Wyobraź sobie, że masz raport z prześwietlenia i musisz zrozumieć, jakie masz obrażenia. Jedną z opcji jest wizyta u lekarza, co idealnie byłoby zrobić, ale jeśli z jakiegoś powodu nie możesz, możesz użyć Multimodal Large Language Models (MLLM), które przetworzą Twoje prześwietlenie i powiedzą Ci dokładnie, jakie masz obrażenia na podstawie skanów.
Mówiąc najprościej, MLLM to nic innego jak połączenie wielu modeli, takich jak tekst, obraz, głos, wideo itp., które są w stanie nie tylko przetworzyć zwykłe zapytanie tekstowe, ale także przetwarzać pytania w różnych formach, takich jak obrazy i dźwięk.
W tym artykule wyjaśnimy, czym są systemy marketingu wielopoziomowego (MLLM), jak działają i które z nich są najlepsze.
Czym są multimodalne studia LLM?
W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli LLM, które mogą pracować tylko z jednym typem danych — głównie tekstem lub obrazem — te multimodalne modele LLM mogą pracować z wieloma formami danych, podobnie jak ludzie przetwarzają obraz, głos i tekst jednocześnie.
W jego rdzeniu multimodalna sztuczna inteligencja przyjmuje różne formy danych, takie jak tekst, obrazy, dźwięk, wideo, a nawet dane z czujników, aby zapewnić bogatsze i bardziej wyrafinowane zrozumienie i interakcję. Rozważ system AI, który nie tylko ogląda obraz, ale może go opisać, zrozumieć kontekst, odpowiedzieć na pytania na jego temat, a nawet wygenerować powiązaną treść na podstawie wielu typów danych wejściowych.
Teraz weźmy ten sam przykład raportu rentgenowskiego z kontekstem, w jaki sposób multimodalny LLM będzie rozumiał jego kontekst. Oto prosta animacja wyjaśniająca, jak najpierw przetwarza obraz za pomocą kodera obrazu, aby przekonwertować obraz na wektory, a później używa LLM, który jest trenowany na danych medycznych, aby odpowiedzieć na zapytanie.
Źródło: Wielomodalna sztuczna inteligencja medyczna Google
Jak działają multimodalne studia LLM?
Chociaż wewnętrzne mechanizmy multimodalnych studiów LLM są dość złożone (bardziej niż w przypadku studiów LLM), postaraliśmy się podzielić je na sześć prostych kroków:
Krok 1: Kolekcja danych wejściowych – To pierwszy krok, w którym dane są zbierane i poddawane wstępnemu przetwarzaniu. Na przykład obrazy są konwertowane na piksele, zazwyczaj przy użyciu architektur sieci neuronowych splotowych (CNN).
Dane tekstowe są konwertowane na tokeny za pomocą algorytmów takich jak BytePair Encoding (BPE) lub SentencePiece. Z drugiej strony sygnały audio są konwertowane na spektrogramy lub współczynniki cepstralne częstotliwości mel (MFCC). Dane wideo są jednak dzielone na każdą klatkę w formie sekwencyjnej.
Krok 2: Tokenizacja – Pomysł stojący za tokenizacją polega na konwersji danych do standardowej formy, aby maszyna mogła zrozumieć ich kontekst. Na przykład, aby przekonwertować tekst na tokeny, stosuje się przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
Do tokenizacji obrazu system wykorzystuje wstępnie wytrenowane splotowe sieci neuronowe, takie jak architektury ResNet lub Vision Transformer (ViT). Sygnały audio są konwertowane na tokeny przy użyciu technik przetwarzania sygnałów, dzięki czemu przebiegi audio można konwertować na kompaktowe i znaczące wyrażenia.
Krok 3: Osadzanie warstwy – W tym kroku tokeny (które uzyskaliśmy w poprzednim kroku) są konwertowane na gęste wektory w taki sposób, że te wektory mogą uchwycić kontekst danych. Należy zauważyć, że każda modalność rozwija własne wektory, które są wzajemnie kompatybilne z innymi.
Krok 4: Fuzja międzymodalna – Do tej pory modele były w stanie zrozumieć dane do poziomu indywidualnego modelu, ale od 4. kroku to się zmienia. W fuzji międzymodalnej system uczy się łączyć kropki między wieloma modalnościami, aby uzyskać głębsze relacje kontekstowe.
Dobry przykład, w którym obraz plaży, tekstowa reprezentacja wakacji na plaży oraz klipy audio przedstawiające fale, wiatr i radosny tłum wchodzą ze sobą w interakcję. W ten sposób multimodalny LLM nie tylko rozumie dane wejściowe, ale także łączy wszystko w jedno doświadczenie.
