Bagel
Bagelは、高度な暗号化と機械学習を組み合わせた先駆的なオープンソースの統合マルチモーダルAIモデルおよびプラットフォームであり、テキスト、画像、ビデオの理解と生成にわたる強力な機能を提供しながら、収益化可能でプライバシーを保護する共同AI開発を可能にします。
https://bagel-ai.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月27日
Bagelとは
Bagelは、革新的なAI研究プラットフォームおよびモデルアーキテクチャであり、2つの主要な提供物を通じてオープンソースAI開発を変革します。1）顧客のフィードバックと企業データを実用的な洞察に変換する製品インテリジェンスプラットフォーム、および2）GPT-4やGemini 2.0などの独自のシステムに匹敵する機能を備えた、画像とテキストの両方の入力/出力を処理できるスケーラブルな統合マルチモーダルAIモデル（BAGEL）。Amazon AlexaやCash Appなどの企業で機械学習インフラストラクチャの豊富な経験を持つBidhan Royによって設立されたBagelは、プライバシーとセキュリティを維持しながら、すべての貢献者への適切な帰属と公正な収益分配を保証することにより、オープンソースAI開発をより持続可能なものにすることを目指しています。
Bagelの主な機能
Bagelは、製品インテリジェンスとマルチモーダル機能を組み合わせた最先端のAIプラットフォームです。画像とテキストの両方の処理を可能にする統一されたアーキテクチャを備えており、製品フィードバック分析から画像生成および編集まで、さまざまなタスクを可能にします。このプラットフォームは、安全な共同AI開発のために高度な暗号化を使用し、貢献者への公正な収益配分を保証します。既存のワークフローツールと統合し、AIを使用して顧客のフィードバックを分析し、製品のギャップを特定し、ビジネスへの影響を定量化します。
マルチモーダルAIアーキテクチャ: Mixture-of-Transformer-Experts（MoT）アーキテクチャを使用して、視覚データとテキストデータの両方を処理し、画像生成、編集、および理解における高度な機能を可能にします
安全な共同開発: 独自のデータを保護し、適切な収益配分を保証しながら、AIモデルでの安全なコラボレーションを可能にする暗号化手法を実装します
自動フィードバック分析: トランスクリプト、チケット、CRMアップデートなどのさまざまなソースからフィードバックを自動的に抽出および分析して、製品の問題点と機能リクエストを特定します
ワークフロー統合: Salesforce、Zendesk、Jira、Gongなどの既存のツールとシームレスに統合して、チームが実際に作業する場所でインサイトを提供します
Bagelのユースケース
製品管理: 製品チームが顧客のフィードバックを分析し、機能の優先順位を付け、製品ロードマップに関するデータ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます
AIモデル開発: 開発者と研究者がプライバシーを維持しながら、オープンソースのAIモデルを共同で構築および収益化できるようにします
コンテンツ作成: マーケティングおよびクリエイティブ目的で、画像、ビデオ、テキストコンテンツを生成および編集するためのAI搭載ツールを提供します
顧客フィードバック分析: さまざまなチャネルにわたる顧客インタラクションを分析して、傾向、問題点、および改善の機会を特定します
メリット
SOC2 Type 2コンプライアンスによる強力なセキュリティおよびプライバシー機能
既存のビジネスツールとの包括的な統合
テキストと視覚処理を組み合わせた高度なマルチモーダル機能
デメリット
大幅なセットアップと統合の労力が必要になる場合があります
複雑なアーキテクチャは、新しいユーザーにとって学習曲線がある可能性があります
Bagelの使い方
BAGELへのアクセス: Hugging FaceからBAGELにアクセスするか、ローカルにインストールします。モデルはオープンソースであり、無料で使用できます
タスクタイプの選択: BAGELは単一の7Bパラメータモデルでこれらのタスクをすべて処理できるため、画像生成、画像編集、または画像理解のいずれかの目的のタスクを選択します
入力の準備: タスクに応じて、テキスト、画像、またはその両方である可能性のある入力を準備します。BAGELは混合形式の入力を処理します
ファインチューン（オプション）: 必要に応じて、視覚およびテキストデータセットを使用した効率的な適応のために、PEFTまたはLoRAを使用してモデルをさらにトレーニングします
Chain-of-Thoughtの有効化: 特にテキストから画像への生成において、より良い結果を得るには、モデルが出力を生成する前に「考える」ことができるchain-of-thought機能を有効にします
タスクの実行: モデルを通じてタスクを実行します。Replicateでの実行あたりのコストは約0.091ドルです
出力の確認: 初期タスクに応じて、画像、編集されたコンテンツ、または理解に基づく応答を含む可能性のある生成された出力を確認します
Bagelのよくある質問
BAGELは、画像とテキストの両方の入出力を処理できるオープンソースの統合マルチモーダルモデルです。GPT-4やGemini 2.0のようなプロプライエタリシステムと同等の機能を提供することを目指しており、生成、理解、編集、スタイル転送、ナビゲーションの機能があります。
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