Imaginați-vă că aveți un raport cu raze X și trebuie să înțelegeți ce răni aveți. O opțiune este să puteți vizita un medic, ceea ce în mod ideal ar trebui, dar din anumite motive, dacă nu puteți, puteți utiliza modele multimodale de limbaj mari (MLLM) care vă vor procesa scanarea cu raze X și vă vor spune cu precizie ce leziuni aveți la scanări.
În termeni simpli, MLLM-urile nu sunt altceva decât o fuziune a mai multor modele, cum ar fi text, imagine, voce, videoclipuri etc., care sunt capabile nu numai să proceseze o interogare normală de text, dar pot procesa întrebări în mai multe forme, cum ar fi imagini și sunet.
Deci, în acest articol, vă vom prezenta ce sunt MLLM-urile, cum funcționează și care sunt cele mai bune MMLM-uri pe care le puteți utiliza.
Ce sunt LLM-urile multimodale?
Spre deosebire de LLM-urile tradiționale, care pot funcționa doar cu un singur tip de date - mai ales text sau imagine, aceste LLM-uri multimodale pot funcționa cu mai multe forme de date similare modului în care oamenii pot procesa viziunea, vocea și textul simultan.
În centrul său, AI multimodal preia diverse forme de date, cum ar fi text, imagini, audio, video și chiar date de la senzori, pentru a oferi o înțelegere și interacțiune mai bogată și mai sofisticată. Luați în considerare un sistem AI care nu numai că vizualizează o imagine, dar o poate descrie, înțelege contextul, răspunde la întrebări despre aceasta și chiar poate genera conținut asociat pe baza mai multor tipuri de intrare.
Acum, să luăm același exemplu de raport cu raze X cu contextul modului în care un LLM multimodal va înțelege contextul acestuia. Iată o animație simplă care explică modul în care procesează mai întâi imaginea prin intermediul codificatorului de imagine pentru a converti imaginea în vectori, iar mai târziu folosește LLM, care este antrenat pe date medicale pentru a răspunde la întrebare.
Sursa: Inteligență artificială medicală multimodală Google
Cum funcționează LLM-urile multimodale?
În timp ce funcționarea interioară a LLM-urilor multimodale este destul de complexă (mai mult decât a LLM-urilor), am încercat să le împărțim în șase pași simpli:
Pasul 1: Colectarea intrărilor – Acesta este primul pas în care datele sunt colectate și sunt supuse procesării inițiale. De exemplu, imaginile sunt convertite în pixeli, de obicei, folosind arhitecturi de rețele neuronale convoluționale (CNN).
Intrările de text sunt convertite în jetoane folosind algoritmi precum BytePair Encoding (BPE) sau SentencePiece. Pe de altă parte, semnalele audio sunt convertite în spectrograme sau coeficienți cepstrali de frecvență mel (MFCC). Cu toate acestea, datele video sunt împărțite în fiecare cadru în formă secvențială.
Pasul 2: Tokenizare - Ideea din spatele tokenizării este de a converti datele într-o formă standard, astfel încât mașina să poată înțelege contextul acestora. De exemplu, pentru a converti textul în jetoane, se utilizează procesarea limbajului natural (NLP).
Pentru tokenizarea imaginilor, sistemul folosește rețele neuronale convoluționale pre-antrenate, cum ar fi arhitecturi ResNet sau Vision Transformer (ViT). Semnalele audio sunt convertite în jetoane folosind tehnici de procesare a semnalului, astfel încât formele de undă audio să poată fi convertite în expresii compacte și semnificative.
Pasul 3: Încorporarea stratului - În acest pas, jetoanele (pe care le-am realizat în pasul anterior) sunt convertite în vectori denși, astfel încât acești vectori să poată capta contextul datelor. Lucrul de remarcat aici este că fiecare modalitate își dezvoltă propriii vectori care sunt compatibili încrucișat cu altele.
Pasul 4: Fuziunea intermodală – Până acum, modelele au putut să înțeleagă datele până la nivelul modelului individual, dar de la al 4-lea pas, se schimbă. În fuziunea intermodală, sistemul învață să conecteze puncte între modalități multiple pentru relații contextuale mai profunde.
Un exemplu bun în care interacționează imaginea unei plaje, o reprezentare textuală a unei vacanțe pe plajă și clipuri audio cu valuri, vânt și o mulțime veselă. În acest fel, LLM multimodal nu numai că înțelege intrările, ci și pune totul împreună ca o singură experiență.
