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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 largement inaperçue, sans annonce ni fanfare pour son introduction. Le code pour Ferret a été publié avec Ferret-Bench le 30 octobre, avec des versions de point de contrôle introduites le 14 décembre.
Si elle n’a pas d’abord suscité beaucoup d’attention, 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 d’IA en médecine, a posté sur X au sujet de la «version manquée», la qualifiant de «témoignage de l’engagement d’Apple en faveur de la recherche en IA impactante».
La version open-source de Ferret est régie par une licence non commerciale, de sorte qu’elle ne peut pas être commercialisée dans son état actuel. Cependant, il y a toujours une possibilité qu’elle soit utilisée de quelque manière que ce soit dans un futur produit ou service Apple.
Un tweet datant d’octobre du chercheur en IA / ML d’Apple Zhe Gan 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’animal dans une image et en demandant au LLM ce que l’animal est, il pourrait déterminer l’espèce de la créature et que l’utilisateur fait référence à un animal individuel d’un groupe. Il pourrait ensuite utiliser le contexte d’autres éléments détectés dans l’image pour offrir d’autres réponses.
L’introduction de Ferret, un nouveau MLLM qui peut faire référence et ancrer quelque chose n’importe où à n’importe quelle granularité. https://t.co/gED9Vu0I4y
1 Ferret permet la référence d’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) 12 octobre 2023
La version est importante pour les chercheurs, car elle montre que Apple souhaite être plus ouverte sur son travail en IA, plutôt que dans sa position habituelle de secrecy.
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 de manière égale avec ChatGPT, par exemple. Bien que Apple puisse travailler avec d’autres entreprises pour faire évoluer ses capacités, l’autre voie est de faire ce qu’elle vient de faire, à savoir publier un modèle open-source.
Dans un élément intéressant de la version Github, le sous-reddit r / Apple de Reddit a repéré que Ferret est «formé sur 8 A100 GPUs avec 80 Go de mémoire». Compte tenu de l’historique d’Apple en matière de prise en charge de GPU Nvidia, cela a été considéré comme une rare reconnaissance du fabricant de GPU.
L’introduction en octobre sur Github est passée largement inaperçue, sans annonce ni fanfare pour son introduction. Le code pour Ferret a été publié avec Ferret-Bench le 30 octobre, avec des versions de point de contrôle introduites le 14 décembre.
