論文の概要: Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11459v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 15:07:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 13:35:28.175025
• Title: Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent
• Title（参考訳）: Octopus v3: オンデバイスサブビリオンマルチモーダルAIエージェントの技術レポート
• Authors: Wei Chen, Zhiyuan Li,
• Abstract要約: マルチモーダルAIエージェントは、さまざまなタイプのデータから処理および学習する能力によって特徴付けられる。 本稿では,AIエージェントアプリケーション用に設計された関数トークンの概念を取り入れたマルチモーダルモデルを提案する。 我々はこのモデルがRaspberry Piのように制約のある幅広いエッジデバイス上で効率的に動作可能であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.998608318944985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A multimodal AI agent is characterized by its ability to process and learn from various types of data, including natural language, visual, and audio inputs, to inform its actions. Despite advancements in large language models that incorporate visual data, such as GPT-4V, effectively translating image-based data into actionable outcomes for AI agents continues to be challenging. In this paper, we introduce a multimodal model that incorporates the concept of functional token specifically designed for AI agent applications. To ensure compatibility with edge devices, our model is optimized to a compact size of less than 1B parameters. Like GPT-4, our model can process both English and Chinese. We demonstrate that this model is capable of operating efficiently on a wide range of edge devices, including as constrained as a Raspberry Pi.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルAIエージェントは、自然言語、視覚、音声入力など、さまざまな種類のデータを処理して学習し、その動作を知らせる能力によって特徴付けられる。 GPT-4Vのような視覚データを組み込んだ大規模言語モデルの進歩にもかかわらず、画像ベースのデータをAIエージェントの実用的な結果に効果的に翻訳することは困難である。 本稿では,AIエージェントアプリケーション用に設計された関数トークンの概念を取り入れたマルチモーダルモデルを提案する。 エッジデバイスとの互換性を確保するため、我々のモデルは1Bパラメータ未満のコンパクトなサイズに最適化されている。 GPT-4と同様に、我々のモデルは英語と中国語の両方を処理できる。 我々はこのモデルがRaspberry Piのように制約のある幅広いエッジデバイス上で効率的に動作可能であることを実証した。

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