Giới thiệu Ferret, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà Apple không muốn mọi người biết đến

Ferret của Apple là một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở kết hợp việc hiểu ngôn ngữ với phân tích hình ảnh

Apple đã giới thiệu một cách kín đáo Ferret LLM, một mô hình ngôn ngữ đa phương tiện không hề tầm thường. Việc ra mắt lặng lẽ này khác biệt so với thông thường bằng cách kết hợp hiểu biết về ngôn ngữ với phân tích hình ảnh, mở rộng phạm vi khả năng của AI.

Được phát hành một cách âm thầm trên GitHub, Ferret LLM biểu hiện bước tiến nhẹ nhàng của Apple hướng tới sự mở cửa, mời gọi các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khám phá tiềm năng của nó. Tuy nhiên, giữa lúc ra mắt, những thách thức về việc mở rộng Ferret so với các mô hình lớn hơn nổi lên, tạo ra những trở ngại liên quan đến cơ sở hạ tầng. Dù vậy, tác động tiềm năng của Ferret đối với các thiết bị Apple là đáng kể, hứa hẹn một không gian tương tác mới cho người dùng và sự hiểu biết sâu sắc hơn về nội dung hình ảnh. Muốn biết thêm? Chúng tôi đã tổng hợp mọi thứ bạn cần biết về bước đi mới nhất của Apple trong lĩnh vực AI.

Ferret LLM của Apple là gì?

Ferret, một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương tiện mã nguồn mở phát triển bởi Apple Inc. phối hợp với Đại học Cornell, nổi bật với sự kết hợp độc đáo giữa việc hiểu ngôn ngữ và phân tích hình ảnh. Được phát hành trên GitHub, nó khác biệt so với các mô hình ngôn ngữ truyền thống bằng cách kết hợp yếu tố hình ảnh vào quá trình xử lý của mình.

Dưới đây là cách hoạt động của Ferret LLM của Apple:

  • Kết hợp hình ảnh: Ferret không chỉ giới hạn ở việc hiểu văn bản mà còn phân tích các khu vực cụ thể của hình ảnh, xác định các yếu tố bên trong chúng. Những yếu tố này sau đó được sử dụng như một phần của truy vấn, cho phép Ferret trả lời các yêu cầu liên quan đến cả văn bản và hình ảnh.
  • Phản hồi theo ngữ cảnh: Ví dụ, khi được yêu cầu xác định một đối tượng trong hình ảnh, Ferret không chỉ nhận diện đối tượng mà còn tận dụng các yếu tố xung quanh để cung cấp cái nhìn sâu sắc hoặc ngữ cảnh, vượt qua việc nhận diện đối tượng đơn thuần.

Zhe Gan, một nhà khoa học nghiên cứu AI của Apple, đã nêu bật khả năng của Ferret trong việc tham chiếu và hiểu các yếu tố bên trong hình ảnh ở nhiều cấp độ chi tiết. Sự linh hoạt này cho phép Ferret hiểu các truy vấn liên quan đến nội dung hình ảnh phức tạp.

Điều làm nổi bật sự giới thiệu của Ferret là sức mạnh công nghệ của nó và động thái chiến lược hướng tới sự mở cửa của Apple. Thoát khỏi bản chất thường được bảo vệ của mình, Apple đã chọn phát hành Ferret dưới dạng một mô hình mã nguồn mở. Sự chuyển hướng này hướng tới sự minh bạch, biểu thị một cách tiếp cận hợp tác, mời gọi sự đóng góp và nuôi dưỡng một hệ sinh thái nơi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn cầu có thể cải thiện, tinh chỉnh và khám phá khả năng của mô hình.

Những Thách Thức Phía Trước

Sự xuất hiện của Ferret đánh dấu một kỷ nguyên mới trong AI, nơi sự hiểu biết đa phương tiện trở thành tiêu chuẩn thay vì ngoại lệ. Khả năng của nó mở ra cánh cửa cho hàng loạt ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ phân tích nội dung nâng cao đến tương tác sáng tạo giữa con người và AI.

