Les chercheurs travaillant pour Apple et de l’Université Cornell ont discrètement poussé un LLM multimodal open-source en octobre, une sortie de recherche appelée « Ferret » qui peut utiliser des régions d’images pour des requêtes.
L’introduction en octobre sur Github est largement passée 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.
Bien qu’elle n’ait pas beaucoup attiré l’attention au début, la sortie 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 à propos de la « sortie manquée », appelant cela un « témoignage du engagement d’Apple envers une recherche en IA impactante ».
La sortie de Ferret en open-source est effectuée sous 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 d’une manière ou d’une autre dans un futur produit ou service Apple.
Un tweet de octobre par le chercheur en IA / ML d’Apple Zhe Gan explique l’utilisation de Ferret comme étant un système qui peut « faire référence et ancrer n’importe quoi n’importe où à n’importe quelle granularité » dans une image. Il peut également le faire en utilisant n’importe quelle forme de région à l’intérieur d’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 MLLM ce que c’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 proposer d’autres réponses.
L’introduction de Ferret, un nouveau MLLM qui peut faire référence et ancrer n’importe quoi 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 sortie est importante pour les chercheurs, car elle montre que Apple souhaite être plus ouvert sur son travail en IA, plutôt que sa position habituellement secrète.
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 disponible actuellement pour travailler côte à côte avec ChatGPT, par exemple. Bien que Apple puisse travailler avec d’autres entreprises pour faire évoluer ses fonctionnalités, 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 sortie Github, r/Apple de Reddit a repéré que Ferret est « formé sur 8 GPUs A100 avec 80 Go de mémoire ». Compte tenu de l’historique d’Apple en matière de support GPU Nvidia, cela a été considéré comme une rare reconnaissance du fabricant de GPU.
L’introduction en octobre sur Github est largement passée 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.
