你能否想过，有没有一种AI系统，可以依据你的指令，生成你想要的多模态内容，比如一首歌曲、一段视频、一幅画或一篇文章？
假设你有这样的想法，那么你必定会对NExT-GPT感兴味。
NExT-GPT是新加坡国立大学的华人团队最近开源的全能多模态模型。该模型允许恣意模态的输入和输入，可以成功文本、图像、语音和视频之间的自在转换，是第一个成功从任一模态就任一模态转换的通用多模态系统。
NExT-GPT的全称是NExT-Generation Pre-trained Transformer，它是基于预训练的大型言语模型（LLM）构建的。
它应用了现有的高功能的多模态编码器和解码器，只有要微调大批（1%）的投影层参数，就可以成功多模态之间的语义了解和内容生成。这样不只节俭了训练老本，也繁难了裁减到更多潜在的模态。
NExT-GPT重要包含三个阶段：
多模态编码阶段：应用现有的低劣模型来编码各种模态的输入。这里驳回了ImageBind，它是一个一致的高功能编码器，允许六种模态。而后，经过线性投影层，将不同输入的示意映射到言语模型可以了解的示意。
LLM了解和推理阶段：经常使用LLM作为NExT-GPT的外围代理。这里驳回了Vicuna。LLM接纳来自不同模态的示意，并对输入启动语义了解和推理。它输入1）间接的文本回复，以及2）每种模态的信号令牌，作为指令来指点解码层能否生成多模态内容，以及假设是的话，生成什么内容。
多模态生成阶段：接纳来自LLM（假设有）的带有特定指令的多模态信号，在变换器（Transformer）基础上输入投影层将信号令牌示意映射到后续多模态解码器可以了解的示意。
NExT-GPT还引入了一种模态切换指令微调（MosIT）方法，并手工筹划了一个高品质数据集来启动MosIT。基于此，NExT-GPT具有了复杂跨模态语义了解和内容生成才干。
总之，NExT-GPT展现了构建一个能够建模通用模态的AI代理的有宿愿或许性，在社区中为愈加兽性化AI钻研铺平了路线。
名目地址：
https://next-gpt.github.io/
代码地址：
https://github.com/NExT-GPT/NExT-GPT
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2309.05519
相关标签： 全能的AI大模型来了！NExT、
本文地址：https://aiyouzz.com/gjwz/793.html
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