Adaptación de IDEFICS para la descripción de imágenes

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15 de septiembre de 2023

Adaptación de IDEFICS para la descripción de imágenes
Adaptación de IDEFICS para la descripción de imágenes
Adaptación de IDEFICS para la descripción de imágenes

Los modelos multimodales suponen un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), concepto teórico que busca que la IA pueda realizar cualquier tarea intelectual “pensando” con la versatilidad y amplitud de un ser humano.

Como ejemplo multimodal, los modelos de lenguaje visuales (VLM) son capaces de procesar tanto texto como imágenes, permitiendo una interacción más versátil y humana.

Primera adaptación de IDEFICS del mundo

Con esto en mente, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo Clibrain Labs, ha realizado la primera adaptación del mundo de IDEFICS (Hugging Face), reproducción open-source del modelo de lenguaje visual más avanzado hasta el momento, Flamingo (Google Deepmind).

Esta adaptación se ha realizado mediante técnicas de fine-tuning, haciendo uso de un dataset de texto e imágenes a gran escala compuesto por más de 14 millones de imágenes.

Entrenado para la descripción de imágenes al estilo Midjourney

Como resultado, se consigue adaptar el modelo para que genere descripciones de las imágenes al estilo de los prompts de plataformas como Midjourney o Stable Difussion (modelos de difusión de texto a imagen).

Esta funcionalidad permite mejorar la habilidad de comunicarse con modelos de generación de imágenes (modelos de difusión), ayudando a saber como el modelo “describe” las imágenes y utilizarlo como punto de partida para generar imágenes similares o modificaciones de las mismas.

La plataforma Midjourney ofrece una funcionalidad similar, pero se trata de un servicio de pago. Al lanzarlo de manera open-source, permitimos a todo el mundo a usarlo de manera gratuita.

Compromiso con la comunidad open-source

Siguiendo nuestro compromiso con la investigación y la comunidad open-source, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.

Junto a esto, compartimos el procedimiento y las técnicas que se han seguido para realizar el entrenamiento del modelo, así como los pasos para realizar inferencia sobre el mismo.

Podéis encontrar la adaptación de IDEFICS y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain

Los modelos multimodales suponen un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), concepto teórico que busca que la IA pueda realizar cualquier tarea intelectual “pensando” con la versatilidad y amplitud de un ser humano.

Como ejemplo multimodal, los modelos de lenguaje visuales (VLM) son capaces de procesar tanto texto como imágenes, permitiendo una interacción más versátil y humana.

Primera adaptación de IDEFICS del mundo

Con esto en mente, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo Clibrain Labs, ha realizado la primera adaptación del mundo de IDEFICS (Hugging Face), reproducción open-source del modelo de lenguaje visual más avanzado hasta el momento, Flamingo (Google Deepmind).

Esta adaptación se ha realizado mediante técnicas de fine-tuning, haciendo uso de un dataset de texto e imágenes a gran escala compuesto por más de 14 millones de imágenes.

Entrenado para la descripción de imágenes al estilo Midjourney

Como resultado, se consigue adaptar el modelo para que genere descripciones de las imágenes al estilo de los prompts de plataformas como Midjourney o Stable Difussion (modelos de difusión de texto a imagen).

Esta funcionalidad permite mejorar la habilidad de comunicarse con modelos de generación de imágenes (modelos de difusión), ayudando a saber como el modelo “describe” las imágenes y utilizarlo como punto de partida para generar imágenes similares o modificaciones de las mismas.

La plataforma Midjourney ofrece una funcionalidad similar, pero se trata de un servicio de pago. Al lanzarlo de manera open-source, permitimos a todo el mundo a usarlo de manera gratuita.

Compromiso con la comunidad open-source

Siguiendo nuestro compromiso con la investigación y la comunidad open-source, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.

Junto a esto, compartimos el procedimiento y las técnicas que se han seguido para realizar el entrenamiento del modelo, así como los pasos para realizar inferencia sobre el mismo.