Krok 5: Przetwarzanie sieci neuronowej – Przetwarzanie sieci neuronowych to krok, w którym informacje zebrane z fuzji międzymodalnej (poprzedni krok) są konwertowane na znaczące spostrzeżenia. Teraz model będzie używał głębokiego uczenia się do analizy skomplikowanych połączeń, które zostały znalezione podczas fuzji międzymodalnej.
Wyobraź sobie przypadek, w którym łączysz raporty rentgenowskie, notatki pacjenta i opisy objawów. Dzięki przetwarzaniu sieci neuronowej nie tylko wymieni fakty, ale stworzy całościowe zrozumienie, które może zidentyfikować potencjalne zagrożenia dla zdrowia i zasugerować możliwe diagnozy.
Krok 6 – Generowanie wyników – To ostatni krok, w którym MLLM stworzy dla Ciebie precyzyjny wynik. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które są często ograniczone kontekstem, wynik MLLM będzie miał głębię i zrozumienie kontekstowe.
Ponadto wynik może mieć więcej niż jeden format, np. może to być zbiór danych, wizualna reprezentacja scenariusza, a nawet wyjście audio lub wideo określonego zdarzenia.
[Przeczytaj także: RAG kontra Fine-Tuning: Który z nich pasuje do Twojego LLM?]
Jakie są zastosowania multimodalnych modeli językowych?
Mimo że MLLM jest terminem niedawno odrzuconym, istnieją setki zastosowań, w których można znaleźć niezwykłe ulepszenia w porównaniu z tradycyjnymi metodami, a wszystko dzięki MLLM. Oto kilka ważnych zastosowań MLLM:
Opieka zdrowotna i diagnostyka medyczna
Multimodalne metody LLM można postrzegać jako kolejny krok naprzód w medycynie w historii ludzkości. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które zwykły opierać się w dużej mierze na izolowanych punktach danych, metody MLLM mogą znacznie poprawić opiekę zdrowotną poprzez łączenie danych tekstowych, wizualnych i dźwiękowych w celu uzyskania bardziej kompleksowych rozwiązań diagnostycznych i leczniczych.
- Analiza obrazowania medycznego: Dzięki odczytywaniu obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, wyniki rezonansu magnetycznego lub tomografii komputerowej, wraz z dokumentacją medyczną pacjentów, modele te mogą pomóc we wczesnym wykrywaniu stanów krytycznych, na przykład nowotworów, chorób serca lub zaburzeń neurologicznych.
- Spersonalizowane plany leczenia: Dzięki uwzględnieniu danych genetycznych, historii choroby pacjenta i czynników związanych ze stylem życia, takie modele mogą przyczynić się do opracowania wysoce spersonalizowanych strategii leczenia.
- Zdalna opieka zdrowotna: Dzięki multimodalnym konsultacjom LLM, wideokonsultacjom i informacjom od pacjentów można na bieżąco analizować diagnostyczną pomoc w telemedycynie.
Zaawansowane badania naukowe i odkrycia
W nauce multimodalne modele LLM wspomagają przełomy poprzez przetwarzanie skomplikowanych zestawów danych i ujawnianie wzorców, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone.
- Spostrzeżenia interdyscyplinarne: Modele te umożliwiają analizę prac badawczych w połączeniu z wykresami danych i obrazami eksperymentalnymi w celu identyfikacji wzorców i korelacji, a tym samym przyspieszenia innowacji w różnych dziedzinach.
- Odkrycie narkotyków: Multimodalne modele LLM pozwalają przewidzieć skuteczność leków i odkryć potencjalne rozwiązania terapeutyczne w oparciu o dane biologiczne, odpowiednią literaturę i struktury molekularne.
- Badania astronomiczne: Modele opracowane na podstawie danych wejściowych, takich jak obrazy z teleskopu, symulacje i dane obserwacyjne, umożliwiają odkrywanie zjawisk niebieskich.
- Badania klimatu:Potrafią analizować zdjęcia satelitarne, modele klimatyczne i raporty tekstowe dotyczące zmian w środowisku, aby przewidywać klęski żywiołowe.
Dostęp i technologie wspomagające
Multimodalne studia LLM odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu narzędzi dla osób niepełnosprawnych, zapewnianiu im dostępu i niezależności.
- Tłumaczenie mowy na język migowy: Modele te potrafią tłumaczyć mowę na język migowy w czasie rzeczywistym, na podstawie danych wejściowych wideo i audio, co wspomaga kompetencje komunikacyjne klientów głuchych.
- Narzędzia do opisu wizualnego:Narzędzia te mogą zapewnić bardziej szczegółowy opis, który może pomóc osobom z dysfunkcją wzroku w poruszaniu się po materiałach wizualnych i ich oglądaniu.
- Komunikacja wspomagająca i alternatywna: Modele te udoskonalają urządzenia dla osób z zaburzeniami mowy poprzez łączenie syntezy mowy z komunikacją opartą na tekście i obrazie.
