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引言：OmModel V3 將于近期發(fā)布，新版本將提供一句話生成算法、自由定義需求、中英雙語互動(dòng)、智能報(bào)告等多個(gè)特色功能，用戶可以通過語音或者文字等形式，自由提交任何需求任務(wù)，系統(tǒng)將根據(jù)任務(wù)給出相關(guān)反饋，包括音視圖文等多個(gè)模態(tài)的結(jié)果呈現(xiàn)（附內(nèi)測名額）

人類如何認(rèn)知世界？

人類 80% 的信息來自于視覺，同時(shí)人類也是地球上唯一擁有完整語言體系的生物。當(dāng)我們通過雙眼看到這個(gè)世界，不論是閱讀書籍、網(wǎng)上沖浪還是欣賞自然景觀，我們的大腦都在進(jìn)行著復(fù)雜的信息處理。我們不僅能夠感知周圍環(huán)境中的物體和形狀，還能夠理解它們的意義和內(nèi)涵。這得益于我們獨(dú)特的語言能力，它使我們能夠表達(dá)和交流抽象的概念和想法。

通過語言，我們可以共享知識(shí)、傳遞經(jīng)驗(yàn)、探討問題，這也是人類文明發(fā)展的重要基石之一。盡管視覺是我們獲取信息的主要途徑之一，但是缺乏語言能力的動(dòng)物只能憑借本能行動(dòng)和簡單的聲音表達(dá)與其他個(gè)體進(jìn)行交流，無法像人類一樣進(jìn)行高級(jí)的社交互動(dòng)和智力活動(dòng)。因此，語言的重要性不容忽視，它是我們作為人類的獨(dú)特標(biāo)志之一，也是我們與自然界其他物種之間的重要區(qū)別。

與此同時(shí)，如何賦予機(jī)器人類般的智能一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)的終極難題，近期隨著 GPT-4 等多模態(tài)大型語言模型的出現(xiàn)，語言成為了打開人工智能寶盒的關(guān)鍵鑰匙。

01.讓機(jī)器用語言理解世界

“人類的認(rèn)知和理解需要依賴語言。語言使我們能夠表達(dá)和共享常識(shí)知識(shí)。例如，“水是液體，可以流動(dòng)”，這是一條常識(shí)知識(shí)，我們可以用準(zhǔn)確的詞匯和語法結(jié)構(gòu)來描述這一現(xiàn)象，讓更多人了解和掌握這一知識(shí)。此外，語言也是人類邏輯推理的重要載體。在邏輯推理中，人們通過識(shí)別和分析命題的真假和關(guān)系，通過語言的抽象和形式化表達(dá)，可以更好地理解和應(yīng)用邏輯規(guī)則。有了文字、有了語言，它們成為人類與世界交流的最基本、最便捷、最核心的介質(zhì)。” 對(duì)于語言之于認(rèn)知的價(jià)值，聯(lián)匯科技首席科學(xué)家趙天成博士的見解明確。

前日剛發(fā)布的多模態(tài)大模型 GPT-4 就是科學(xué)家通過大模型的技術(shù)方式拓展認(rèn)知邊界的積極嘗試。

GPT-4 通過圖像或文本輸入，完成識(shí)別、解析，輸出文本結(jié)果。對(duì)于 GPT-4 的這次升級(jí)，人們驚訝于它的 “讀圖能力” 和 “幽默感”，不論是各類統(tǒng)計(jì)表格，還是網(wǎng)絡(luò)梗圖，GPT-4 的表現(xiàn)可圈可點(diǎn)。

盡管 GPT-4 在許多現(xiàn)實(shí)世界場景中能力還不如人類，但它在多種不同領(lǐng)域的專業(yè)應(yīng)試中，已經(jīng)夠排到前段位置，程序編寫、開放問答、標(biāo)準(zhǔn)化測試等眾多方面，“超過人類的平均水平” 已經(jīng)是事實(shí)。

