BAGEL

O que é BAGEL?

BAGEL é um modelo multimodal unificado de código aberto projetado para lidar com tarefas de geração e compreensão através das modalidades texto, imagem e vídeo. Oferece funcionalidade comparável a sistemas proprietários como GPT-4o e Gemini 2.0, sendo totalmente acessível para fine-tuning, destilação e implantação. Lançado em 20 de maio de 2025, BAGEL representa um avanço significativo em sistemas de IA multimodal abertos.

Como o BAGEL funciona?

BAGEL emprega uma arquitetura Mixture-of-Transformer-Experts (MoT) para maximizar a capacidade de aprendizado a partir de informações multimodais diversas. Utiliza dois codificadores separados para capturar características de imagem em nível de pixel e semântico. O modelo segue um paradigma de Predição do Next Group of Tokens, treinado para prever o próximo grupo de tokens linguísticos ou visuais como alvos de compressão.

Características Técnicas Principais

• Pré-treinamento Multimodal: Inicializado a partir de grandes modelos de linguagem, fornecendo capacidades fundamentais de raciocínio e conversação
• Treinamento com Dados Entrelaçados: Pré-treinado em dados web e de vídeo entrelaçados em larga escala para geração de alta fidelidade
• Arquitetura Escalável: Usa pré-treinamento, treinamento contínuo e fine-tuning supervisionado em trilhões de tokens multimodais
• Sistema de Duplo Codificador: Combina características VAE e ViT para melhorar capacidades de edição inteligente

Capacidades Principais

Chat Multimodal e Compreensão

BAGEL pode lidar com entradas e saídas de imagem e texto em formatos mistos. Demonstra habilidades conversacionais avançadas sobre conteúdo visual, fornecendo descrições detalhadas, contexto artístico e informações históricas sobre imagens.

Geração de Imagens Fotorrealistas

O modelo gera imagens fotorrealistas de alta fidelidade, frames de vídeo e conteúdo imagem-texto entrelaçado. Seu treinamento em dados entrelaçados favorece uma Cadeia de Pensamento multimodal natural que permite ao modelo raciocinar antes de gerar saídas visuais.

Edição Avançada de Imagens

BAGEL aprende naturalmente a preservar identidades visuais e detalhes finos enquanto captura movimento visual complexo a partir de vídeos. Com fortes habilidades de raciocínio herdadas de modelos visuo-linguísticos, supera tarefas básicas de edição com capacidades de edição intelectual.

Transferência de Estilo

O modelo pode facilmente transformar imagens de um estilo para outro ou deslocá-las através de diferentes mundos usando dados de alinhamento mínimos, graças à sua compreensão profunda de conteúdo visual e estilos.

Navegação e Interação Ambiental

Ao aprender de dados de vídeo, BAGEL destila conhecimento de navegação a partir de simulações do mundo real, permitindo-lhe navegar vários ambientes including mundos de ficção científica e pinturas artísticas com diversas rotações e perspectivas.

Composição e Raciocínio

BAGEL aprende uma ampla gama de conhecimento a partir de dados de vídeo, web e linguagem, permitindo-lhe realizar raciocínio, modelar dinâmicas físicas, prever frames futuros e participar em conversas multi-turno de forma seamless.

Modo de Pensamento

O modelo incorpora um modo de pensamento que aproveita a compreensão multimodal para melhorar geração e edição. Ao raciocinar através de prompts, BAGEL transforma descrições breves em saídas detalhadas e coerentes com nuances contextuais e consistência lógica.

Benchmarks de Desempenho

BAGEL demonstra desempenho superior através de benchmarks padrão de compreensão e geração:

Desempenho em Compreensão

Desempenho em Geração

BAGEL alcança uma pontuação geral de 0.88 across várias tarefas de geração, superando modelos abertos comparáveis em áreas including:

• Geração de objeto único (0.98)
• Geração de dois objetos (0.95)
• Precisão de cor (0.95)
• Compreensão de posição (0.78)

Propriedades Emergentes

À medida que BAGEL escala com mais tokens multimodais, ganhos consistentes de desempenho são observados em tarefas de compreensão, geração e edição. Diferentes capacidades emergem em estágios distintos de treinamento:

• Estágio inicial: Compreensão e geração multimodal
• Estágio intermediário: Capacidades básicas de edição
• Estágio avançado: Edição complexa e inteligente

Esta progressão sugere um padrão emergente onde o raciocínio multimodal avançado se constrói sobre habilidades fundamentais bem formadas.

Aplicações Práticas

Para Desenvolvedores e Pesquisadores

• Fine-tuning e customização para tarefas multimodais específicas
• Destilação de conhecimento para implantação em várias plataformas
• Pesquisa de capacidades avançadas de raciocínio multimodal

Para Criadores de Conteúdo

• Gerar imagens fotorrealistas e conteúdo de vídeo
• Realizar edição inteligente de imagens e transferência de estilo
• Criar narrativas multimodais coesas

Para Integradores de Sistemas de IA

• Implantar como solução multimodal unificada
• Melhorar sistemas existentes com capacidades avançadas de IA
• Desenvolver aplicações requiring raciocínio visual complexo

Por Que Escolher BAGEL?

BAGEL oferece várias vantagens distintas:

Acessibilidade Aberta

Como modelo de código aberto, BAGEL fornece acesso completo a pesos, arquitetura e metodologias de treinamento, diferentemente de sistemas proprietários.

Desempenho Comparável

Demonstra desempenho comparável aos principais sistemas multimodais proprietários mantendo acessibilidade aberta.

Arquitetura Escalável

A arquitetura MoT permite escalonamento contínuo e melhoria à medida que mais dados multimodais se tornam disponíveis.

Capacidades Abrangentes

Desde geração básica até raciocínio e edição avançados, BAGEL oferece um conjunto completo de habilidades multimodais em um único modelo.

Começando com BAGEL

BAGEL está disponível através de múltiplas plataformas:

• GitHub: Acessar código fonte e documentação
• HuggingFace: Baixar pesos do modelo e experimentar demos
• Paper: Ler especificações técnicas detalhadas
• Demo: Experimentar com capacidades ao vivo

O modelo suporta várias opções de implantação including fine-tuning para tarefas específicas, destilação para ambientes com recursos limitados e implantação em larga escala para sistemas de produção.

Desenvolvimentos Futuros

A equipe BAGEL continua trabalhando na escalabilidade do modelo com mais tokens multimodais e explorando novas capacidades emergentes. A natureza de código aberto incentiva contribuições comunitárias e melhorias across várias aplicações multimodais.