• 多模态GPT-V出世!36种场景分析ChatGPT Vision能力,LMM将全面替代大语言模型? | 京东云技术团队


    LMM将会全面替代大语言模型?人工智能新里程碑GPT-V美国预先公测,医疗领域/OCR实践+166页GPT-V试用报告首发解读

    ChatGPT Vision,亦被广泛称为GPT-V或GPT-4V,代表了人工智能技术的新里程碑。作为LMM (Large Multimodal Model) 的代表,它不仅继承了LLM (Large Language Model) 的文本处理能力,还加入了图像处理的功能,实现了文本与图像的多模态交互。与传统的LLM相比,GPT-V更加强大和灵活,能够更深入地理解和生成与图像相关的内容。这种进化打开了无数新的应用可能性,从图像描述、创意设计到复杂的图文结合任务,GPT-4V都展现出了卓越的性能和广泛的潜力。

    使用方法:GPT-V目前对于美国区ChatGPT Plus账户开放。

    相关链接ChatGPT can now see, hear, and speak

    相关介绍GPTV_System_Card.pdf

    166页GPT-V试用报告Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)

    性能:对于ChatGPT4,速度比纯文本中文Prompt慢40%左右。(注意,当从GPT4切换到GPT-V后,纯文本中文Prompt速度提升了大概200%)

    花费:$20美元一月,限速3小时25条,尚未开放API

    调研版本:10-12 ChatGPT Vision(图片聊天/GPT多模态功能) ChatGPT September 25 Version

    本文图片部分为实践(OCR/医学等),部分来自网络(推特/Arxiv试用报告),题图由ChatGPT DALL-E 3生成。

    本文尝试从以下案例,对AI新里程碑LMM进行探索

    TLDR总结

    1. ChatGPT Vision更偏向于有创造性的图片理解,而非机器性细节识别。

    2. ChatGPT Vision试图以大模型的涌现能力,从高层次理解整个图片,将图片如同文字一般对待,而非是OCR式的匹配识别。ChatGPT Vision和OCR的区别,与语义搜索和关键词搜索的区别类似。

    3. ChatGPT Vision具有较大幻觉问题,Few-shot/CoT等Prompting方法也无法改善这一点(涌现能力不足),说明ChatGPT Vision仍处于像当年ChatGPT v3一样的初期阶段。预计未来几年随着参数规模的进一步提升,多模态大模型可能会复现文本大模型的发展路径。

    (图1:Few-shot方法不能提高GPT-4V获取仪表板信息的准确性,红色代表回答错误)

    图片

    (图2:CoT方法不能稳定质变提高GPT-4V数苹果的准确性,红色代表回答错误,绿色代表正确)

    适用场景

    1. 上下文概念性工作,如文章头图的自动审核初筛、皮肤病的照片辅助筛选,DR/CT照片影像学诊断,提供HTML alt text等。

    2. 图片创意性工作,如1.3节 商品销售文案生成、商品使用建议生成、商品创意名称生成等。

    不适用场景

    1. 有精确性要求的文字工作:如1.1节 患者诊疗单等OCR场景。

    2. 主体过多的复杂图片,如1.3节 前端网页代码复刻。

    有潜力的场景

    1. 清晰图片/截图的总结性工作,包括1.3节 图片的复杂理性/感性分析,如网络热图解释、教育场景

    2. 高纬度大模型推理,如1.3节 辨别电影/景点、客服、气候分析、设计图/网站设计建议等

    1.0 基础功能

    多图片上下文识别能力

    图片

    (图3:研究者输入了多张购物账单小票/菜单图片,GPT-4V做出了正确回答)

    理解图中标识(如箭头)和强调(如红圈标红)

    图片

    (图4:对于使用箭头/画圈标识的图片,GPT-4V能做出了正确理解和回答)

    1.1 OCR功能(幻觉严重,中文效果差)

    中文:电脑截图(准确)

    中文:清晰中文表格图片(幻觉严重)

    中文:有复杂信息的真实患者诊疗单(幻觉严重)