Pasul 5: Procesarea rețelei neuronale - Procesarea rețelei neuronale este etapa în care informațiile culese din fuziunea intermodală (pasul anterior) sunt convertite în perspective semnificative. Acum, modelul va folosi învățarea profundă pentru a analiza conexiunile complicate care au fost găsite în timpul fuziunii intermodale.
Imaginează-ți un caz în care combinați rapoarte cu raze X, note ale pacienților și descrieri de simptome. Cu procesarea rețelelor neuronale, aceasta nu va enumera doar fapte, ci va crea o înțelegere holistică care poate identifica potențiale riscuri pentru sănătate și poate sugera posibile diagnostice.
Pasul 6 – Generarea rezultatelor – Acesta este pasul final în care MLLM va crea un rezultat precis pentru dvs. Spre deosebire de modelele tradiționale, care sunt adesea limitate de context, rezultatele MLLM vor avea o înțelegere profundă și contextuală.
De asemenea, ieșirea poate avea mai mult de un format, cum ar fi crearea unui set de date, crearea unei reprezentări vizuale a unui scenariu sau chiar o ieșire audio sau video a unui anumit eveniment.
[Citește și: RAG vs. Fine-Tuning: care se potrivește LLM-ul tău?]
Care sunt aplicațiile modelelor de limbi mari multimodale?
Chiar dacă MLLM este un termen recent aruncat, există sute de aplicații în care veți găsi îmbunătățiri remarcabile în comparație cu metodele tradiționale, toate datorită MLLM-urilor. Iată câteva aplicații importante ale MLLM:
Asistență medicală și diagnosticare medicală
LLM-urile multimodale pot fi considerate ca următorul salt medical din istoria umanității, în comparație cu metodele tradiționale care se bazau în mare măsură pe puncte de date izolate, MLLM-urile pot îmbunătăți considerabil asistența medicală prin combinarea datelor textuale, vizuale și audio pentru soluții mai cuprinzătoare de diagnostic și tratament. .
- Analiza imagistica medicala: Citind imagini medicale, cum ar fi raze X, RMN sau scanări CT cu fișele pacienților, aceste modele pot ajuta la detectarea precoce a afecțiunilor critice, cum ar fi cancerul, bolile de inimă sau tulburările neurologice.
- Planuri de tratament personalizate: Prin încorporarea datelor genetice, a istoricului pacientului și a factorilor de stil de viață, astfel de modele pot veni cu strategii de tratament foarte adaptate.
- Asistență medicală la distanță: Cu LLM-urile multimodale, consultațiile video și intrările pacientului pot fi analizate în asistență de diagnosticare în timp real în telemedicină.
Cercetare și descoperire științifică avansată
În știință, LLM-urile multimodale susțin progrese prin procesarea seturilor de date complicate și dezvăluirea modelelor care ar putea rămâne nedetectate altfel.
- Perspective interdisciplinare: Aceste modele pot analiza lucrări de cercetare combinate cu diagrame de date și imagini experimentale pentru a identifica un model și o corelație și, prin urmare, să accelereze inovația în diferite domenii.
- Descoperirea drogului: LLM-urile multimodale prezic eficacitatea medicamentului și descoperă potențiale soluții terapeutice bazate pe date biologice, literatură adecvată și structuri moleculare.
- Cercetare astronomică: Modelele derivate din intrări, cum ar fi imaginile telescopului, simulările și datele observaționale, permit descoperiri de fenomene cerești.
- Studiile climatice: Ei pot analiza imagini din satelit, modele climatice și rapoarte bazate pe text despre schimbările de mediu pentru a prezice dezastrele naturale.
Acces și tehnologie de asistență
LLM-urile multimodale sunt esențiale pentru dezvoltarea de instrumente pentru persoanele cu dizabilități, acces și independență.
- Traducerea vorbirii în limbajul semnelor: Aceste modele pot traduce vorbirea în limbajul semnelor în timp real, pe baza intrărilor video și audio, ceea ce sprijină competența de comunicare în rândul clienților surzi.
- Instrumente de descriere vizuală: Aceste instrumente pot oferi o descriere mai detaliată care poate ajuta persoanele cu deficiențe de vedere să navigheze sau să consume imagini.