對(duì)此，趙天成博士進(jìn)行了更多的解釋：這次的 GPT-4 是 GPT 大模型的新一次迭代，加入了新的模態(tài)，即對(duì)圖片的理解，同時(shí)大模型對(duì)語言生成和理解能力也有所提升。不論大模型的模態(tài)和規(guī)模如何增加、擴(kuò)大，它的底層邏輯一定以語言模型為認(rèn)知內(nèi)核，將更多的模態(tài)融入進(jìn)來，實(shí)現(xiàn)以自然語言為核心的數(shù)據(jù)理解、信息認(rèn)知與決策判斷。

語言曾經(jīng)是人類的特有能力，現(xiàn)在也成了快速逼近的強(qiáng)人工智能的核心載體。

02.再次進(jìn)化的認(rèn)知能力

趙天成博士表示，在文本語言理解的基礎(chǔ)上，如果疊加視頻、音頻等更多模態(tài)，實(shí)現(xiàn)更大范圍、更多行業(yè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，則意味著大模型的認(rèn)知能力將得到更智能的進(jìn)化升級(jí)。

除了 OpenAI 有卓越的表現(xiàn)外，國內(nèi)外瞄準(zhǔn)大模型的人工智能企業(yè)并不少，其中，趙天成博士和他的團(tuán)隊(duì)在多模態(tài)大模型領(lǐng)域技術(shù)及應(yīng)用已經(jīng)提前交卷。

趙天成博士的技術(shù)團(tuán)隊(duì)由來自卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）、加州大學(xué)（UCLA）、微軟與阿里巴巴等國際頂尖院校和機(jī)構(gòu)的碩士與博士組成，多年深耕且引領(lǐng)國際多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互領(lǐng)域的科研工作，是一支擁有多項(xiàng)核心技術(shù)的國際頂尖領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)。

趙天成博士（右 4）及其核心團(tuán)隊(duì)

趙天成博士畢業(yè)于卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)，長期從事多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)與人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域的理論與技術(shù)研究，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)率先突破非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接使用、跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析等行業(yè)難題，多次獲得國際頂會(huì)最佳論文，微軟研究院 best & brightest phd，主持、參與多個(gè)國家、省、市重大項(xiàng)目研究，是國際多模態(tài)交互 AI 領(lǐng)域領(lǐng)軍人物。

他們?cè)?2019 年就開始深入研究多模態(tài)大模型技術(shù)，是業(yè)界率先從事預(yù)訓(xùn)練大模型研究的團(tuán)隊(duì)之一，并于 2021 年發(fā)布了自研的 OmModel V1 多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型，作為業(yè)界最早的語言增強(qiáng)視覺識(shí)別模型（Langauge Augumented Visual Models），OmModel 在 V1、V2 版本迭代的基礎(chǔ)上，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻、圖片、文本等不同模態(tài)的融合分析和認(rèn)知理解，尤其強(qiáng)調(diào)通過自然語言增強(qiáng) AI 模型的視覺識(shí)別能力和跨模態(tài)理解能力，幫助用戶達(dá)成認(rèn)知智能。通過將視覺和語言的有機(jī)結(jié)合，將使得機(jī)器智能向人類智能更靠近了一步。

OmModel 提出的多項(xiàng)原創(chuàng)核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)了技術(shù)和應(yīng)用的創(chuàng)新，包括：

1. 實(shí)現(xiàn)更高數(shù)據(jù)與模型參數(shù)效率的無止境多任務(wù)新型預(yù)訓(xùn)練算法

突破現(xiàn)有多模態(tài)大模型預(yù)訓(xùn)練耗費(fèi)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算力的局限，提出基于復(fù)雜異構(gòu)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的無止境多任務(wù)與訓(xùn)練算法，融合圖片描述、圖片分類、區(qū)域描述等多種視覺語言數(shù)據(jù)類型，從多角度進(jìn)行多層級(jí)的大模型預(yù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)用更高的數(shù)據(jù)效率與模型參數(shù)效率，增強(qiáng)在同等數(shù)據(jù)情況下的預(yù)訓(xùn)練效果，提高模型綜合識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)一個(gè)多模態(tài)大模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)支撐 N 種任務(wù)、N 種場景的持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制。

2. 通過自然語言增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)的多場景零樣本新型視覺識(shí)別模型

