Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design

要約

Cephalo は、材料科学アプリケーション向けに設計された一連のマルチモーダル ビジョン大規模言語モデル (V-LLM) であり、視覚データと言語データを統合して、ヒューマン AI およびマルチエージェント AI フレームワーク内での理解とインタラクションを強化します。
Cephalo の主なイノベーションは、高度なデータセット生成方法です。これは、科学論文などの PDF ドキュメントから画像とそれに対応するテキストの説明を正確に検出して分離する高度なアルゴリズムを採用しています。
この方法には、視覚と言語の統合処理による画像とテキストのペアの慎重な改良が含まれており、高品質で文脈に関連した十分に根拠のあるトレーニング データが保証されます。
Cephalo は、何千もの科学論文や科学に焦点を当てた Wikipedia ページから抽出された統合された画像とテキスト データに基づいてトレーニングされており、複雑な視覚的シーンを解釈し、正確な言語説明を生成し、画像に関するクエリに効果的に答えることができることを実証しています。
ビジョン エンコーダと自己回帰トランスフォーマの組み合わせにより、統合モデルで複雑な自然言語の理解をサポートします。これを他の生成手法と組み合わせて、画像からテキストへ、または画像からテキストから 3D への変換を作成できます。
パイプライン。
小規模なモデルからより大きなモデルの開発を検討するために、事前にトレーニングされたさまざまなソース モデルに由来するレイヤーのセットをマージします。
このハイブリッド アプローチにより、ドメイン固有の専門知識と一般的な会話機能を活用して、複数のモデルの長所を活用することができます。
私たちは、生物学的材料、破壊および工学解析、タンパク質生物物理学、昆虫の行動に基づいた生物からインスピレーションを得た設計を組み込んだ、さまざまなユースケースでモデルを検証します。
生成アプリケーションには、花粉からインスピレーションを得た建築材料などのバイオからインスピレーションを得たデザインや、日食の写真からバイオからインスピレーションを得た材料の微細構造の合成が含まれます。

要約(オリジナル)

We present Cephalo, a series of multimodal vision large language models (V-LLMs) designed for materials science applications, integrating visual and linguistic data for enhanced understanding and interaction within human-AI and multi-agent AI frameworks. A key innovation of Cephalo is its advanced dataset generation method, which employs a sophisticated algorithm to accurately detect and separate images and their corresponding textual descriptions from PDF documents, such as scientific papers. The method includes a careful refinement of image-text pairs through integrated vision and language processing, ensuring high-quality, contextually relevant, and well reasoned training data. Cephalo is trained on integrated image and text data extracted from thousands of scientific papers and science-focused Wikipedia pages demonstrates can interpret complex visual scenes, generate precise language descriptions, and answer queries about images effectively. The combination of a vision encoder with an autoregressive transformer supports complex natural language understanding in an integrated model, which can be coupled with other generative methods to create an image-to-text-to-image or image-to-text-to-3D pipeline. To explore the development of larger models from smaller ones, we merge sets of layers that originate from different pre-trained source models. This hybrid approach allows us to leverage the domain-specific expertise and general conversational capabilities to harness the strengths of multiple models. We examine the models in diverse use cases that incorporate biological materials, fracture and engineering analysis, protein biophysics, and bio-inspired design based on insect behavior. Generative applications include bio-inspired designs, including pollen-inspired architected materials, as well as the synthesis of bio-inspired material microstructures from a photograph of a solar eclipse.

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