Podéis encontrar la adaptación de IDEFICS y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain

Los modelos multimodales suponen un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), concepto teórico que busca que la IA pueda realizar cualquier tarea intelectual “pensando” con la versatilidad y amplitud de un ser humano.

Como ejemplo multimodal, los modelos de lenguaje visuales (VLM) son capaces de procesar tanto texto como imágenes, permitiendo una interacción más versátil y humana.

Primera adaptación de IDEFICS del mundo

Con esto en mente, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo Clibrain Labs, ha realizado la primera adaptación del mundo de IDEFICS (Hugging Face), reproducción open-source del modelo de lenguaje visual más avanzado hasta el momento, Flamingo (Google Deepmind).

Esta adaptación se ha realizado mediante técnicas de fine-tuning, haciendo uso de un dataset de texto e imágenes a gran escala compuesto por más de 14 millones de imágenes.

Entrenado para la descripción de imágenes al estilo Midjourney

Como resultado, se consigue adaptar el modelo para que genere descripciones de las imágenes al estilo de los prompts de plataformas como Midjourney o Stable Difussion (modelos de difusión de texto a imagen).

Esta funcionalidad permite mejorar la habilidad de comunicarse con modelos de generación de imágenes (modelos de difusión), ayudando a saber como el modelo “describe” las imágenes y utilizarlo como punto de partida para generar imágenes similares o modificaciones de las mismas.

La plataforma Midjourney ofrece una funcionalidad similar, pero se trata de un servicio de pago. Al lanzarlo de manera open-source, permitimos a todo el mundo a usarlo de manera gratuita.

Compromiso con la comunidad open-source

Siguiendo nuestro compromiso con la investigación y la comunidad open-source, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.

Junto a esto, compartimos el procedimiento y las técnicas que se han seguido para realizar el entrenamiento del modelo, así como los pasos para realizar inferencia sobre el mismo.

Podéis encontrar la adaptación de IDEFICS y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain

Los modelos multimodales suponen un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), concepto teórico que busca que la IA pueda realizar cualquier tarea intelectual “pensando” con la versatilidad y amplitud de un ser humano.

Como ejemplo multimodal, los modelos de lenguaje visuales (VLM) son capaces de procesar tanto texto como imágenes, permitiendo una interacción más versátil y humana.

Primera adaptación de IDEFICS del mundo

Con esto en mente, nuestro laboratorio de investigación y desarrollo Clibrain Labs, ha realizado la primera adaptación del mundo de IDEFICS (Hugging Face), reproducción open-source del modelo de lenguaje visual más avanzado hasta el momento, Flamingo (Google Deepmind).

Esta adaptación se ha realizado mediante técnicas de fine-tuning, haciendo uso de un dataset de texto e imágenes a gran escala compuesto por más de 14 millones de imágenes.

Entrenado para la descripción de imágenes al estilo Midjourney

Como resultado, se consigue adaptar el modelo para que genere descripciones de las imágenes al estilo de los prompts de plataformas como Midjourney o Stable Difussion (modelos de difusión de texto a imagen).

Esta funcionalidad permite mejorar la habilidad de comunicarse con modelos de generación de imágenes (modelos de difusión), ayudando a saber como el modelo “describe” las imágenes y utilizarlo como punto de partida para generar imágenes similares o modificaciones de las mismas.

La plataforma Midjourney ofrece una funcionalidad similar, pero se trata de un servicio de pago. Al lanzarlo de manera open-source, permitimos a todo el mundo a usarlo de manera gratuita.

Compromiso con la comunidad open-source

Siguiendo nuestro compromiso con la investigación y la comunidad open-source, publicamos el modelo en Hugging Face para que todo el mundo pueda hacer uso del mismo.

Junto a esto, compartimos el procedimiento y las técnicas que se han seguido para realizar el entrenamiento del modelo, así como los pasos para realizar inferencia sobre el mismo.

Podéis encontrar la adaptación de IDEFICS y el resto de nuestros modelos open-source en hf.co/clibrain