Magma
M
Magma
紹介 :
Magmaは、Microsoft Researchチームが開発した多モーダル基礎モデルです。視覚、言語、動作を組み合わせることで、複雑なタスクの計画と実行を目指しています。大規模な視覚言語データによって事前学習されており、言語理解、空間認識、動作計画能力を備え、UIナビゲーションやロボット操作などのタスクで優れた性能を発揮します。このモデルは、多モーダルAIエージェントタスクに強力な基礎フレームワークを提供し、幅広い応用が期待されます。
ターゲットユーザー :
この製品は、ロボット操作、UI自動化、複雑なタスク計画など、多モーダルインタラクションとインテリジェントエージェントを必要とするシナリオに適しています。特に、研究者、開発者、そして効率的な自動化ソリューションを必要とする企業に最適です。
総訪問数: 986.8K
最も高い割合の地域: US(19.93%)
ウェブサイト閲覧数 : 45.5K
使用シナリオ
UIナビゲーションタスクでは、Magmaは指示に従ってWebサイトやモバイルアプリの操作を自動的に実行できます。
ロボット操作タスクでは、Magmaは視覚入力に基づいてロボットの動作を計画し、把持や配置タスクを実行できます。
動画質問応答タスクでは、Magmaは動画の内容を理解し、関連する質問に答えることができます。
製品特徴
画像、動画、言語を含む多モーダル入力をサポートします。
ロボット操作など、視覚空間における動作計画と実行が可能です。
Set-of-Mark (SoM)とTrace-of-Mark (ToM)技術により、効率的な動作理解と計画を実現します。
UIナビゲーションやロボット操作タスクにおいて、これらのタスク専用に設計されたモデルを凌駕する性能を示します。
ゼロショット学習能力を備え、未経験のタスクにも迅速に適応できます。
動画質問応答や空間推論など、多モーダル理解をサポートします。
実ロボット上で少量の微調整を行うことで、信頼性の高い性能を実現できます。
研究者や開発者が利用しやすいよう、オープンソースコードとモデルを提供しています。
使用チュートリアル
1. Magmaの公式ウェブサイトまたはGitHubリポジトリにアクセスし、モデルとコードを取得します。
2. タスクの要件に応じて、適切な事前学習済みモデルバージョンを選択します。
3. UIナビゲーションやロボット操作など、特定のタスクについては、少量の注釈付きデータを使用して微調整します。
4. 実際のアプリケーションでは、画像、動画、テキスト指示などの入力をモデルに渡します。
5. モデルは動作計画または言語応答を出力し、その出力に基づいて対応する操作を実行します。
6. 複雑なタスクの場合は、多モーダル入力を組み合わせてゼロショット推論を行うことができます。
7. 特定のニーズに合わせて、オープンソースコードとモデルを使用して二次開発や拡張を行うことができます。
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