MicrosoftのAI研究者たちが展開するGPT-4Vは、テキストとビジュアルの両方を理解し、多岐にわたるアプリケーションを実現します。この記事では、GPT-4Vの9つの主要なカテゴリーと、それぞれに内包される37の具体的な事例を通じて、その機能の広がりと深みを探ります。これらの事例は、テキストのみの入力からビデオ理解、抽象的な視覚的推論、感情指数テストに至るまで、多岐にわたります。これらの洞察が、GPT-4Vの可能性を最大限に引き出し、新しいアプリケーションシナリオを探求する手助けとなることを願っています。

論文（報告書）

The Dawn of LMMs:Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)：2309.17421.pdf (arxiv.org)

報告書の概要

この報告書は、以下の11章から構成されています：

1. イントロダクション: 研究の背景と目的を紹介します。

2. GPT-4Vの概要: モデルの基本的な特性と能力を説明します。

3. GPT-4Vの入力と動作モード: モデルがサポートする入力と動作モードを詳細に解説します。

4. GPT-4Vの品質と汎用性: モデルの性能とその多様なアプリケーションを評価します。

5. GPT-4Vの効果的な使用: モデルを効果的に使用するためのテクニックと戦略を提供します。

6. GPT-4Vのプロンプト: プロンプトの設計と最適化に関する洞察を共有します。

7. GPT-4Vの画像理解: モデルが画像をどのように解釈するかを探ります。

8. GPT-4Vのテキストと画像の統合: テキストと画像の情報をどのように統合するかを説明します。

9. GPT-4Vの新しいアプリケーションシナリオ: 新しいユースケースとアプリケーションシナリオを探索します。

10. GPT-4Vの未来の研究方向: モデルの将来的な進化と研究の方向性を議論します。

11. 結論: 研究の主要な発見と結論をまとめます。

これらの章を通じて、報告書はGPT-4Vの深い洞察とその応用の広がりを提供しています。専門家や研究者、開発者がこの技術をさらに探求し、新しいアプリケーションを開発する上で、この報告書は価値あるリソースとなるでしょう。

GPT-4Vの概要とその革新性

GPT-4Vは、視覚データとテキストデータを同時に処理し、理解する能力を持つAIモデルです。これにより、モデルは画像から情報を抽出し、テキストクエリに対して詳細な回答を提供することができます。また、視覚ポインターを使用して、画像内の特定の要素を指し示すことも可能です。これは、視覚的な情報と言語的な情報を統合し、より豊かなユーザー体験を提供するための一歩となります。

教科書的なアプローチ: GPT-4Vの学習と理解

GPT-4Vの理解と応用には、その機能の核心を把握し、適切なプロンプトの設計が不可欠です。モデルは、視覚的なコンテンツとテキストコンテンツを同時に解釈し、ユーザーからのクエリに対して詳細な回答を生成する能力を持っています。これには、視覚的な説明、視覚的なQA、視覚的な対話など、多岐にわたるユースケースが含まれます。

GPT-4Vのユースケースとプロンプトの設計

GPT-4Vは、その卓越したクロスドメインおよびクロスタスク能力を活かして、多くのアプリケーションシナリオで利用可能です。例えば、視覚的な検索、視覚的なサマリー、視覚的な教育など、多岐にわたるタスクを実行することができます。これらのシナリオを実現するためには、タスクの定義、ユーザーインターフェースの設計、プロンプトの設計、および出力の解釈と統合の各ステップを慎重に計画する必要があります。

具体的なユースケースとしては以下のようなものが考えられます：

• 視覚的な検索: ユーザーが画像を提供し、その画像に関する特定の情報をクエリとして要求します。GPT-4Vは、画像を解析し、クエリに対する詳細な回答を生成します。

• 視覚的なサマリー: 画像やビデオコンテンツの要約や解説を生成します。これは、コンテンツクリエーターやエデュケーターにとって、視覚的なコンテンツを理解し、そのエッセンスをテキスト形式で伝える手段となります。

