สาขาการสร้างภาพและความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์อยู่ระหว่างการพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ประสิทธิภาพของโมเดลที่มีอยู่ในการสร้างภาพและงานทำความเข้าใจนั้นไม่มีประสิทธิภาพและยากที่จะรวมเข้าด้วยกัน Deepseek AI เปิดตัว Janusflow Framework มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหานี้ทำให้การประมวลผล AI หลายรูปแบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แม้จะมีความคืบหน้าอย่างรวดเร็วในด้านการสร้างภาพและความเข้าใจที่ขับเคลื่อนโดย AI แต่ความท้าทายที่สำคัญยังคงเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาวิธีการที่ไร้รอยต่อ
ปัจจุบันโมเดลที่มุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจภาพมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ไม่ดีในการสร้างภาพคุณภาพสูงและในทางกลับกัน สถาปัตยกรรมที่แยกงานนี้ไม่เพียง แต่เพิ่มความซับซ้อน แต่ยัง จำกัด ประสิทธิภาพทำให้งานการประมวลผลที่ต้องการความเข้าใจและสร้างยุ่งยาก นอกจากนี้โมเดลที่มีอยู่จำนวนมากพึ่งพาการปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมหรือส่วนประกอบที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเมื่อทำหน้าที่ใด ๆ อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งนำไปสู่การแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพและความท้าทายในการรวม
เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ Deepseek AI ได้เปิดตัว Janusflow ซึ่งเป็นกรอบ AI ที่ทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อรวมความเข้าใจและการสร้างภาพ Janusflow แก้ปัญหาความไร้ประสิทธิภาพที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้โดยการรวมความเข้าใจภาพและการสร้างเข้ากับสถาปัตยกรรมแบบครบวงจร เฟรมเวิร์กนวนิยายนี้ใช้การออกแบบที่เรียบง่ายโดยรวมรูปแบบภาษาแบบอัตโนมัติเข้ากับการไหลที่แก้ไขแล้วซึ่งเป็นวิธีการสร้างแบบจำลองการกำเนิดที่ล้ำสมัย
ด้วยการขจัดความต้องการ LLM แบบสแตนด์อโลนและส่วนประกอบที่สร้างขึ้น Janusflow ช่วยให้การรวมการทำงานที่เข้มงวดมากขึ้นในขณะที่ลดความซับซ้อนทางสถาปัตยกรรม มันแนะนำโครงสร้างเครื่องเข้ารหัสคู่ที่สองที่แยกความเข้าใจและสร้างงานและสร้างความมั่นใจในความสอดคล้องของประสิทธิภาพในรูปแบบการฝึกอบรมแบบครบวงจรโดยการจัดตำแหน่งการเป็นตัวแทน
ในแง่ของรายละเอียดทางเทคนิค Janusflow รวมการไหลที่แก้ไขกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีน้ำหนักเบาและมีประสิทธิภาพ สถาปัตยกรรมรวมถึงตัวเข้ารหัสภาพแบบสแตนด์อโลนเพื่อทำความเข้าใจและสร้างงาน ในระหว่างการฝึกอบรมเครื่องเข้ารหัสเหล่านี้จะสอดคล้องกันเพื่อปรับปรุงความสอดคล้องทางความหมายและทำให้ระบบทำงานได้ดีในการสร้างภาพและงานความเข้าใจด้านภาพ
การแยกตัวของตัวเข้ารหัสนี้ช่วยป้องกันการรบกวนระหว่างงานซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถของแต่ละโมดูล รุ่นนี้ยังใช้ boot-free boot (CFG) เพื่อควบคุมการจัดตำแหน่งระหว่างภาพที่สร้างขึ้นและสภาพข้อความซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพของภาพ เมื่อเปรียบเทียบกับระบบแบบครบวงจรแบบดั้งเดิมโดยใช้แบบจำลองการแพร่กระจายเป็นเครื่องมือภายนอก Janusflow ให้กระบวนการสร้างโดยตรงที่ง่ายขึ้นและตรงกว่าโดยมีข้อ จำกัด น้อยลง ประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมนี้สะท้อนให้เห็นในความสามารถในการจับคู่หรือเกินประสิทธิภาพของโมเดลเฉพาะงานจำนวนมากในการเปรียบเทียบหลายแบบ
ความสำคัญของ Janusflow คือประสิทธิภาพและความเก่งกาจเติมเต็มช่องว่างที่สำคัญในการพัฒนาแบบจำลองหลายรูปแบบ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างและทำความเข้าใจโมดูลอย่างอิสระ Janusflow ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถจัดการงานได้หลายงานด้วยกรอบเดียวลดความซับซ้อนและการใช้ทรัพยากรอย่างมีนัยสำคัญ
ผลการเปรียบเทียบแสดงให้เห็นว่า Janusflow ได้คะแนน 74.9, 70.5 และ 60.3 บน MMBench, Seedbench และ GQA ตามลำดับมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นที่มีอยู่มากมาย ในแง่ของการสร้างภาพ Janusflow เหนือกว่า SDV1.5 และ SDXL โดย MJHQ FID-30K ได้คะแนน 9.51 และ Geneval ได้คะแนน 0.63 ตัวชี้วัดเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าในการสร้างภาพที่มีคุณภาพสูงและกระบวนการทำงานหลายรูปแบบที่ซับซ้อนซึ่งต้องการพารามิเตอร์ 1.3B เท่านั้น
บทสรุปคือ Janusflow ได้ก้าวเข้าสู่ขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI แบบครบวงจรที่สามารถเข้าใจและสร้างภาพได้พร้อมกัน วิธีการที่เรียบง่าย - มุ่งเน้นไปที่การบูรณาการความสามารถแบบอัตโนมัติเข้ากับการไหลของการแก้ไข - ไม่เพียง แต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังทำให้สถาปัตยกรรมแบบจำลองง่ายขึ้นเพื่อให้มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
ด้วยการแยกตัวเข้ารหัสภาพและจัดแนวการเป็นตัวแทนระหว่างการฝึกอบรม Janusflow ประสบความสำเร็จในการเชื่อมความเข้าใจและการสร้างภาพ ในฐานะที่เป็นงานวิจัยของ AI ยังคงผ่านขอบเขตของความสามารถของแบบจำลอง Janusflow แสดงให้เห็นถึงเหตุการณ์สำคัญที่สำคัญต่อการสร้างระบบ AI ที่หลากหลายและหลากหลายมากขึ้น
รุ่น: https://huggingface.co/deepseek-ai/janusflow-1.3b
กระดาษ: https://arxiv.org/abs/2411.07975
คะแนน:
Janusflow เป็นเฟรมเวิร์กแบบครบวงจรที่รวมความเข้าใจภาพและสร้างเข้ากับรุ่นเดียวปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการใช้งาน
เฟรมเวิร์กมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นที่มีอยู่หลายรุ่นในเกณฑ์มาตรฐานหลายแบบโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้างภาพคุณภาพสูง
Janusflow หลีกเลี่ยงการรบกวนระหว่างงานและทำให้สถาปัตยกรรมโดยรวมง่ายขึ้นโดยการแยกตัวเข้ารหัสภาพ
ในระยะสั้นด้วยสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม Janusflow ให้ทิศทางใหม่สำหรับการพัฒนาโมเดล AI แบบหลายรูปแบบและวางรากฐานสำหรับแอพพลิเคชั่น AI ที่ทรงพลังยิ่งขึ้นในอนาคต รอคอยแอปพลิเคชันและการพัฒนาในสาขาเพิ่มเติม