針對(duì)傳統(tǒng)視覺識(shí)別模型依賴海量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)與煙囪式訓(xùn)練的瓶頸，提出基于自然語言增強(qiáng)的多模態(tài)視覺識(shí)別模型，通過自然語言作為知識(shí)橋梁，讓視覺識(shí)別模型可以基于大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練泛化到任何全新場景當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)高精度的零樣本新領(lǐng)域識(shí)別，突破了傳統(tǒng)視覺識(shí)別系統(tǒng)必須按照?qǐng)鼍斑M(jìn)行定制的魔咒，讓用戶可以通過自然語言定義任意視覺目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了視覺識(shí)別的冷啟動(dòng)，大幅度降低了視覺識(shí)別應(yīng)用開發(fā)的門檻。

3.“人在環(huán)路” 多輪人機(jī)意圖對(duì)齊的新型大模型微調(diào)機(jī)制

針對(duì)視覺語言模型現(xiàn)有領(lǐng)域微調(diào)方法對(duì)硬件要求高、微調(diào)過程可控性有限等迫切挑戰(zhàn)，提出基于 “人在環(huán)路” 多輪人機(jī)交互式新型微調(diào)方式，通過結(jié)合人類專家的業(yè)務(wù)知識(shí)和迭代式的大模型微調(diào)方式，實(shí)現(xiàn)更加方便有效的大模型領(lǐng)域微調(diào)，將人類專家的業(yè)務(wù)目標(biāo)和領(lǐng)域知識(shí)更好地融入到大模型的訓(xùn)練當(dāng)中；通過非參數(shù)學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí)，減少大模型微調(diào)所需要的 GPU 算力需求，實(shí)現(xiàn)更加低代價(jià)的大模型行業(yè)落地。

4. 實(shí)現(xiàn)在低成本推理硬件環(huán)境下的新型大模型推理機(jī)制

針對(duì)現(xiàn)有多模態(tài)大模型僅強(qiáng)調(diào)識(shí)別精度，忽略推理速度，難以在大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)匹配查詢中應(yīng)用的短板，提出基于稀疏向量匹配的視覺語言推理算法?；诙说蕉讼∈柘蛄繉W(xué)習(xí)與倒排索引大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)億級(jí)多模態(tài)數(shù)據(jù)秒級(jí)匹配，匹配速度相較于傳統(tǒng) GPU 向量比對(duì)算法提高 5 倍以上，在 CPU 環(huán)境提高匹配速度 300 倍以上；通過多專家蒸餾算法，提高多模態(tài)大模型編碼推理速度 5 倍以上，大幅度降低多模態(tài)大模型的部署成本。

03.一手技術(shù)，一手應(yīng)用

趙天成博士表示，為了更好地服務(wù)行業(yè)和應(yīng)用，OmModel 突破了大多數(shù)視覺語言大模型僅僅局限于學(xué)術(shù)研究和開源數(shù)據(jù)訓(xùn)練的瓶頸，通過上述無止境預(yù)訓(xùn)練機(jī)制，在通識(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上持續(xù)吸納行業(yè)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

目前已經(jīng)針對(duì)視頻云、智慧城市、融合媒體等行業(yè)，在通用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建超過千萬的多模態(tài)圖文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，大幅提高多模態(tài)大模型在垂直行業(yè)領(lǐng)域的零樣本識(shí)別性能和小樣本調(diào)優(yōu)性能，實(shí)現(xiàn)從 “通用大模型” 向著 “行業(yè)大模型” 的重要升級(jí)和進(jìn)化。

“技術(shù)創(chuàng)新 + 場景應(yīng)用” 的雙核內(nèi)驅(qū)使聯(lián)匯科技成為業(yè)內(nèi)最早實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型技術(shù)服務(wù)落地的企業(yè)。

