Emu3: Ein neuer Ansatz für multimodale KI durch Next-Token-Prediction

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) gilt die Next-Token-Prediction als vielversprechender Weg zur Erreichung von Artificial General Intelligence (AGI). Bisher hatte diese Methode jedoch Schwierigkeiten, in multimodalen Aufgaben zu glänzen, bei denen Diffusionsmodelle wie Stable Diffusion und kompositionelle Ansätze wie CLIP in Kombination mit großen Sprachmodellen (LLMs) dominierten. Ein neues Modell namens Emu3, entwickelt von einem Forschungsteam des Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), stellt diese Dominanz nun infrage.

Emu3: Ein Transformer für alle Modalitäten

Emu3 ist eine Sammlung hochmoderner multimodaler Modelle, die ausschließlich mit Next-Token-Prediction trainiert wurden. Anstatt verschiedene Architekturen für verschiedene Modalitäten zu verwenden, verfolgt Emu3 einen radikal vereinfachten Ansatz: Bilder, Texte und Videos werden in einem gemeinsamen diskreten Token-Raum repräsentiert. Ein einziger Transformer wird dann von Grund auf auf einer Mischung multimodaler Sequenzen trainiert. Diese Herangehensweise bietet mehrere Vorteile: - **Vereinfachtes Design:** Durch die Konvergenz auf einen einzigen Token-basierten Ansatz entfällt die Notwendigkeit komplexer, modalitätsspezifischer Architekturen. - **Skalierbarkeit:** Sowohl das Training als auch die Inferenz lassen sich durch die Vereinheitlichung des Modells leichter skalieren. - **Generalisierung:** Das Training auf einer Mischung verschiedener Modalitäten fördert die Generalisierung und ermöglicht es Emu3, Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu bewältigen.

Herausragende Leistung in Generation und Wahrnehmung

Emu3 übertrifft in seinen Fähigkeiten etablierte, aufgabenspezifische Modelle sowohl bei der Generierung als auch bei der Wahrnehmung. Es übertrifft dabei sogar Vorzeigemodelle wie SDXL und LLaVA-1.6 und macht gleichzeitig Diffusions- oder Kompositionsarchitekturen überflüssig. Zu den bemerkenswerten Fähigkeiten von Emu3 gehören: - **Hochwertige Bildgenerierung:** Emu3 generiert anhand von Texteingaben Bilder in hoher Qualität, indem es einfach das nächste Vision-Token vorhersagt. Das Modell unterstützt auf natürliche Weise flexible Auflösungen und Stile. - **Starke Vision-Language-Understanding:** Emu3 zeigt ein tiefes Verständnis von Bildern und kann kohärente Textantworten auf visuelle Eingaben generieren. Diese Fähigkeit wird ohne Abhängigkeit von CLIP oder einem vortrainierten LLM erreicht. - **Kausale Videogenerierung:** Im Gegensatz zu Videod iffusionsmodellen wie Sora generiert Emu3 Videos kausal, indem es das nächste Token in einer Videosequenz vorhersagt. Mit einem gegebenen Videokontext kann Emu3 das Video auch auf natürliche Weise erweitern und vorhersagen, was als Nächstes passieren wird.

Ein Schritt in Richtung allgemeine multimodale Intelligenz

Emu3 ist ein vielversprechender Schritt auf dem Weg zu einer allgemeinen multimodalen Intelligenz, die über die Verarbeitung von Sprache hinausgeht. Die Ergebnisse des Forschungsteams zeigen, dass Next-Token-Prediction das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir multimodale KI-Modelle entwickeln und einsetzen, grundlegend zu verändern. Um weitere Forschung in diese Richtung zu unterstützen, haben die Entwickler von Emu3 wichtige Techniken und Modelle als Open Source zur Verfügung gestellt. Die Veröffentlichung der Modellgewichte, des Inferenzcodes, des Evaluierung scodes und der Trainingsskripte wird für die nahe Zukunft erwartet. Die Entwicklung von Emu3 ist ein Beispiel für die rasanten Fortschritte im Bereich der KI. Modelle wie Emu3 könnten in Zukunft eine Vielzahl von Anwendungen in Bereichen wie Content-Erstellung, virtuelle Assistenten, Bildung und Forschung ermöglichen.

Bibliographie

Wang, X., Zhang, X., Luo, Z., Sun, Q., Cui, Y., Wang, J., ... & He, Z. (2024). Emu3: Next-Token Prediction is All You Need. *arXiv preprint arXiv:2409.18869*. https://github.com/baaivision/Emu3 https://modelscope.cn/models/BAAI/Emu3-Chat https://huggingface.co/BAAI/Emu3-Gen/commit/387860f64dd0886e1c6d0fb98da4dc8ffd2b4879 https://github.com/baaivision/Emu https://twitter.com/gm8xx8?lang=de https://huggingface.co/BAAI/Emu3-Gen/resolve/main/README.md?download=true https://x.com/_akhaliq?lang=de https://twitter.com/_akhaliq?lang=tr https://arxiv.org/pdf/2403.06963 https://arxiv.org/abs/2408.13442