1:50 圖像中所見產品的廣告。 1:53 所有這些示例都有助於說明 Mini GPT 4 1:57 及其未來繼承者在各種應用中的強大潛力。 2:01 Mini GPT 4 的 Vicuna 大語言模型由 2:03 沙特阿拉伯國王阿卜杜拉科技大學的 一群博士生創建 2:07 ，基於 Llama，據報導 2:12 達到了 ChatGPT 90% 的質量，經 GPT 4 評估。 2:17 該模型結合了預訓練視覺來自 Bootstrapping 2:21 語言圖像預訓練的組件，並引入單個投影層以將 2:26 編碼的視覺特徵與 Vicuna 語言模型對齊，同時 2:30 保持所有其他視覺和語言組件凍結。 2:33 Mini GPT 4 的創建者採用 2:36 兩階段訓練方法來優化模型的性能。 2:40 第一階段涉及 2:42 在大量對齊的圖像文本對上對模型進行預訓練，而第二階段 2:46 包括 2:50 使用設計的對話模板使用較小的高質量圖像文本數據集對預訓練模型進行微調。 2:55 這種方法 2:56 被設計為功能極其強大的 GPT 4 的縮小版本，從而 3:01 提高了生成 可靠性和可用性，同時保持了計算效率。Mini 3:06 GPT 4 旨在探索 3:09 其較大版本的高級多模式生成能力。 模型架構 3:13 開發過程使用 Vicuna 作為 3:15 語言解碼器，加上 3:19 帶有預訓練 Q-former 的視覺 Transformers 架構作為視覺編碼器。 3:23 一個線性投影層被用來 3:25 彌合視覺編碼器和大型語言模型之間的差距， 3:29 允許視覺特徵與模型的無縫集成 3:32 ，正如所承諾的那樣，這是 Mini GPT 4 揭示的三個下一代能力 3:38 。第一：寫作受圖像啟發的故事和詩歌。 3:42 憑藉其先進的多模態生成功能，Mini GPT 4 可以生成 3:47 受視覺輸入啟發的創意內容，開啟 人工智能驅動的故事講述的 3:52 激動人心的世界 。 3:54 第二：解決圖像中顯示的問題。 3:58 Mini GPT 4 超越了單純的視覺 4:00 識別，可以識別圖像中的問題，提供解決方案和見解。 4:06 這種能力為更實際和解決問題打開了大門。 4:09 人工智能在現實世界場景中的應用。 4:13 第三：教用戶如何 4:16 根據照片中的結果執行任務，比如如何根據菜餚圖像做飯。 4:21 Mini GPT 4 不僅可以識別 4:26 照片中的食物，還可以指導用戶完成烹飪過程，從而將圖像識別提升到一個新的水平。 4:30 這種能力展示了人工智能 在我們日常生活中 4:35 變得更具互動性和幫助性的潛力 4:37 。 隨著 AI 不斷加速發展和改進 4:40 ，Mini GPT 4 的下一代能力 4:44 可能只是冰山一角，未來還會有更多新興能力出現。 4:49 隨著研究人員和開發人員繼續 4:51 探索和擴展 AI 的功能，像這樣的模型、 4:54 更多突破性的創新和應用將比 4:58 大多數人預期的更快地 公開， 因為我們見證了 5:02 Mini GPT 4 在視覺語言模型領域 Nvidia文字轉。視頻 5:06 令人印象深刻的能力 . Nvidia 的另一項突破性創新是在 5:10 人工智能生成內容 領域掀起波瀾， 5:15 使用穩定擴散將下一代文本轉為視頻，展示了語言和視覺的無縫融合， 5:18 從而創造出引人入勝的視頻內容。 5:22 在 Nvidia 最近的演示中， 5:24 他們展示了他們使用潛在擴散模型的高分辨率視頻合成 5:29 ，該模型可以將文本輸入以最小的延遲轉換為高質量的視頻輸出 5:33 ，展示了通過提供更易於訪問 和高效的 5:37 方式來改變廣告、娛樂和教育等 行業的潛力 5:41 創建引人入勝的視覺敘事的方法。 5:44 憑藉其個性化能力， 5:46 該模型甚至可以促進跨多個 5:50 幀的時間對齊圖像合成，從而為視頻生成樹立了新的基準。 5:54 該模型甚至經過訓練 5:56 可以生成長達幾分鐘的高分辨率汽車行駛視頻， 6:00 這使其與自動駕駛研究特別相關。 6:03 這些視頻的分辨率為 512 6:06 x 1024 像素，在大多數基準測試中建立了最先進的水平。 6:12 此外，Nvidia 的研究人員還 6:14 展示了將現有的穩定擴散模型轉換為視頻模型的過程。 6:18 這個過程包括 在短時間內 6:22 用視頻數據微調穩定的擴散模型 ，然後在 6:26 網絡的每個現有空間層後面添加時間層。 6:28 然後使用視頻數據時間表對這些層進行訓練。 6:32 Upscalers 也經過培訓，可以 6:34 根據文本提示生成分辨率為 1280 x 2048 像素的視頻。 6:40 通過利用穩定擴散作為 6:43 視頻模型的基礎，研究人員可以在現有 6:46 功能和技術的基礎上進行構建，而無需從頭開始開發新模型。 6:51 例如，儘管其訓練數據集僅包含真實世界的視頻，但 6:55 AI 模型也能夠生成藝術視頻。 6:59 得益於底層的穩定擴散模型，生成的視頻 7:04 長度範圍為 3.8 到 4.7 秒，具體取決於幀速率。 7:08 Nvidia 的團隊還展示了 7:10 他們的 Dreambooth 技術可以與視頻特定的穩定擴散 7:14 模型一起工作，生成包含原始訓練數據中未發現的對象的視頻。 7:19 此功能 7:21 為內容創作者提供了激動人心的機會，他們可以使用 DreamBooth 來個性化他們的視頻 7:26 內容。 通過將時間層集成到 使用 DreamBooth 7:31 微調 7:31 的圖像潛在擴散模型中 ， 7:34 即使在使用細微的文本提示時，該模型也可以輸出極其具體的內容，提供可以說是 7:39 迄今為止最令人印象深刻的文本到視頻生成。 7:42 該模型還有可能 通過 7:44 在時間上卷積 應用學習時間層來生成稍長的視頻 7:48 ，儘管質量會略有下降。 7:53 此外，該模型可以通過訓練 7:57 邊界框條件的、僅圖像的潛在擴散模型來模擬特定的駕駛場景， 8:00 從而能夠從用戶定義的場景中創建合理的視頻。 8:05 此外，該模型可以從同一個 8:08 起始幀生成多個真實的 rollout，展示了它的多功能性 8:11 以及各個領域的潛在應用。