• 視覚的な教育: 複雑なコンセプトやプロセスを視覚的に説明し、それをテキストで補完します。これにより、学習者は視覚的な情報とテキスト情報を組み合わせて、より深い理解を得ることができます。

プロンプトの設計においては、以下の要素を考慮することが重要です：

• タスクの定義: モデルにどのようなタスクを実行させるかを明確にし、その目的を理解します。

• ユーザーインターフェースの設計: ユーザーがモデルとどのようにインタラクションを行うかを計画し、そのインターフェースを設計します。

• プロンプトの設計: モデルが期待する入力と出力を理解し、それに基づいてプロンプトを設計します。これには、視覚的な入力（画像やビデオ）とテキスト入力の両方を適切に組み合わせるスキルが必要です。

• 出力の解釈と統合: モデルから得られた出力をどのように解釈し、それをユーザーにどのように提示するかを計画します。

★詳細のケースと関連プロント★

本報告書のP11～p155各ページに詳細に記載。９つのカテゴリと37の事例リスト

GPT-4Vの入力モード
1.1 テキストのみの入力
1.2 シングル画像-テキストペア
1.3 インターリーブされた画像-テキスト入力

GPT-4Vの動作モードとプロンプト技術
2.1 テキスト指示に従う
2.2 ビジュアルポインティングとビジュアルリファリングプロンプト
2.3 ビジュアル + テキストプロンプト
2.4 インコンテキストフューショットラーニング

ビジョン-ランゲージ能力
3.1 多様なドメインにおける画像の説明
3.2 オブジェクトのローカライゼーション、カウンティング、および密なキャプション
3.3 マルチモーダル知識とコモンセンス
3.4 シーンテキスト、テーブル、チャート、およびドキュメント推論
3.5 マルチリンガルマルチモーダル理解
3.6 ビジョンを持つコーディング能力

人間とのインタラクション：ビジュアルリファリングプロンプト
4.1 ポインティング入力を理解する
4.2 ビジュアルリファリングプロンプト
4.3 ポインティング出力を生成する

時間とビデオの理解
5.1 マルチイメージシーケンシング
5.2 ビデオ理解
5.3 グラウンデッドテンポラル理解のためのビジュアルリファリングプロンプト

抽象的なビジュアル推論と知能指数テスト
6.1 抽象的なビジュアル刺激
6.2 パーツとオブジェクトの発見と関連付け
6.3 ウェクスラー成人知能スケール
6.4 レイヴンズ進行マトリックス

感情指数テスト
7.1 顔の表情から感情を読む
7.2 ビジュアルコンテンツが感情をどのように喚起するかを理解する
7.3 感情調整出力

新しいアプリケーションのハイライト
8.1 違いを見つける
8.2 産業
8.3 医療
8.4 自動車保険
8.5 カスタマイズされたキャプショナー
8.6 画像生成
8.7 身体化されたエージェント
8.8 GUIナビゲーション

LMMパワードエージェント
9.1 マルチモーダルプラグイン
9.2 マルチモーダルチェーン
9.3 セルフリフレクション
9.4 セルフコンシステンシー
9.5 リトリーバル拡張LMM

例：

解釈: GPT-4Vの未来への影響

GPT-4Vは、視覚とテキストの統合によって、AIと人間のインタラクションの新しい形を提供します。これは、情報検索、コンテンツ生成、およびコンテンツ分析など、多くのアプリケーションで新しい可能性を開くものです。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、モデルの機能と制約を理解し、適切なプロンプトとインタラクションを設計することが不可欠です。

最後に

GPT-4Vは、視覚言語AIモデルの新しいフロンティアを開拓しています。その能力を最大限に活かすためには、モデルの機能を理解し、適切なプロンプトを設計し、ユーザーとのインタラクションを最適化することが重要です。これにより、私たちは、情報アクセス、コンテンツ生成、およびデータ分析の新しい方法を開発し、AIの未来を形作ることができます。