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从草图和静态图像构建 Streamlit 应用程序。帮助你优化应用的用户体验#xff0c;包…随着 OpenAI 在多模态方面的最新进展想象一下将这种能力与视觉理解相结合。
现在您可以在 Streamlit 应用程序中使用 GPT-4 和 Vision以
从草图和静态图像构建 Streamlit 应用程序。帮助你优化应用的用户体验包括调试和文档。克服LLM的局限性和幻觉hallucinations。
在本文中我将带您了解 8 个实际用例这些用例举例说明了将 GPT-4 与 Vision 结合使用的新可能性
1. 人工智能中的多模态简史
在我们深入研究各种用例之前重要的是要为多模态奠定一些概念基础讨论开创性模型并探索当前可用的多模态模型。
多模态(Multi-modal LLMs) LLMs 是一种基于多种类型的数据如文本、图像和音频进行训练的 AI 系统而不是专注于单一模态的传统模型。 近年来多模态的旅程取得了长足的进步各种模式都铺平了道路
CLIP 是 OpenAI 于 2021 年推出的 OG 模型它是一种开创性的模型能够以零样本和少样本学习的方式泛化到多个图像分类任务。2022 年发布的 Flamingo 以其在多模态领域生成开放式响应方面的强劲表现而著称。Salesforce 的 BLIP 模型是一个统一视觉语言理解和生成的框架可提高一系列视觉语言任务的性能。
GPT-4 with Vision 建立在开创性模型的基础上以推进视觉和文本模式的整合。然而它并不是当今唯一争夺注意力的多模态模型;Microsoft 和 Google 也越来越受欢迎
Microsoft 的 LLaVA 使用预先训练的 CLIP 视觉编码器尽管数据集较小但仍提供与 GPT-4 相似的性能。Gemini 是 Google 的多模式模型它之所以脱颖而出是因为它从根本上设计为多模式。
参考
https://blog.streamlit.io/7-ways-gpt-4-vision-can-uplevel-your-streamlit-apps/
