Les modèles génératifs multi-modaux intègrent divers types de données comme les textes, images, et vidéos, élargissant les applications de l’IA. Cependant, leur optimisation rencontre des défis complexes liés au traitement des données et à l’entraînement des modèles. Une approche cohérente est cruciale pour améliorer à la fois les données et les modèles.
Le développement isolé de méthodes centrées sur les données et les modèles crée des inefficacités. Une progression conjointe est nécessaire pour améliorer les capacités de l’IA. Actuellement, les meilleures pratiques se concentrent soit sur les algorithmes et les architectures de modèles, soit sur les techniques de traitement des données, mais elles opèrent indépendamment, sans directives systématiques pour une optimisation collaborative.
Les chercheurs du groupe Alibaba ont introduit le Data-Juicer Sandbox, une suite open-source facilitant le co-développement des données multi-modales et des modèles génératifs. Ce sandbox propose une plateforme flexible pour l’exploration et l’optimisation, comblant le fossé entre le traitement des données et l’entraînement des modèles.
Le Data-Juicer Sandbox utilise le flux de travail « Probe-Analyze-Refine » pour tester et affiner systématiquement diverses configurations de traitement de données et de modèles. Cela inclut un processus hiérarchique aidant à identifier les meilleures méthodes de traitement, qui sont ensuite intégrées et appliquées à des échelles plus larges.
Les performances sur des tâches comme la génération image-texte et texte-vidéo ont montré des améliorations significatives. Le sandbox a surpassé ses concurrents sur des plateformes comme VBench et a obtenu des gains en scores esthétiques et linguistiques lorsqu’il utilisait des pools de données de haute qualité. Ces résultats démontrent l’efficacité du sandbox dans l’optimisation des modèles génératifs multi-modaux.
En résumé, le Data-Juicer Sandbox répond aux problèmes d’intégration du traitement des données et de l’entraînement des modèles, permettant des améliorations notables des performances de l’IA. Cette avancée majeure offre une solution complète aux défis de l’optimisation des modèles génératifs multi-modaux.