Duże modele multimodalne (LMM) to rewolucja w sztucznej inteligencji (AI). W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, które działają w jednym środowisku danych, takim jak tekst, obrazy lub dźwięk, LMM są w stanie tworzyć i przetwarzać wiele modalności jednocześnie.
Stąd generowanie wyników z informacjami multimedialnymi uwzględniającymi kontekst. Celem tego artykułu jest wyjaśnienie, czym są LMM, w jaki sposób różnią się od LLM i gdzie można je stosować, opierając się na technologiach, które to umożliwiają.
Wyjaśnienie dużych modeli multimodalnych
LMM to systemy AI, które mogą przetwarzać i interpretować wiele typów modalności danych. Modalność to termin używany do reprezentowania dowolnej struktury danych, którą można wprowadzić do systemu. Krótko mówiąc, tradycyjne modele AI działają tylko na jednej modalności (na przykład na modelach językowych opartych na tekście lub systemach rozpoznawania obrazu) na raz; LMM przełamują tę barierę, przenosząc informacje z różnych źródeł do wspólnych ram analizy.
Na przykład — LLM może być jednym z systemów AI, który może przeczytać artykuł informacyjny (tekst), przeanalizować towarzyszące mu zdjęcia (obrazy) i powiązać go z powiązanymi klipami wideo, aby uzyskać obszerne podsumowanie.
Potrafi odczytać obraz menu w obcym języku, dokonać jego tłumaczenia tekstowego i udzielić zaleceń dietetycznych w zależności od treści. Taka integracja modalności otwiera kosmiczne drzwi dla LMM, aby mogły robić te rzeczy, które wcześniej były trudne dla jednomodalnych systemów AI.
Jak działają LMM-y
Metody, które umożliwiają LMM-om efektywne i optymalne przetwarzanie danych multimodalnych, można podzielić na architektury i techniki szkoleniowe. Oto, jak działają:
- Moduły wejściowe:Emocjonalne i odrębne sieci neuronowe zarządzają każdą modalnością. W tym przypadku tekst byłby przetwarzaniem języka naturalnego przez model przetwarzania języka naturalnego (NLP); obraz byłby splotową siecią neuronową (CNN); a dźwięk byłby wytrenowanym RNN lub transformatorem.
- Moduły Fusion: Spowoduje to pobranie wyników z modułów wejściowych i połączenie ich w jedną reprezentację.
- Moduły wyjściowe: Tutaj scalona reprezentacja ustępuje miejsca generowaniu wyniku w formie przewidywania, decyzji lub odpowiedzi. Na przykład — generowanie podpisów dotyczących zapytania odpowiadającego obrazowi o tłumaczeniu wideo mówionego zezwolenia na działania.
[Przeczytaj także: Jakie są najważniejsze zastosowania sztucznej inteligencji multimodalnej i przypadki użycia?]
LMM kontra LLM: kluczowe różnice
| Cecha | Modele dużych języków (LLM) | Duże modele multimodalne (LMM) |
|---|---|---|
| Modalność danych | Tylko tekst | Tekst, obrazy, audio, wideo |
| Możliwości | Rozumienie języka i generowanie | Rozumienie i generowanie międzymodalne |
| Zastosowania | Pisanie artykułów, streszczanie dokumentów | Podpisy do obrazów, analiza wideo, multimodalne pytania i odpowiedzi |
| Dane treningowe | Korpusy tekstowe | Tekst + obrazy + dźwięk + wideo |
| Przykłady | GPT-4 (tryb tylko tekstowy) | Wizja GPT-4, Google Gemini |
Zastosowania dla dużych modeli multimodalnych
Ponieważ modele LMM potrafią obliczać wiele typów danych równocześnie, stopień ich zastosowań i rozpowszechnienia jest bardzo duży w różnych sektorach.
Zdrowie
Analizuj obrazy radiologiczne z informacjami pacjenta, aby ułatwić komunikację na temat przypadku. Przykład: interpretowanie zdjęć rentgenowskich z uwzględnieniem uwag odpowiedniego lekarza.
Wykształcenie
Zapewnij interaktywną naukę poprzez integrację tekstu, materiałów opartych na obrazach i wyjaśnień słuchowych. Przykład: Automatyczne generowanie napisów do filmów edukacyjnych w wielu językach.