    患者诊疗单(给GPT的是原图,以下图片经过二次处理模糊了患者信息)

    英文:准确:强对比度、轻微镜头畸变、中等像素噪声图片

    阿拉伯语:部分准确:手写体转译英文

    muin on X: “GPT-4V will be able to transcribe and translate manuscripts and texts. I am excited to try out Arabic manuscripts to see how well it does. It does a phenomenal job with transcription even better than most humans. https://t.co/K6y6WffLvz” / X

    1.2 医学诊断(高准确率)

    肺部X光:肺炎判断(准确)

    图像来源:GitHub - linhandev/dataset: 医学影像数据集列表 『An Index for Medical Imaging Datasets』https://github.com/linhandev/dataset https://www.kaggle.com/datasets/nih-chest-xrays/data#:~:text=Class%20descriptions,Hernia

    图片输入

    GPT-V判别结果:(肺炎, 0.7

    1.肺炎:

    ◦置信度: 0.7

    ◦原因: X光片上下肺区的密度增加可能提示肺炎的存在,但根据图片无法明确确定。

    2.肺水肿:

    ◦置信度: 0.6

    ◦原因: 下肺区的密度增加可能与液体积聚有关,如心力衰竭导致的肺水肿。

    3.间质性肺病:

    ◦置信度: 0.5

    ◦原因: 有一些间质改变的迹象,但需要与先前的影像进行比较。

    4.支气管炎:

    ◦置信度: 0.4

    ◦原因: 慢性支气管炎可能导致一些观察到的不透明度。

    5.结核病:

    ◦置信度: 0.3

    ◦原因: 尽管结核病可表现为不透明和可能的固实化,但该图像并不强烈地表现出结核病的典型特征。

    6.肺癌:

    ◦置信度: 0.2

    ◦原因: 虽然没有明确的结节或肿块,但由于X光在显示其他结构后面的小结节时的局限性,肺癌不能完全排除。

    皮肤病:黑色素瘤判断(部分准确)

    数据源:ISIC Archive

    https://gallery.isic-archive.com/#!/topWithHeader/onlyHeaderTop/gallery?filter=%5B%5D

    图片输入

    GPT-V判别结果(常见痣 0.6,黑色素瘤 0.3
    1. 黑色素细胞痣 (常见痣)

    ◦ 信心分数: 0.6

    ▪ 原因: 该皮损表现出与常见痣相似的特征,中央有深色区域。50岁左右的人群中很常见。

    1. 老年性角化病

    ◦ 信心分数: 0.4

    ▪ 原因: 老年性角化病是老年人中常见的非癌性皮肤生长,颜色可能会有所不同。

    1. 异型痣

    ◦ 信心分数: 0.5

    ▪ 原因: 这类痣与常见痣有所不同,通常较大。鉴于大小 (1.4mm) 和位置 (下肢),需要考虑此诊断。

    1. 黑色素瘤

    ◦ 信心分数: 0.3

    ▪ 原因: 黑色素瘤是一种皮肤癌,虽然所提供的图像有可能与黑色素瘤一致的特征,但需要皮肤科医生进行全面评估才能确诊。

    1. 基底细胞癌

    ◦ 信心分数: 0.2

    ▪ 原因: 它是最常见的皮肤癌形式,但所提供的图像没有基底细胞癌的典型迹象。但鉴于患者的年龄,仍需考虑。

    1. 血管瘤

    ◦ 信心分数: 0.2

    ▪ 原因: 血管瘤是由血管组成的良性肿瘤。图像中的红色可能暗示这一点,但从整体外观看,可能性较小。

    老年疣(0.7)

    数据源:ISIC Archive

    图片输入

    GPT-V判别结果**(老年疣 0.7)**
    1. 老年疣 - 置信度:0.7

    2. 黑色素痣 - 置信度:0.5

    3. 基底细胞癌 - 置信度:0.4

    4. 日光角化症 - 置信度:0.4

    5. 鳞状细胞癌 - 置信度:0.3

    该图像显示了皮肤的放大视图,老年疣在头部和颈部区域较为常见,且经常出现在中老年人群中,因此我给予了较高的置信度。

    其他脑部/胸部X光诊断(高准确率)

