Multimodalny model języka

Definicja

Multimodalny model języka stanowi rozszerzenie LLM-ów, które umożliwia przetwarzanie i generowanie treści tekstowych i innych treści, takich jak obrazy, dźwięki i wideo.

Cel

Celem jest stworzenie systemów sztucznej inteligencji zdolnych do głębszego rozumienia i interakcji wykraczających poza czysty tekst. Modele te są przydatne w asystentach wirtualnych, narzędziach ułatwiających dostęp i robotyce.

Znaczenie

• Wspiera integrację kontekstu wizualnego i słuchowego w odpowiedziach.
• Umożliwia nowe zastosowania, np. wizualne odpowiadanie na pytania.
• Wymaga dużych nakładów obliczeniowych i jest skomplikowany w szkoleniu.
• Dzieli ryzyko halucynacji i stronniczości z LLM.

Jak to działa

1. Zbierz duże zbiory danych multimodalnych (tekst + obrazy/audio).
2. Pociąg z transformatorami przystosowanymi do wielu trybów jazdy.
3. Ujednolicenie osadzenia w różnych modalnościach w celu zapewnienia interoperacyjności.
4. Dokładne dostosowanie do konkretnych zadań multimodalnych.
5. Wdrażanie w celu umożliwienia rzeczywistej interakcji multimodalnej.

Przykłady (świat rzeczywisty)

• GPT-4 z wizją (OpenAI): przetwarza tekst i obrazy.
• Flamingo (DeepMind): uczenie się na małej liczbie prób w zadaniach multimodalnych.
• Google Gemini: integruje wiele modalności rozumowania.

Odniesienia / Dalsza lektura

• Alayrac i in. „Flamingo: wizualny model języka”. DeepMind.
• Raport techniczny OpenAI GPT-4.
• Raport CRFM Uniwersytetu Stanforda na temat modeli fundacyjnych.
• Czym są Duże Modele Multimodalne (LMM)?