Modelele mari multimodale (LMM) reprezintă o revoluție în inteligența artificială (AI). Spre deosebire de modelele tradiționale AI care funcționează într-un singur mediu de date, cum ar fi text, imagini sau audio, LMM-urile sunt capabile să creeze și să proceseze mai multe modalități simultan.
Prin urmare, generarea de ieșiri cu informații multimedia conștiente de context. Scopul acestui articol este de a dezvălui ce sunt LMM-urile, cum ajung să fie diferite de LLM-urile și unde pot fi aplicate, bazate pe tehnologii care fac acest lucru posibil.
Modelele mari multimodale explicate
LMM-urile sunt sisteme AI care pot procesa și interpreta mai multe tipuri de modalități de date. O modalitate este un termen folosit pentru a reprezenta orice structură de date care poate fi introdusă într-un sistem. Pe scurt, modelele tradiționale AI funcționează pe o singură modalitate (de exemplu, modele de limbaj bazate pe text sau sisteme de recunoaștere a imaginilor) la un moment dat; LMM-urile depășesc această barieră prin aducerea informațiilor din diferite surse într-un cadru comun de analiză.
De exemplu, LLM-urile pot fi unul dintre sistemele de inteligență artificială care poate citi un articol de știri (text), poate analiza fotografiile (imaginile) însoțitoare și îl poate corela cu videoclipuri aferente pentru a reda un rezumat amplu.
Poate citi o imagine a unui meniu într-o limbă străină, poate face o traducere textuală a acestuia și poate face recomandări dietetice în funcție de conținut. O astfel de integrare a modalităților deschide o ușă cosmică pentru ca LMM-urile să facă acele lucruri care anterior erau dificile pentru sistemele AI unimodale.
Cum funcționează LMM-urile
Metodele care permit LMM-urilor să gestioneze datele multimodale în mod eficient și optim pot fi grupate în arhitecturi și tehnici de antrenament. Iată cum funcționează:
- Module de intrare: Rețelele neuronale emoționale și distincte gestionează fiecare modalitate. În acest caz, textul ar fi o procesare a limbajului natural de către un model de procesare a limbajului natural (NLP); o imagine ar fi o rețea neuronală convoluțională (CNN); iar audio ar fi un RNN instruit sau un transformator.
- Module de fuziune: Aceasta ar lua ieșirile modulelor de intrare și le-ar combina într-o singură reprezentare.
- Module de ieșire: Aici reprezentarea îmbinată dă loc generării unui rezultat sub forma unei predicții, decizie sau răspuns. De exemplu, generarea de subtitrări despre o interogare de răspuns a imaginii despre un permis de traducere video vorbită în acțiuni.
LMM vs. LLM: diferențe cheie
| Caracteristică | Modele de limbaj mari (LLM) | Modele mari multimodale (LMM) |
|---|---|---|
| Modalitatea datelor | Doar text | Text, imagini, audio, video |
| Capabilitățile | Înțelegerea și generarea limbajului | Înțelegerea și generarea intermodală |
| Aplicatii | Scrierea articolelor, sintetizarea documentelor | Subtitrări imagini, analiză video, întrebări și răspunsuri multimodale |
| Date de instruire | Corpuri de text | Text + imagini + audio + video |
| Exemple | GPT-4 (mod numai text) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Aplicații pentru modele multimodale mari
Deoarece LMM-urile pot calcula mai multe tipuri de date în același timp, gradele de aplicare și răspândirea lor sunt foarte mari în diferite sectoare.
Farmaceutice
Analizați imagini radiologice cu informațiile pacientului, pentru a facilita comunicarea despre caz. Exemplu: Interpretarea razelor X ținând cont de comentariile medicului respectiv.
Educaţie
Oferiți învățare interactivă prin integrarea textului, a materialelor bazate pe imagini și a explicațiilor auditive. Exemplu: generați automat subtitrări pentru videoclipuri educaționale în mai multe limbi.
Relații Clienți
Creșteți chatboții pentru a fi capabili să interpreteze capturi de ecran sau imagini trimise de la utilizatori împreună cu interogări de text.
Divertisment
Dezvoltarea de subtitrări pentru filme sau emisiuni TV, unde modelul analizează atât conținutul video, cât și transcrierea dialogurilor.
Retail & E-Commerce
Analizați recenziile de produse (text), diferitele imagini încărcate de utilizatori și videoclipurile de despachetare pentru a face recomandări de produse mai bune.
Vehicule autonome
Furnizați date senzoriale pentru a combina fluxul camerei, LiDAR și GPS pentru a evalua situațiile și a lua măsuri în timp real.
Instruirea LMM-urilor
Spre deosebire de modelele unimodale, antrenarea modelelor multimodale implică de obicei o complexitate substanțial mai mare. Motivul simplu este utilizarea obligatorie a diferitelor seturi de date și arhitecturi complexe:
- Seturi de date multimodale: În timpul antrenamentului, seturi mari de date trebuie utilizate între diferite modalități. Pentru acest caz, putem folosi:
- Imaginile și legendele text corespund sarcinilor de limbaj vizual.
- Videoclipuri asociate cu transcrieri scrise corespunzătoare sarcinilor audiovizuale.
- Metode de optimizare: Antrenamentul trebuie optimizat pentru a minimiza funcția de pierdere pentru a descrie diferența dintre predicții și datele adevărului de la sol privind toate modalitățile.
- Mecanisme de atenție: Un mecanism care permite modelului să se concentreze asupra tuturor porțiunilor relevante ale datelor de intrare și să ignore informațiile nejustificate. De exemplu:
- Concentrarea asupra anumitor obiecte dintr-o imagine atunci când încercați să răspundeți la întrebări legate de acestea.
- Concentrarea asupra anumitor cuvinte dintr-o transcriere atunci când încercați să generați subtitrări pentru un videoclip.
- Înglobări multimodale: Acestea creează un spațiu comun de reprezentări între modalități, permițând modelului să înțeleagă relațiile dintre modalități. De exemplu:
- Termenul „câine”; o imagine a câinelui; și sunetul lătratului asociat.
Provocări în construirea LMM-urilor
Construirea de LMM-uri eficiente creează mai multe provocări, inclusiv:
Integrarea datelor
Seturile de date în sine sunt diverse și trebuie aliniate cu atenție pentru coerența între modalități.
Costuri de calcul
Instruirea LMM-urilor este costisitoare din punct de vedere computațional din cauza complexității și a setului de date la scară largă.
Interpretarea modelului
Înțelegerea modului în care modelele bazate pe statistici ajung la decizii poate fi dificilă, deoarece o mare parte din construirea modelelor urmează diverse arhitecturi complexe care uneori nu sunt ușor de înțeles, de constatat și de explicat.
scalabilitate
Prin urmare, aplicațiile vizate ar avea nevoie de o infrastructură puternică pentru scalarea acestor LMM-uri, care trebuie să gestioneze automat intrările multimodale.
Cum poate ajuta Shaip?
Acolo unde există un potențial mare, există și provocări de integrare, scalare, cheltuieli de calcul și consistență intermodală, care pot impune limite pentru adoptarea completă a acestor modele. Aici intervine Shaip în imagine. Oferim seturi de date multimodale de înaltă calitate, variate și bine adnotate pentru a vă oferi date diverse, respectând în același timp toate instrucțiunile.
Cu serviciile noastre de date personalizate și serviciile noastre de adnotare, Shaip se asigură că LMM-urile au fost inițial instruite pe seturi de date valide și vizibil operaționale, permițând astfel companiilor să abordeze potențialitățile cuprinzătoare ale AI multimodală, în timp ce funcționează eficient și scalabil.
