Model de limbaj multimodal

Definiție

Un model lingvistic multimodal este o extensie a LLM-urilor care poate procesa și genera text și alte modalități, cum ar fi imagini, audio sau video.

Scop

Scopul este de a crea sisteme de inteligență artificială capabile de o înțelegere și o interacțiune mai bogată, dincolo de textul simplu. Aceste modele sunt utile pentru asistenții virtuali, instrumentele de accesibilitate și robotică.

Importanță

• Susține integrarea contextului vizual și auditiv în răspunsuri.
• Susține noi aplicații, cum ar fi răspunsurile vizuale la întrebări.
• Costos din punct de vedere computațional și complex de antrenat.
• Împărtășește riscurile de halucinații și prejudecăți din partea masteranzilor în masterat (LLM).

Cum funcționează

1. Colectați seturi mari de date multimodale (text + imagini/audio).
2. Tren cu transformatoare adaptate pentru modalități multiple.
3. Aliniați încorporările între modalități pentru interoperabilitate.
4. Ajustarea fină a sarcinilor multimodale specifice.
5. Implementați pentru interacțiune multimodală în lumea reală.

Exemple (din lumea reală)

• GPT-4 cu viziune (OpenAI): procesează text și imagini.
• Flamingo (DeepMind): învățare în câteva etape pentru sarcini multimodale.
• Google Gemini: integrează mai multe modalități de raționament.

Referințe/Lecturi suplimentare

• Alayrac și colab. „Flamingo: Un model de limbaj vizual.” DeepMind.
• Raport tehnic OpenAI GPT-4.
• Raportul Stanford CRFM privind modelele de fundație.
• Ce sunt modelele mari multimodale (LMM)?