Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent

这篇论文介绍了一种多模态AI代理模型，其特点是能够处理和学习各种类型的数据，包括自然语言、视觉和音频输入，以指导其行动。尽管包括GPT-4V在内的大型语言模型已经取得了进展，能够有效地将基于图像的数据转化为AI代理的可操作结果仍然具有挑战性。为了确保与边缘设备的兼容性，该模型经过优化，参数少于10亿。和GPT-4一样，该模型可以处理英文和中文。研究人员展示了这个模型在各种边缘设备上的高效运行能力，甚至在像树莓派这样的受限设备上也能运行。

论文旨在解决将图像数据转化为可操作结果的问题，同时保证模型适用于边缘设备。

论文提出了一种多模态模型，其中包含专为AI代理应用设计的功能令牌的概念，并将模型优化到小于1B参数的紧凑大小。该模型可以处理英文和中文，能够在广泛的边缘设备上高效运行。

论文的模型能够在边缘设备上高效运行，并且可以处理英文和中文。实验结果表明，该模型在处理自然语言、视觉和音频输入方面表现出色。此外，论文还提供了开源代码和使用的数据集。

最近的相关研究包括GPT-4V等大型语言模型，以及其他多模态模型，如ViLBERT和LXMERT等。