[📪정보] ShareGPT4V - openai가 굴리는 스노우볼

[고로쇠(101.235)]

https://sharegpt4v.github.io/

ShareGPT4V

걍 간단하게, gpt4-vision 써서 10만장 이미지에 대한 caption들을 뽑고,

그걸로 이미지 caption 추출 모델을 학습했더니 개쩌는 모델이 나왔다~라는 것임. 비교한거 보면 알겠지만 말도안되게 성능이 올라감.

이 자체로도 당연히 대단한 건데,

이 caption 추출 모델을 이용해서 120만개에 대한 이미지/캡션 페어 데이터셋을 만들었음.

그럼 이제 이걸 바탕으로 stable-diffusion같은 곳에서는 더 좋은 모델을 학습시킬 수 있는거임(dalle3에 버금가는게 무료로 풀리겠지)

gpt의 발전으로 계속계속 선순환이 돌고 있음.

아직 gpt4인데도 이정도 수준인데;; 5,6 나왔을때는 어떤 영향을 미칠지 기대된다

[MoonChild(aowlr2001)]

[ㅇㅊ(cleep00001)]

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[은바다(nmra3fmzhxmg)]

그게 지능폭발임 ㅋㅋ - dc App

[부패하는유전자!!!(sansss2015)]

[익명(175.116)]

이정도면 재귀개선 까진 아니어도 중간에 사람이 개입하는 준-재귀개선 까진 도달한듯

[익명(125.136)]

잘 이해가 안가는데 캡션 추출해서 뭐함?

[냉참특급(121.152)]

오토라벨링인거잖아

[디시콘발사대(fcbjsjmu1t9f)]

그 구리고 구리다던 LAION을 버릴 수 있고, 새로 넣는 이미지에도 좋은 캡션을 먹일 수 있음 뭐가 달라지느냐? => pixart-a의 사례를 보면, 캡션 퀄리티를 높이면 훨씬 적은 데이터로 빠르게 좋은 퀄리티를 낼 수 있다고 함

[디시콘발사대(fcbjsjmu1t9f)]

즉 선발대로 높은 레벨에 도달한 AI가 하한선을 끌어올려서 새로 만들어지는 이미지 관련 AI의 진입장벽을 낮춘 거라 볼 수 있음

[익명(211.230)]

수확가속점이 온다

[익명(1.230)]

로봇공학도 딱 이런식으로 발전할듯 미래에는 영상이랑 로봇 동작 정보에 오토 라벨링할 수 있을 거같음

[익명(landofooo)]

pos feedback 꺼어어어억