Obsługa klienta
Udoskonalenie chatbotów tak, aby były w stanie interpretować zrzuty ekranu i zdjęcia przesyłane przez użytkowników, a także zapytania tekstowe.
rozrywka
Opracowywanie napisów do filmów lub programów telewizyjnych, gdzie model analizuje zarówno zawartość wideo, jak i transkrypcje dialogów.
Handel detaliczny i elektroniczny
Analizuj recenzje produktów (tekstowe), różne zdjęcia przesłane przez użytkowników i filmy z rozpakowywania, aby tworzyć lepsze rekomendacje produktów.
Autonomiczne pojazdy
Dostarczaj dane sensoryczne, aby łączyć obraz z kamery, LiDAR i GPS, co pozwala na ocenę sytuacji i podejmowanie działań w czasie rzeczywistym.
[Przeczytaj także: Podpowiedzi łańcuchowe – wszystko, co musisz o nich wiedzieć]
Szkolenia LMM
W przeciwieństwie do modeli unimodalnych, szkolenie modeli multimodalnych zwykle wiąże się ze znacznie większą złożonością. Prostym powodem jest obowiązkowe używanie różnych zestawów danych i złożonych architektur:
- Zestawy danych multimodalnych: Podczas szkolenia należy używać dużych zestawów danych w różnych modalnościach. W tym przypadku możemy użyć:
- Obrazy i podpisy tekstowe odpowiadają zadaniom języka wizualnego.
- Filmy połączone z pisemnymi transkryptami odpowiadającymi zadaniom audiowizualnym.
- Metody optymalizacji: Należy zoptymalizować szkolenie, aby zminimalizować funkcję straty opisującą różnice między przewidywaniami a danymi rzeczywistymi dotyczącymi wszystkich modalności.
- Mechanizmy uwagi: Mechanizm, który pozwala modelowi skupić się na wszystkich istotnych częściach danych wejściowych i zignorować nieuzasadnione informacje. Na przykład:
- Skupianie się na konkretnych obiektach na obrazie podczas próby odpowiedzi na pytania z nimi związane.
- Koncentrowanie się na konkretnych słowach w transkrypcji podczas próby wygenerowania napisów do filmu.
- Osadzenia multimodalne: Tworzą one wspólną przestrzeń reprezentacji w modalnościach, pozwalając modelowi zrozumieć relacje między modalnościami. Na przykład:
- Termin „pies”; obraz psa; i związany z nim dźwięk szczekania.
Wyzwania w budowaniu modeli LMM
Tworzenie skutecznych modeli cyklu życia wiąże się z szeregiem wyzwań, w tym:
Integracja danych
Same zbiory danych są różnorodne i należy je starannie dopasować, aby zachować spójność w różnych modalnościach.
Koszty obliczeniowe
Szkolenie modeli LMM jest kosztowne obliczeniowo ze względu na złożoność i duże zbiory danych.
Interpretacja modelu
Zrozumienie, w jaki sposób modele oparte na statystykach podejmują decyzje, może być trudne, ponieważ duża część tworzenia modeli opiera się na różnorodnych, złożonych architekturach, które czasami nie są łatwe do zrozumienia, ustalenia i wyjaśnienia.
Skalowalność
Stąd też zamierzone zastosowania będą wymagały solidnej infrastruktury do skalowania tych LMM, które muszą automatycznie obsługiwać dane multimodalne.
Jak Shaip może pomóc?
Tam, gdzie jest duży potencjał, istnieją również wyzwania integracji, skalowania, kosztów obliczeniowych i spójności intermodalnej, które mogą narzucać ograniczenia na pełną adopcję tych modeli. To właśnie tutaj wkracza Shaip. Dostarczamy wysokiej jakości, zróżnicowane i dobrze adnotowane zestawy danych multimodalnych, aby zapewnić Ci różnorodne dane, przestrzegając wszystkich wytycznych.
Dzięki naszym dostosowanym usługom danych i usługom adnotacji Shaip gwarantuje, że modele LMM były pierwotnie szkolone na prawidłowych i wyraźnie operacyjnych zestawach danych, umożliwiając tym samym przedsiębiorstwom wykorzystanie kompleksowego potencjału multimodalnej sztucznej inteligencji przy jednoczesnej wydajności i skalowalności.
