# モデル拡張

OpenAIの組み込みツールは、OpenAIプラットフォームにおいてモデルの機能を強化する機能の集合体です。これらのツールにより、モデルは応答を生成する際に、Webまたはファイル内の追加のコンテキストと情報を参照できます。たとえば、Web検索ツールを有効にすると、モデルはWeb上の最新情報を使用して応答を生成できます。これらのツールの主な利点は、モデルの機能を拡張して、より複雑なタスクとニーズを処理できるようにすることです。OpenAIプラットフォームは、Web検索、ファイル検索、コンピューターの使用、関数呼び出しなど、さまざまなツールを提供しています。これらのツールの使用は提供されたプロンプトによって異なり、モデルはプロンプトに基づいて設定されたツールを使用するかどうかを自動的に決定します。さらに、ユーザーはツール選択パラメーターを設定することで、モデルの動作を明確に制御または指示することもできます。これらのツールは、リアルタイムデータまたは特定のファイルの内容が必要なシナリオに非常に役立ち、モデルの実用性と柔軟性を向上させます。

Memory Layers at Scaleは、学習可能なキーバリュー検索メカニズムを通じて、浮動小数点演算回数を増やすことなくモデルに追加パラメータを追加する革新的なメモリ層の実装方法です。この方法は、計算効率を維持しながらモデルの記憶容量と検索能力を大幅に向上させることができるため、大規模言語モデルにおいて特に重要です。この技術の主な利点としては、モデル容量の効率的な拡張、計算資源消費の削減、モデルの柔軟性と拡張性の向上などが挙げられます。このプロジェクトはMeta Linguaチームによって開発され、大規模データや複雑なモデルの処理が必要なシナリオに適しています。

SUPIRは、生成事前知識とモデル拡張の力を活用した、画期的な画像修復手法です。多様なモダリティ技術と高度な生成事前知識により、SUPIRはインテリジェントでリアルな画像修復において大きな進歩を遂げました。SUPIRにおける重要な推進力として、モデル拡張は能力を著しく向上させ、画像修復の可能性を大きく広げます。2000万枚の高解像度?高品質画像を含むデータセットを収集し、各画像に記述的なテキスト注釈を付与してモデルを訓練しました。SUPIRはテキストプロンプトに基づいて画像を修復でき、その応用範囲と可能性を広げます。さらに、知覚品質のさらなる向上を目指し、ネガティブな品質プロンプトを導入しました。また、生成修復における忠実度問題の抑制を目的とした修復ガイド付きサンプリング手法も開発しました。実験により、SUPIRの優れた修復効果と、テキストプロンプトによる修復操作の新機能が実証されました。