‘Copyright © 2024, Quiller Media, Inc. Contactez-nous | Politique de confidentialité Un furet dans la nature [Pixabay / Michael Sehlmeyer] Les chercheurs travaillant pour Apple et de l’Université Cornell ont discrètement poussé un LLM multimodal open source en octobre, une version de recherche appelée « Ferret » qui peut utiliser des régions d’images pour des requêtes.
L’introduction en octobre sur Github est passée presque inaperçue, sans annonce ni tapage pour son introduction. Le code de Ferret a été publié avec Ferret-Bench le 30 octobre, avec des versions de contrôle introduites le 14 décembre.
Si elle n’a pas reçu beaucoup d’attention au début, la version est devenue plus importante pour les chercheurs en IA samedi, selon VentureBeat. Bart De Witte, opérateur d’une organisation à but non lucratif AI-in-medicine, a posté sur X à propos de la « version manquée », appelant cela un « témoignage du engagement d’Apple envers la recherche en IA impactante ».
La version open source de Ferret est effectuée sous une licence non commerciale, elle ne peut donc pas être commercialisée dans son état actuel. Cependant, il est toujours possible qu’elle soit utilisée d’une manière ou d’une autre dans un futur produit ou service Apple.
Un tweet d’octobre de Zhe Gan, chercheur en IA / ML d’Apple, explique l’utilisation de Ferret comme étant un système qui peut « faire référence et ancrer quelque chose n’importe où à n’importe quelle granularité » dans une image. Il peut également le faire en utilisant n’importe quelle forme de région dans une image.
En termes plus simples, le modèle peut examiner une région dessinée sur une image, déterminer les éléments à l’intérieur qui sont utiles à un utilisateur dans une requête, l’identifier et tracer une boîte englobante autour de l’élément détecté. Il peut ensuite utiliser cet élément identifié comme partie d’une requête, à laquelle il peut ensuite répondre de manière typique.
Par exemple, en mettant en évidence une image d’un animal dans une image et en demandant au LLM ce que c’est, il peut déterminer l’espèce de la créature et que l’utilisateur fait référence à un animal individuel d’un groupe. Il peut ensuite utiliser le contexte d’autres éléments détectés dans l’image pour offrir des réponses supplémentaires.
Présentation de Ferret, un nouveau MLLM qui peut faire référence et ancrer quelque chose n’importe où à n’importe quelle granularité. https://t.co/gED9Vu0I4y1 Ferret permet de faire référence à une région d’image sous n’importe quelle forme2 Il montre souvent une meilleure compréhension précise de petites régions d’image que GPT-4V (sec 5.6) pic.twitter.com/yVzgVYJmHc— Zhe Gan (@zhegan4) October 12, 2023
La version est importante pour les chercheurs, car elle montre que Apple souhaite être plus ouverte sur son travail en IA, plutôt que sa position habituelle de secret.
Il y a aussi le problème de l’infrastructure pour Apple, car si elle travaille à augmenter le nombre de serveurs IA qu’elle possède, elle peut ne pas avoir l’échelle nécessaire pour travailler côte à côte avec ChatGPT, par exemple. Bien que Apple puisse travailler avec d’autres entreprises pour augmenter ses capacités, l’autre option est de faire ce qu’elle vient de faire, à savoir publier un modèle open source.
Dans un élément intéressant de la version Github, Reddit’s r/Apple a repéré que Ferret est « formé sur 8 cartes graphiques A100 avec 80 Go de mémoire ». Compte tenu de l’historique d’Apple en matière de prise en charge de cartes graphiques Nvidia, cela a été considéré comme une rare reconnaissance du fabricant de cartes graphiques.
L’introduction en octobre sur Github est passée presque inaperçue, sans annonce ni tapage pour son introduction. Le code de Ferret a été publié avec Ferret-Bench le 30 octobre, avec des versions de contrôle introduites le 14 décembre.
