BAGEL : Modèle Multimodal Unifié Open Source pour la Génération et la Compréhension

Qu'est-ce que BAGEL ?

BAGEL est un modèle multimodal unifié open-source conçu pour gérer à la fois les tâches de génération et de compréhension à travers les modalités texte, image et vidéo. Il offre une fonctionnalité comparable aux systèmes propriétaires comme GPT-4o et Gemini 2.0 tout en étant entièrement accessible pour le fine-tuning, la distillation et le déploiement. Lancé le 20 mai 2025, BAGEL représente une avancée significative dans les systèmes d'IA multimodale open-source.

Comment fonctionne BAGEL ?

BAGEL utilise une architecture Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) pour maximiser la capacité d'apprentissage à partir d'informations multimodales diverses. Il utilise deux encodeurs séparés pour capturer les caractéristiques d'image au niveau pixel et sémantique. Le modèle suit un paradigme de prédiction Next Group of Tokens, entraîné à prédire le prochain groupe de tokens linguistiques ou visuels comme cibles de compression.

Caractéristiques Techniques Clés

Pré-entraînement Multimodal: Initialisé à partir de grands modèles de langage, fournissant des capacités fondamentales de raisonnement et de conversation
Entraînement sur Données Entrelacées: Pré-entraîné sur des données web et vidéo entrelacées à grande échelle pour une génération haute fidélité
Architecture Évolutive: Utilise le pré-entraînement, l'entraînement continu et le fine-tuning supervisé sur des billions de tokens multimodaux
Système à Double Encodeur: Combine les fonctionnalités VAE et ViT pour améliorer les capacités d'édition intelligente

Capacités Principales

Chat Multimodal et Compréhension

BAGEL peut gérer les entrées et sorties d'image et de texte dans des formats mixtes. Il démontre des capacités conversationnelles avancées sur le contenu visuel, fournissant des descriptions détaillées, un contexte artistique et des informations historiques sur les images.

Génération d'Images Photoréalistes

Le modèle génère des images photoréalistes haute fidélité, des frames vidéo et du contenu image-texte entrelacé. Son entraînement sur des données entrelacées favorise une Chaîne de Pensée multimodale naturelle qui permet au modèle de raisonner avant de générer des sorties visuelles.

Édition Avancée d'Images

BAGEL apprend naturellement à préserver les identités visuelles et les détails fins tout en capturant le mouvement visuel complexe depuis les vidéos. Avec de solides capacités de raisonnement héritées des modèles visio-linguistiques, il dépasse les tâches d'édition de base avec des capacités d'édition intellectuelle.

Transfert de Style

Le modèle peut facilement transformer les images d'un style à un autre ou les déplacer à travers différents mondes en utilisant des données d'alignement minimales, grâce à sa compréhension profonde du contenu visuel et des styles.

En apprenant à partir de données vidéo, BAGEL distille les connaissances de navigation à partir de simulations du monde réel, lui permettant de naviguer dans divers environnements including les mondes de science-fiction et les peintures artistiques avec diverses rotations et perspectives.

Composition et Raisonnement

BAGEL apprend un large éventail de connaissances à partir de données vidéo, web et linguistiques, lui permettant d'effectuer un raisonnement, modéliser des dynamiques physiques, prédire des frames futurs et participer à des conversations multi-tours de manière transparente.

Mode de Réflexion

Le modèle intègre un mode de réflexion qui tire parti de la compréhension multimodale pour améliorer la génération et l'édition. En raisonnant à travers les prompts, BAGEL transforme des descriptions brèves en sorties détaillées et cohérentes avec un contexte nuancé et une cohérence logique.

Benchmarks de Performance

BAGEL démontre une performance supérieure à travers les benchmarks standards de compréhension et de génération:

Performance en Compréhension

Modèle	MME-P	MMBench	MMMU	MMVet
BAGEL	1687	85	55.3	67.2

Performance en Génération

BAGEL atteint un score global de 0.88 across diverses tâches de génération, surpassant les modèles open comparables dans les domaines including:

Génération d'objet unique (0.98)
Génération de deux objets (0.95)
Précision des couleurs (0.95)
Compréhension de position (0.78)

Propriétés Émergentes

Alors que BAGEL évolue avec plus de tokens multimodaux, des gains de performance constants sont observés dans les tâches de compréhension, génération et édition. Différentes capacités émergent à des stades d'entraînement distincts:

Stade précoce: Compréhension et génération multimodale
Stade intermédiaire: Capacités d'édition de base
Stade avancé: Édition complexe et intelligente

Cette progression suggère un modèle émergent où le raisonnement multimodal avancé se construit sur des compétences fondamentales bien formées.

Applications Pratiques

Pour les Développeurs et Chercheurs

Fine-tuning et personnalisation pour des tâches multimodales spécifiques
Distillation des connaissances pour le déploiement sur diverses plateformes
Recherche de capacités avancées de raisonnement multimodal

Pour les Créateurs de Contenu

Générer des images photoréalistes et du contenu vidéo
Effectuer une édition intelligente d'images et un transfert de style
Créer des récits multimodaux cohérents

Pour les Intégrateurs de Systèmes d'IA

Déployer comme solution multimodale unifiée
Améliorer les systèmes existants avec des capacités d'IA avancées
Développer des applications nécessitant un raisonnement visuel complexe

Pourquoi Choisir BAGEL ?

BAGEL offre plusieurs avantages distincts:

Accessibilité Ouverte

En tant que modèle open-source, BAGEL offre un accès complet aux poids, à l'architecture et aux méthodologies d'entraînement, contrairement aux systèmes propriétaires.

Performance Comparable

Démontre une performance comparable aux systèmes multimodaux propriétaires leaders tout en maintenant une accessibilité ouverte.

Architecture Évolutive

L'architecture MoT permet une évolution continue et une amélioration au fur et à mesure que plus de données multimodales deviennent disponibles.

Capacités Complètes

De la génération de base au raisonnement et à l'édition avancés, BAGEL offre une suite complète de capacités multimodales dans un seul modèle.

Commencer avec BAGEL

BAGEL est disponible sur plusieurs plateformes:

GitHub: Accéder au code source et à la documentation
HuggingFace: Télécharger les poids du modèle et essayer les démos
Paper: Lire les spécifications techniques détaillées
Demo: Expérimenter avec les capacités en direct

Le modèle prend en charge diverses options de déploiement including le fine-tuning pour des tâches spécifiques, la distillation pour des environnements à ressources limitées et le déploiement à grande échelle pour les systèmes de production.

Développements Futurs

L'équipe BAGEL continue de travailler sur la mise à l'échelle du modèle avec plus de tokens multimodaux et l'exploration de nouvelles capacités émergentes. La nature open-source encourage les contributions communautaires et les améliorations across diverses applications multimodales.