Ebben az ismertetőben egy új, multimodális diffúziós alapmodellt mutatnak be, amely a szöveges érvelés, multimodális értelmezés és kép generálási képességeket ötvözi. A modell célja, hogy bizonyítsa: a diffúziós eljárás egyszerre több AI feladatban is kiemelkedő teljesítményt nyújthat, és komoly alternatívát teremthet az autoregresszív architektúrákkal szemben.
Külön hangsúlyt kap, hogyan történik a telepítés és tesztelés lokálisan egy Ubuntu rendszeren, Nvidia RTX 6000 GPU segítségével. A bemutató folyamatban a telepítési lépések mellett azt is megnézhetjük, miképpen működik a modell mind szöveges, mind képi bemenetek esetén, és hogyan generál válaszokat vagy leírásokat az egyes példák alapján.
Az architektúra három fő komponense is részletesen bemutatásra kerül: egységes diffúziós keretrendszer, „mixed long chain of thought” finomhangolási stratégia, valamint egy speciális, policy gradient alapú megerősítéses tanulási algoritmus, ami segít optimalizálni a modell döntéseit. Ezeken keresztül betekintést kapunk abba, hogyan próbálja a rendszer összeolvasztani a szöveges és képi értelmezést, illetve hogy miért számít úttörőnek ez a modell kombinált megközelítése.
A bemutatott példák során izgalmas kérdések merülnek fel arról, miként képes egy AI egységesen kezelni eltérő típusú adatokat, hogyan zajlik a gondolati láncok követése, valamint hogyan valósítható meg a szöveg és kép közötti átmenet egy egységes rendszerben.