比如，在電力行業(yè)中，針對(duì)基層無人機(jī)電路巡檢的業(yè)務(wù)需求，傳統(tǒng)模式存在輸電線路小部件典型缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率不高、識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行速度慢、識(shí)別結(jié)果依賴人工復(fù)核等棘手問題，通過 OmModel 行業(yè)大模型生成針對(duì)輸電線路多模態(tài)數(shù)據(jù)的人工智能預(yù)訓(xùn)練算法，以及針對(duì)小部件缺陷的圖像分析模型，提升輸電線路小部件典型缺陷檢出率和識(shí)別精度，并通過蒸餾算法，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測模型的參數(shù)壓縮，提高模型的運(yùn)行速度，提升輸電線路缺陷檢測的整體效率，為電網(wǎng)公司在輸電線路無人機(jī)巡檢缺陷精準(zhǔn)識(shí)別領(lǐng)域提供應(yīng)用示范。

OmModel V3 來了！

OmModel 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)在智慧電力、視覺監(jiān)管、智慧城市、機(jī)器人、數(shù)字資產(chǎn)等領(lǐng)域的落地應(yīng)用，后續(xù)還會(huì)有哪些動(dòng)作方向呢？

對(duì)于 OmModel 的迭代規(guī)劃，趙天成博士非常明確：“我們始終秉著‘用視覺感知世界，用語言理解世界’的觀點(diǎn)，產(chǎn)品和技術(shù)方向一定是如何讓 AI 更貼心、更懂人類，通過視覺和語言的融合理解，讓用戶和機(jī)器之間可以有便捷的交互、更自由地表達(dá)以及更智慧的反饋，使大模型的能力成為用戶的能力，讓人工智能真正地為更多人所有、所用?！?/span>

據(jù)悉，OmModel V3 將于近期發(fā)布，新版本將提供一句話生成算法、自由定義需求、中英雙語互動(dòng)、智能報(bào)告等多個(gè)特色功能，用戶可以通過語音或者文字等形式，自由提交任何需求任務(wù)，系統(tǒng)將根據(jù)任務(wù)給出相關(guān)反饋，包括音視圖文等多個(gè)模態(tài)的結(jié)果呈現(xiàn)。

OmModel V3 正在帶來更多關(guān)于智慧未來的想象 ——

比如，現(xiàn)有的家庭攝像頭和平臺(tái)，作用非常有限，提醒和記錄是其用戶頻繁使用的功能，甚至這類簡單需求在使用中也 bug 頻出，比如大量誤報(bào)，讓系統(tǒng)提醒變成了騷擾，無法定義的監(jiān)控任務(wù)讓本該智慧化的體驗(yàn)變得非常呆板、有限。

年輕的鏟屎官無法時(shí)時(shí)刻刻地陪在 “主子” 身邊，家里的主子有沒有悄悄溜出門，家具拆的還剩多少，對(duì)新玩具還滿意嗎，有沒有從未出現(xiàn)的異常行為需要留意，這些需求稀碎但也重要，傳統(tǒng)攝像頭及平臺(tái)根本無法滿足，通過 OmModel V3，鏟屎官將可以通過自然對(duì)話定義屬于你自己的任務(wù)需求，同時(shí)選擇不同的反饋方式，可以是一份系統(tǒng)化的智能報(bào)告，可以是 AIGC 的視頻合輯，反正結(jié)果也是由你用語言定義。

作為多模態(tài)大模型，OmModel 的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此，不論是智慧家居的小場景，還是智慧電力等行業(yè)級(jí)應(yīng)用，OmModel 的通識(shí)能力正在加速釋放，通過與硬件、平臺(tái)等多樣的融合應(yīng)用，它將以智能助手、智慧數(shù)字人等不同的形態(tài)出現(xiàn)、賦能，提升工作、生活的效率與質(zhì)量。

隨著通用泛化能力的不斷釋放，關(guān)于 OmModel 還能夠做什么的問題，趙天成博士的回答很有意思 ——

“這個(gè)問題我們已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域、場景給出了很多答案，但是我們還在不斷努力，給出更多、更新、更有意思的回答。當(dāng)然，這個(gè)過程中，我們也希望看到大家的答案，希望有更多的開發(fā)者加入我們，通過 OmModel 開啟更未來的場景與應(yīng)用。”

OmModel 的先發(fā)優(yōu)勢為技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的開啟提供了更多可能，如果你也想一起搞點(diǎn)事情，歡迎自薦加入該團(tuán)隊(duì)，郵箱：marketing@hzlh.com