- Comunicare augmentativă și alternativă: Modelele îmbunătățesc dispozitivele pentru persoanele cu dificultăți de vorbire prin compilarea sintezei vorbirii cu comunicarea pe bază de text și imagini.
- Transcriere și rezumat în timp real: LLM-urile multimodale pot transcrie cu acuratețe o întâlnire sau o prelegere și pot oferi rezumate persoanelor cu deficiențe cognitive.
Industrii creative și generare de conținut
LLM-urile multimodale pot crea conținut proaspăt și captivant din simpla sinteză a datelor pentru industriile creative.
- Creație grafică, video sau narativă: Aceste modele pot veni cu grafice, videoclipuri sau narațiuni atrăgătoare, folosind instrucțiuni simple pentru designeri și scriitori.
- Dezvoltare de filme și jocuri: LLM-urile multimodale, în combinație atât cu scenarii vizuale, cât și cu scenarii textuale, ajută la previzualizarea și dezvoltarea caracterului.
- Compoziție muzicală: Ei pot compune melodii sau versuri folosind date audio și text care se potrivesc cu anumite teme sau emoții.
- Marketing și publicitate: Aceste modele pot proiecta campanii de marketing multimedia folosind preferințele publicului și adăugând informații din text, imagini și videoclipuri.
Provocări cu LLM-urile multimodale
Deși LLM-urile multimodale vin cu o gamă largă de aspecte pozitive, ele ridică provocări multiple, ceea ce face dificilă adaptarea la acestea nu numai persoanelor fizice, ci și companiilor.
Integrarea și Reprezentarea Datelor
Amestecarea diferitelor forme de date - o combinație de text, imagini, audio și video - într-un singur model creează o complexitate inerentă.
- Tipuri de date multimodale: Diferitele forme au, de asemenea, caracteristici diferite. Textul are caracteristici secvențiale; imaginile au caracteristici spațiale, iar audio implică sincronizare, adunarea tuturor acestor lucruri în contextul a ceva este o provocare tehnică importantă.
- Cerințe de preprocesare: Pregătirea datelor pentru instruire include curățarea, adnotarea și alinierea intrărilor din mai multe formate. Acesta necesită un consum mare de resurse și este predispus la erori.
- Seturi de date dezechilibrate: Cele mai multe seturi de date sunt abundente într-un tip de date, cum ar fi text, dar rare în altele, cum ar fi videoclipuri. Un dezechilibru în seturile de date poate duce la performanța modelului părtinitoare.
Complexitate
În afară de problemele legate de date, MLLM-urile sunt sisteme AI complexe. Construirea și scalarea MLLM-urilor necesită nu numai costuri semnificative, ci și abilități.
- Cerere de calcul ridicată: LLM-urile tradiționale sunt cunoscute a fi software care utilizează intens GPU și, atunci când adăugați multi-modalitate la diagramă, cerințele hardware ies de la raft, atât de mult încât organizațiile mici ar putea să nu-și permită.
- Memorie și stocare: Când aveți de-a face cu LLM-uri multimodale, parametrii pot copleși cu ușurință hardware-ul AI existent.
Lipsa de date
De departe, aceasta trebuie să fie cea mai critică problemă cu care s-ar confrunta toată lumea în timpul construirii MLLM-urilor.
- Lipsa datelor MLLM: Găsirea seturilor de date care pot combina mai multe formate este greu de găsit, în special seturile de date pentru drept și medicină.
- Proces complex de adnotare: Când vă gândiți să etichetați seturi de date precum videoclipuri și imagini, acestea necesită adesea intervenție expertă și tehnologie modernă.
- Preocupări privind confidențialitatea: Colectarea de seturi de date precum imagini, videoclipuri și texte care implică istoricul personal poate duce la confidențialitate și complicații legale.
Cum vă poate ajuta Shaip să construiți LLM-uri multimodale?
Shaip este bine echipat cu soluții de date și, oferind soluții de date de înaltă calitate, ne asigurăm că modelele dumneavoastră sunt instruite pe seturi de date diverse și precise, cruciale pentru obținerea performanței optime.
Fie că lucrezi cu Modele de limbaj mari (LLM) care necesită resurse de calcul substanțiale sau modele lingvistice mici (SLM) care necesită eficiență, Shaip oferă servicii personalizate de adnotare a datelor și de aprovizionare etică pentru a răspunde nevoilor dumneavoastră specifice.