- Transkrypcja i podsumowanie w czasie rzeczywistym: Multimodalne programy nauczania LLM umożliwiają dokładne przepisanie przebiegu spotkania lub wykładu oraz dostarczenie podsumowań osobom z upośledzeniem funkcji poznawczych.
Branże kreatywne i generowanie treści
Multimodalne programy nauczania LLM pozwalają tworzyć nowe i wciągające treści na podstawie samej syntezy danych dla branż kreatywnych.
- Tworzenie grafiki, wideo lub narracji: Modele te mogą tworzyć atrakcyjne grafiki, filmy wideo i narracje, korzystając z prostych wskazówek dla projektantów i autorów.
- Rozwój filmów i gier: Multimodalne modele LLM, w połączeniu ze storyboardami wizualnymi i scenariuszami tekstowymi, wspomagają prewizualizację i rozwój postaci.
- Kompozycja muzyczna: Potrafią komponować melodie i teksty piosenek, wykorzystując dane dźwiękowe i tekstowe, które odzwierciedlają określone tematy lub emocje.
- Marketing i reklama: Modele te umożliwiają projektowanie multimedialnych kampanii marketingowych na podstawie preferencji odbiorców oraz dodawanie spostrzeżeń za pomocą tekstu, elementów wizualnych i filmów wideo.
Wyzwania związane z multimodalnymi programami nauczania LLM
Choć studia multimodalne LLM mają wiele zalet, wiążą się z nimi również liczne wyzwania, przez co trudno się do nich dostosować nie tylko osobom indywidualnym, ale i firmom.
Integracja i reprezentacja danych
Mieszanie różnych form danych — kombinacji tekstu, obrazów, dźwięku i wideo — w ramach jednego modelu powoduje powstanie złożoności.
- Typy danych multimodalnych: Różne formy mają również różne cechy. Tekst ma cechy sekwencyjne; obrazy mają cechy przestrzenne, a dźwięk wymaga synchronizacji, połączenie tego wszystkiego w kontekście czegoś jest ważnym wyzwaniem technicznym.
- Wymagania dotyczące wstępnego przetwarzania: Przygotowanie danych do treningu obejmuje czyszczenie, adnotowanie i wyrównywanie danych wejściowych z wielu formatów. Jest to proces wymagający dużych zasobów i podatny na błędy.
- Niezrównoważone zbiory danych: Większość zestawów danych jest obfita w jeden typ danych, taki jak tekst, ale skąpa w innych, takich jak filmy. Brak równowagi w zestawach danych może prowadzić do stronniczej wydajności modelu.
Złożoność
Oprócz problemów z danymi, MLLM to złożone systemy AI. Budowanie i skalowanie MLLM wymaga nie tylko znacznych kosztów, ale także umiejętności.
- Duże zapotrzebowanie na moc obliczeniową: Tradycyjne programy LLM są znane z tego, że wykorzystują dużo mocy obliczeniowej GPU, a dodanie do wykresu multimodalności powoduje, że wymagania sprzętowe stają się nieosiągalne, a małe organizacje mogą nie być w stanie sobie na nie pozwolić.
- Pamięć i przechowywanie: W przypadku multimodalnych modeli LLM parametry mogą łatwo przytłoczyć istniejący sprzęt AI.
Brak danych
Zdecydowanie jest to najpoważniejszy problem, z jakim może się spotkać każdy, kto tworzy MLLM.
- Brak danych MLLM: Znalezienie zbiorów danych, które mogą łączyć w sobie różne formaty, jest trudne, zwłaszcza w przypadku zbiorów danych z zakresu prawa i medycyny.
- Złożony proces adnotacji: Gdy rozważasz etykietowanie zbiorów danych, takich jak filmy i obrazy, często wymagana jest interwencja eksperta i nowoczesna technologia.
- Obawy dotyczące prywatności: Gromadzenie zbiorów danych, takich jak obrazy, filmy i teksty zawierające osobiste informacje historyczne, może prowadzić do problemów związanych z prywatnością i kwestiami prawnymi.
W jaki sposób Shaip może Ci pomóc w budowaniu multimodalnych programów LLM?
Shaip dysponuje bogatym zapleczem rozwiązań w zakresie danych. Dostarczając wysokiej jakości rozwiązania w zakresie danych, zapewniamy, że Twoje modele będą trenowane na zróżnicowanych i dokładnych zestawach danych, co ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia optymalnej wydajności.
Niezależnie od tego, czy pracujesz z Modele dużych języków (LLM) które wymagają znacznych zasobów obliczeniowych lub małych modeli językowych (SLM) wymagających wydajności, Shaip oferuje dostosowane usługi adnotacji danych i etycznego pozyskiwania, aby spełnić Twoje szczególne potrzeby.
