Magma

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Magma est le premier modèle de base de Microsoft pour les agents d'IA multimodaux qui combine l'intelligence verbale, spatiale et temporelle pour naviguer dans des tâches complexes à travers les mondes numériques et physiques grâce à la compréhension de la vision-langage, à la navigation dans l'interface utilisateur et aux capacités de manipulation robotique.
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Magma

Informations sur le produit

Mis à jour:Feb 28, 2025

Qu'est-ce que Magma

Développé par Microsoft Research en collaboration avec plusieurs universités, Magma représente une avancée significative dans la technologie de l'IA multimodale. Il va au-delà des modèles traditionnels de vision-langage en conservant non seulement une forte intelligence verbale pour la compréhension et la communication, mais aussi en intégrant l'intelligence spatiale pour la planification et l'exécution d'actions dans les environnements virtuels et physiques. Lancé en 2025, Magma est conçu pour gérer diverses tâches allant de la navigation dans l'interface utilisateur à la manipulation robotique, ce qui en fait un modèle de base polyvalent qui comble le fossé entre les interfaces numériques et les interactions du monde réel.

Caractéristiques principales de Magma

Magma est le modèle de fondation révolutionnaire de Microsoft pour les agents d'IA multimodaux qui combine l'intelligence verbale, spatiale et temporelle. Il peut comprendre et agir sur les environnements numériques et physiques grâce à ses architectures uniques Set-of-Mark (SoM) et Trace-of-Mark (ToM). Le modèle est pré-entraîné sur divers ensembles de données, notamment des images, des vidéos et des données de robotique, ce qui lui permet d'effectuer des tâches allant de la navigation dans l'interface utilisateur à la manipulation de robots sans réglage fin spécifique au domaine.
Compréhension multimodale: Intègre l'intelligence verbale, spatiale et temporelle pour traiter et comprendre divers types d'entrées, notamment du texte, des images et des vidéos
Architecture Set-of-Mark (SoM): Permet un ancrage efficace de l'action dans les images pour les captures d'écran de l'interface utilisateur, la manipulation de robots et les interactions vidéo humaines en prédisant des marques numériques pour les éléments exploitables
Technologie Trace-of-Mark (ToM): Permet de comprendre la dynamique vidéo temporelle et la prédiction de l'état futur, particulièrement utile pour la manipulation de robots et la compréhension de l'action humaine
Capacité d'apprentissage zéro-shot: Peut effectuer diverses tâches sans réglage fin spécifique au domaine, démontrant de fortes capacités de généralisation dans différents domaines

Cas d'utilisation de Magma

Navigation dans l'interface utilisateur: Aide à naviguer dans les interfaces utilisateur Web et mobiles, en effectuant des tâches telles que cliquer sur des boutons, remplir des formulaires et effectuer des interactions utilisateur
Manipulation robotique: Contrôle les bras robotiques pour des tâches telles que les opérations de prélèvement et de placement, la manipulation d'objets et les séquences de mouvements complexes
Réponse visuelle aux questions: Fournit des réponses détaillées aux questions sur les images et les vidéos, démontrant de fortes capacités de raisonnement spatial
Interaction homme-robot: Permet une interaction naturelle entre les humains et les robots en comprenant et en exécutant des commandes complexes dans des environnements réels

Avantages

Performances polyvalentes dans plusieurs domaines sans réglage fin spécifique
Fortes capacités de généralisation à partir de données d'entraînement limitées
Capacités avancées de raisonnement spatial et temporel

Inconvénients

Peut nécessiter des ressources informatiques importantes
Limité par la qualité et la quantité des données d'entraînement disponibles
Encore aux premiers stades de développement et de tests en conditions réelles

Comment utiliser Magma

Installer les dépendances requises: Installez PyTorch, PIL (Python Imaging Library) et la bibliothèque Transformers à l'aide de pip ou conda
Importer les bibliothèques requises: Importez torch, PIL, BytesIO, requests et les classes de modèles requises à partir de transformers
Charger le modèle et le processeur: Chargez le modèle et le processeur Magma à l'aide de AutoModelForCausalLM et AutoProcessor à partir de 'microsoft/Magma-8B' avec trust_remote_code=True
Déplacer le modèle vers le GPU: Transférez le modèle vers le périphérique CUDA à l'aide de model.to('cuda') pour un traitement plus rapide
Préparer l'image d'entrée: Chargez et traitez l'image d'entrée à l'aide de PIL et convertissez-la au format RVB si nécessaire
Configurer le format de conversation: Créez une structure de conversation avec un rôle système et des invites utilisateur en suivant le format fourni
Traiter les entrées: Utilisez le processeur pour préparer les entrées pour le modèle, y compris le texte et l'image
Générer la sortie: Passez les entrées traitées au modèle pour générer des réponses pour les tâches multimodales telles que la réponse aux questions visuelles, la navigation dans l'interface utilisateur ou le contrôle de robot
Gérer la sortie du modèle: Traitez et utilisez la sortie du modèle en fonction de votre cas d'utilisation spécifique (génération de texte, prédiction d'action, raisonnement spatial, etc.)

FAQ de Magma

Magma est le premier modèle de fondation de Microsoft pour les agents d'IA multimodaux, conçu pour gérer des interactions complexes dans des environnements virtuels et réels. Il étend les modèles de vision-langage en combinant l'intelligence verbale avec l'intelligence spatiale pour effectuer des tâches allant de la navigation dans l'interface utilisateur à la manipulation de robots.

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