Tuy nhiên, Apple đối mặt với thách thức trong việc mở rộng Ferret do hạn chế về cơ sở hạ tầng, đặt ra câu hỏi về khả năng cạnh tranh với các gã khổng lồ trong ngành như GPT-4 trong việc triển khai các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn. Dilemma này đòi hỏi những quyết định chiến lược, có thể bao gồm việc hợp tác hoặc chấp nhận nguyên tắc mã nguồn mở hơn nữa để tận dụng chuyên môn và nguồn lực tập thể.

Tác Động Tiềm Năng của Apple Ferret LLM đối với iPhone và các thiết bị Apple khác

Việc giới thiệu Ferret LLM của Apple có thể có tác động đáng kể đến các sản phẩm của Apple, đặc biệt là trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng và chức năng theo các cách sau:

Tương tác dựa trên hình ảnh được cải thiện

Sự tích hợp phân tích hình ảnh của Apple Ferret LLM trong Siri có thể cho phép tương tác phức tạp và có ngữ cảnh hơn. Người dùng có thể đặt câu hỏi về hình ảnh hoặc yêu cầu hành động dựa trên nội dung hình ảnh.

Khả năng của Ferret có thể thúc đẩy các chức năng tìm kiếm hình ảnh nâng cao trong hệ sinh thái của Apple. Người dùng có thể tìm kiếm các mặt hàng hoặc thông tin trong hình ảnh, tạo ra trải nghiệm tìm kiếm trực quan và toàn diện hơn.

Hỗ trợ người dùng tăng cường

Khả năng của Ferret trong việc diễn giải hình ảnh và cung cấp thông tin theo ngữ cảnh có thể mang lại lợi ích lớn cho người dùng có nhu cầu về khả năng tiếp cận. Nó có thể hỗ trợ trong việc xác định các đối tượng hoặc cảnh vật cho người dùng khiếm thị, nâng cao tương tác hàng ngày của họ với các thiết bị của Apple.

Sự tích hợp của Ferret có thể tăng cường khả năng của ARKit của Apple, cho phép trải nghiệm thực tế ảo tăng cường phức tạp và tương tác hơn dựa trên sự hiểu biết về hình ảnh và phản hồi theo ngữ cảnh.

Hiểu biết phong phú về nội dung và phương tiện

Ferret có thể tăng cường khả năng tổ chức và tìm kiếm trong ứng dụng Photos bằng cách nhận diện và lập chỉ mục các yếu tố cụ thể trong hình ảnh và video, cho phép phân loại và tìm kiếm thông minh hơn.

Tận dụng khả năng hiểu hình ảnh của Ferret, Apple có thể cung cấp các khuyến nghị nội dung cá nhân hóa dựa trên tương tác của người dùng với nội dung hình ảnh trong hệ sinh thái của mình.

Sự đổi mới từ các nhà phát triển

Các nhà phát triển có thể tận dụng khả năng của Ferret để tạo ra các ứng dụng sáng tạo trong các lĩnh vực khác nhau, từ giáo dục đến y tế, bằng cách kết hợp hiểu biết hình ảnh và ngôn ngữ tiên tiến vào ứng dụng của họ.

Tuy nhiên, việc triển khai khả năng của Ferret vào các sản phẩm của Apple sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm khả năng kỹ thuật, xem xét về quyền riêng tư của người dùng, và mức độ tích hợp vào phần mềm và phần cứng hiện có của Apple. Ngoài ra, các quyết định chiến lược của Apple liên quan đến khả năng mở rộng và triển khai Ferret trong dòng sản phẩm của họ sẽ quyết định tác động thực tế đối với các tính năng và chức năng hướng đến người tiêu dùng.

cre: dataconomy

2 Likes

apple sẽ phát triển ai riêng :))

1 Like