    (绿色代表正确,红色代表错误,黄色代表幻觉)

    1.3 高纬度识别能力(高质量,虽有幻觉问题)

    大众点评/小红书文案

    商品使用建议(左),商品销售文案(右)

    车祸车辆识别

    红色代表错误

    理解流程图

    图片

    解释笑话

    图片

    商品新颖命名

    电路图描述

    地标描述

    菜谱生成

    分析球类运动局势/运动员姿势(存在幻觉)

    Abran Maldonado on X: “One of my favorite demos I tested out, in honor of football season, ChatGPT Vision will forever change coaching and sports analytics. Whether i build it or not, ChatGPT for coaching will be on every sideline in the league. Mark my words. https://t.co/uUYhsKpEGh” / X

    幻觉(该运动员使用的是反手Backhand,而非正手forehand):

    识别电影/相机/景点等

    给予用户产品安装/摄像等的建议和帮助

    X: “ChatGPT can now see, hear, and speak. Rolling out over next two weeks, Plus users will be able to have voice conversations with ChatGPT (iOS & Android) and to include images in conversations (all platforms). https://t.co/uNZjgbR5Bm https://t.co/paG0hMshXb” / X

    辅导扑克(存在幻觉)

    网页截图到HTML代码(理解不足)

    结果:

    白板骨架到前端项目

    Mckay Wrigley on X: “You can give ChatGPT a picture of your team’s whiteboarding session and have it write the code for you. This is absolutely insane. https://t.co/bGWT5bU8MK” / X

    https://twitter.com/mckaywrigley/status/1707101465922453701

    清晰图片的复杂理性/感性分析

    Pietro Schirano on X: “This is absolutely wild. I am completely speechless. https://t.co/wGTAx1hFgS” / X

    https://twitter.com/skirano/status/1706874309124194707?

    Mckay Wrigley on X: “ChatGPT breaks down this diagram of a human cell for a 9th grader. This is the future of education. https://t.co/L0Za0ZB5rs” / X

    主体多的复杂图片的复杂理性分析

    Alex Northstar on X: “Thanks ChatGPT, that can read & understand better than humans! https://t.co/TgVSuHgf8j” / X

    https://twitter.com/NorthstarBrain/status/1707668600281063514

    1.4 不足与风险

    图片(含人眼不可见文字)的注入风险

    (图中,用户以不可见的浅色字添加了Sephora化妆品促销水印,人眼无法察觉,但GPT-V可感知)

    (图中,用户以不可见的浅色字使GPT-4V一定对这份简历会给出雇佣建议)

    不能使用于人脸识别

    当 GPT-4 在2023年3月首次发布时,GPT-4V面部识别功能可能存在安全和隐私问题,因此 GPT-4V(具备视觉功能的 GPT-4)被暂缓发布。

    在早期的模型中,用户本可以理论上上传人物照片,并要求识别他们,这显然是对隐私的侵犯。根据技术论文,GPT-4V(为 ChatGPT Vision 提供支持)现在拒绝此类请求的时间达到了98%。

    GPT-4V(ision) technical work and authors

    作者:京东健康 李卓伦

    来源:京东云开发者社区 转载请注明来源

  • 相关阅读:
    [数据集][目标检测]犀牛数据集VOC+yolo格式376张1类别
    SveletJs学习——数据绑定
    2023年湘潭大学OJ作业2 2023年下学期《C语言》作业0x01-数学计算 XTU OJ 1080,1081,1082,1083,1084
    2022.8.16 模拟赛
    在内存分配时,使用 4096-1 的常见做法是为了实现对齐的目的
    Google的工程实践指南(下):代码开发者指南
    srpingboot security demo
    JVM 第一章:Java运行时数据区
    使用 Docker 和 HuggingFace 实现 NLP 文本情感分析应用
    一文搞懂V8引擎的垃圾回收机制
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/JDDTechTalk/article/details/133945137