Bagel
Bagel ist ein bahnbrechendes Open-Source-Unified-Multimodal-KI-Modell und eine Plattform, die fortschrittliche Kryptografie mit maschinellem Lernen kombiniert, um eine monetarisierbare, die Privatsphäre schützende kollaborative KI-Entwicklung zu ermöglichen und gleichzeitig leistungsstarke Funktionen für das Text-, Bild- und Videoverständnis sowie die -generierung zu bieten.
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 27, 2025
Was ist Bagel
Bagel ist eine innovative KI-Forschungsplattform und Modellarchitektur, die die Open-Source-KI-Entwicklung durch zwei Hauptangebote transformiert: 1) Eine Produktinformationsplattform, die Kundenfeedback und Unternehmensdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt, und 2) ein skalierbares, einheitliches, multimodales KI-Modell (BAGEL), das sowohl Bild- als auch Texteingaben/-ausgaben mit Fähigkeiten verarbeiten kann, die mit proprietären Systemen wie GPT-4 und Gemini 2.0 vergleichbar sind. Bagel wurde von Bidhan Roy gegründet, der über umfangreiche Erfahrung in der Infrastruktur für maschinelles Lernen bei Unternehmen wie Amazon Alexa und Cash App verfügt. Bagel zielt darauf ab, die Open-Source-KI-Entwicklung nachhaltiger zu gestalten, indem es eine korrekte Zuordnung und faire Umsatzverteilung an alle Mitwirkenden gewährleistet und gleichzeitig die Privatsphäre und Sicherheit wahrt.
Hauptfunktionen von Bagel
Bagel ist eine hochmoderne KI-Plattform, die Produktintelligenz und multimodale Fähigkeiten kombiniert. Sie verfügt über eine einheitliche Architektur, die sowohl Bild- als auch Textverarbeitung bewältigen kann und Aufgaben von der Produktfeedback-Analyse bis zur Bilderzeugung und -bearbeitung ermöglicht. Die Plattform verwendet fortschrittliche Kryptographie für eine sichere kollaborative KI-Entwicklung und gewährleistet gleichzeitig eine faire Umsatzbeteiligung für die Mitwirkenden. Sie lässt sich in bestehende Workflow-Tools integrieren und nutzt KI, um Kundenfeedback zu analysieren, Produktlücken zu identifizieren und die geschäftlichen Auswirkungen zu quantifizieren.
Multimodale KI-Architektur: Verwendet eine Mixture-of-Transformer-Experts (MoT)-Architektur, um sowohl visuelle als auch textuelle Daten zu verarbeiten und so fortschrittliche Fähigkeiten in der Bilderzeugung, -bearbeitung und -verständnis zu ermöglichen
Sichere kollaborative Entwicklung: Implementiert kryptographische Methoden, um eine sichere Zusammenarbeit an KI-Modellen zu ermöglichen, während proprietäre Daten geschützt und eine angemessene Umsatzbeteiligung gewährleistet werden
Automatisierte Feedback-Analyse: Extrahiert und analysiert automatisch Feedback aus verschiedenen Quellen wie Transkripten, Tickets und CRM-Updates, um Schwachstellen im Produkt und Funktionswünsche zu identifizieren
Workflow-Integration: Lässt sich nahtlos in bestehende Tools wie Salesforce, Zendesk, Jira und Gong integrieren, um Einblicke dort zu liefern, wo Teams tatsächlich arbeiten
Anwendungsfälle von Bagel
Produktmanagement: Hilft Produktteams, Kundenfeedback zu analysieren, Funktionen zu priorisieren und datengestützte Entscheidungen über die Produkt-Roadmap zu treffen
KI-Modellentwicklung: Ermöglicht es Entwicklern und Forschern, gemeinsam Open-Source-KI-Modelle zu entwickeln und zu monetarisieren, während die Privatsphäre gewahrt bleibt
Content-Erstellung: Bietet KI-gestützte Tools zum Generieren und Bearbeiten von Bildern, Videos und Textinhalten für Marketing- und kreative Zwecke
Kundenfeedback-Analyse: Analysiert Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg, um Trends, Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren
Vorteile
Starke Sicherheits- und Datenschutzfunktionen mit SOC2 Typ 2-Konformität
Umfassende Integration mit bestehenden Business-Tools
Fortschrittliche multimodale Fähigkeiten, die Text- und Bildverarbeitung kombinieren
Nachteile
Erfordert möglicherweise erheblichen Einrichtungs- und Integrationsaufwand
Komplexe Architektur könnte eine Lernkurve für neue Benutzer haben
Wie verwendet man Bagel
Auf BAGEL zugreifen: Greifen Sie über Hugging Face auf BAGEL zu oder installieren Sie es lokal. Das Modell ist Open-Source und kann kostenlos verwendet werden
Aufgabentyp auswählen: Wählen Sie die gewünschte Aufgabe aus: Bilderzeugung, Bildbearbeitung oder Bildverständnis, da BAGEL alle diese Aufgaben in einem einzigen 7B-Parameter-Modell verarbeiten kann
Eingabe vorbereiten: Bereiten Sie Ihre Eingabe vor, die je nach Aufgabe Text, Bilder oder beides sein kann. BAGEL verarbeitet Eingaben in gemischtem Format
Feinabstimmung (optional): Falls erforderlich, trainieren Sie das Modell mit PEFT oder LoRA weiter, um eine effiziente Anpassung mit visuellen und textuellen Datensätzen zu ermöglichen
Chain-of-Thought aktivieren: Für bessere Ergebnisse, insbesondere bei der Text-zu-Bild-Generierung, aktivieren Sie die Chain-of-Thought-Funktion, die es dem Modell ermöglicht, vor der Generierung von Ausgaben zu \"denken\"
Aufgabe ausführen: Führen Sie Ihre Aufgabe über das Modell aus. Die Kosten betragen ungefähr 0,091 $ pro Ausführung auf Replicate
Ausgabe überprüfen: Überprüfen Sie die generierte Ausgabe, die je nach Ihrer ursprünglichen Aufgabe Bilder, bearbeitete Inhalte oder verständnisbasierte Antworten enthalten kann
Bagel FAQs
BAGEL ist ein Open-Source Unified Multimodal Model, das sowohl Bild- als auch Texteingaben/-ausgaben verarbeiten kann. Es wurde entwickelt, um vergleichbare Funktionalität wie proprietäre Systeme wie GPT-4 und Gemini 2.0 zu bieten, mit Funktionen für Generierung, Verständnis, Bearbeitung, Stilübertragung und Navigation.
Bagel Video
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