明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
最近多模态大模型是真热闹啊。
这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
而且发布即开源，模型权重在Hugging Face上可以看到。
该模型具备强大的图像理解能力。
照片、图表、PDF、界面UI都不在话下。
能从这么一张复杂的食物网里理清楚各个生物之间的关系。
提问：道格拉斯冷杉针叶缺失了，哪种生物会灭绝？ 回答：红树田鼠。
也能从密密麻麻的连线图里找到，权游“小指头”扮演者Aidan Gillen出演过HBO两个系列的剧。
看得懂专业图表，可以帮你找到想要的数据。
提问：（左图）24、32、33、42这组数字序列中丢了哪个数？ 回答：29
一张包含多个图表的PDF也难不倒它。提问：加州哪里的工作前景不错？
Fuyu-8B可以准确找到对应的信息块，并给出正确答案“洛杉矶”。
而且Fuyu-8B的处理速度很快，研究团队表示100毫秒内可反馈大图像处理结果。
同时它还很“轻巧”，不仅模型规模没超百亿，还没有使用图像编码器。
这让它能更快速进行训练和推理，并支持处理任意大小图像。
Hugging Face联创兼CTO看了都有点激动，表示假如自己还没有创业，那么这个项目会启发他做点什么。
该成果来自Transformer一作Ashish Vaswani所在创业公司Adept。
目前该模型已开源，demo可线上试玩。
一个只有解码器的Transformer
现在在Hugging Face上即可体验Fuyu-8B的能力。
Demo中提供了两种任务。
- 看图问答
- 图像概述
可以上传一张图片然后对大模型进行提问。
或者是直接让它看图然后描述图片内容。
大模型的常识水平不错，比如问它一道甜点是怎么做的？
它给出的回答是：
这道甜点是用一层层的酥皮做成的，上面点缀着开心果和帕玛森奶酪。
测试了下中文能力，发现它能理解中文，但是“习惯性”用英文回答。
模型采用了一种简单的架构：纯解码器Transformer。
它没有图像编码器。图像块（image patch）绕过embedding lookup，即在嵌入矩阵中查找特定输入的过程，直接映射到Transformer的第一层。
这种架构使得模型能支持任意图像分辨率。
研究团队删除了图像特定位置嵌入，并按扫描线顺序（raster-scan order）输入尽可能多的图像token。
通过一个特殊的图像转换行符号，模型能知道在什么时候断行。
由此模型在训练时可以使用任意大小的图像。
这种架构也更进一步简化了模型的训练和推理过程。
这种架构模式也引起了不少网友的关注，有人就表示，之前总觉得大模型图像理解能力差是因为使用了固定大小的patch。
但Fuyu-8B反驳了他的这一想法。
实验结果显示Fuyu-8B在多个任务中性能优于PaLM-e-12B和QWEN-VL（10B）。
研究团队还表示，刷榜不是他们本次工作的最终目的，所以模型没有进行优化。
他们构建这个大模型的真正目的是为了提升自家产品的能力。
Adept团队致力于打造一个AI Copilot。
这个Copilot能够理解用户屏幕上的内容（比如网页、PPT、PDF、图表等），并能辅助人类快速完成工作。
这就要求大模型需要能理解环境信息，同时可以代替人类进行操作。换言之，需要大模型能具备超强的图像理解能力。
所以这也是为啥Fuyu-8B会很强调对UI的理解能力。
比如它能理解你打开的窗口，以及窗口内的信息。
Adept：新晋独角兽
带来这一新工作的团队是Adept。
这是一家由Transformer一作、前OpenAI工程副总裁等业内大佬共同创立的AI公司。
它成立于2022年4月。目前已完成B轮融资，总融资额达4.15亿美元，公司估值超过10亿美元。
首席科学家是Ashish Vaswani。他是《Attention is all you need》的第一作者，平常看论文时经常出现的“(Vaswani et al., 2017)”就是这位大佬。
他博士毕业于南加州大学，在谷歌大脑工作已有5年。
Transformer的另一位作者Niki Parmar也加入了该团队。 她在印度上完大学后，同样在南加州大学读完硕士，在谷歌工作了近7年。
创始人兼CEO David Luan，是前OpenAI加州实验室工程副总裁，参与过GPT-2、GPT-3、CLIP、DALL-E等模型的开发，后来加入谷歌，曾任谷歌大脑大模型研究的Director。
Adept致力于打造一个AI Copilot。
团队在去年推出的首项工作，就颇有AutoGPT那感觉。
他们打造的Action Transformer（ACT-1），会使用浏览器、Excel等，能理解人类给出的命令并完成相应操作。
比如想要在Excel表格中加上利润、利润率，只需把这段话输入给AI，它就能自己在对应行列创建公式完成任务了。
同时该团队还非常关注开源工作。
今年先后推出的两项工作Persimmon-8B和Fuyu-8B，都已对外开源。
Demo试玩： https://huggingface.co/spaces/adept/fuyu-8b-demo
参考链接： [1]https://www.adept.ai/blog/fuyu-8b [2]https://twitter.com/AdeptAILabs/status/1714682413983601046 [3]https://twitter.com/julien_c/status/1714694606095310876?s=20 [4]https://twitter.com/main_horse/status/1714684833488949519?s=20
