Velké multimodální modely (LMM) jsou revolucí v umělé inteligenci (AI). Na rozdíl od tradičních modelů umělé inteligence, které fungují v rámci jediného datového prostředí, jako je text, obrázky nebo zvuk, jsou LMM schopny vytvářet a zpracovávat více modalit současně.
Proto generování výstupů s multimediálními informacemi, které si uvědomují kontext. Účelem tohoto článku je odhalit, co jsou LMM, jak se liší od LLM a kde mohou být aplikovány, založené na technologiích, které to umožňují.
Vysvětlení velkých multimodálních modelů
LMM jsou systémy umělé inteligence, které dokážou zpracovat a interpretovat různé typy datových modalit. Modalita je termín používaný k reprezentaci jakékoli datové struktury, která může být vložena do systému. Stručně řečeno, tradiční modely umělé inteligence fungují vždy pouze na jedné modalitě (například textové jazykové modely nebo systémy rozpoznávání obrázků); LMM prolomí tuto bariéru tím, že přinášejí informace z různých zdrojů do společného rámce pro analýzu.
LLM mohou být například jedním ze systémů umělé inteligence, které mohou číst zpravodajský článek (text), analyzovat doprovodné fotografie (obrázky) a korelovat je se souvisejícími videoklipy, aby vytvořily rozsáhlé shrnutí.
Dokáže přečíst obrázek menu v cizím jazyce, udělat jeho textový překlad a v závislosti na obsahu dávat dietní doporučení. Taková integrace modality otevírá kosmické dveře pro LMM k provádění věcí, které byly dříve pro unimodální systémy umělé inteligence obtížné.
Jak fungují LMM
Metody, které LMM umožňují efektivně a optimálně zpracovávat multimodální data, lze seskupit do architektur a školicích technik. Zde je návod, jak fungují:
- Vstupní moduly: Emocionální a odlišné neuronové sítě zvládají každou modalitu. V tomto případě by text byl zpracováním přirozeného jazyka pomocí modelu zpracování přirozeného jazyka (NLP); obrázek by byl konvoluční neuronová síť (CNN); a zvuk by byl vyškolený RNN nebo transformátor.
- Fusion Modules: To by vzalo výstupy vstupních modulů a spojilo je do jediné reprezentace.
- Výstupní moduly: Zde sloučená reprezentace ustupuje generování výsledku ve formě předpovědi, rozhodnutí nebo odpovědi. Například – generování titulků k dotazu s odpovědí na obrázek o převádění mluveného videa do akcí.
LMM vs. LLM: Klíčové rozdíly
| vlastnost | Velké jazykové modely (LLM) | Velké multimodální modely (LMM) |
|---|---|---|
| Modalita dat | Pouze text | Text, obrázky, zvuk, video |
| Možnosti | Jazykové porozumění a generace | Mezimodální porozumění a generace |
| Aplikace | Psaní článků, shrnutí dokumentů | Popisování obrázků, analýza videa, multimodální otázky a odpovědi |
| Údaje o školení | Textové korpusy | Text + obrázky + zvuk + video |
| Příklady | GPT-4 (pouze textový režim) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Aplikace pro velké multimodální modely
Vzhledem k tomu, že LMM mohou počítat více typů dat současně, je stupeň jejich aplikací a rozšíření v různých sektorech velmi vysoký.
Zdravotní péče
Analyzujte radiologické snímky s informacemi o pacientovi, abyste usnadnili komunikaci o případu. Příklad: Interpretace RTG snímků při zohlednění připomínek příslušného lékaře.
Vzdělání
Poskytujte interaktivní výuku integrací textu, obrazových materiálů a sluchových vysvětlení. Příklad: Automatické generování titulků pro vzdělávací videa ve více jazycích.
Zákaznická podpora
Pozvedněte chatboty, aby byli schopni interpretovat snímky obrazovky nebo obrázky zaslané uživateli spolu s textovými dotazy.
Zábava
Vývoj titulků pro filmy nebo televizní pořady, kde model analyzuje jak obsah videa, tak přepisy dialogů.
Maloobchod a elektronický obchod
Analyzujte recenze produktů (text), různé obrázky nahrané uživateli a videa o rozbalení, abyste mohli lépe doporučit produkty.
Autonomní vozidla
Poskytujte senzorická data pro kombinování napájení z kamery, LiDAR a GPS pro vyhodnocování situací a provádění akcí v reálném čase.
Školení LMM
Na rozdíl od unimodálních modelů trénink multimodálních modelů obvykle znamená podstatně větší složitost. Přímým důvodem je povinné používání různých datových sad a složitých architektur:
- Multimodální datové sady: Během školení musí být mezi různými modalitami použity velké datové sady. Pro tento případ můžeme použít:
- Obrázky a textové popisky odpovídají úkolům vizuálního jazyka.
- Videa spárovaná s písemnými přepisy odpovídajícími audiovizuálním úkolům.
- Metody optimalizace: Trénink je třeba optimalizovat, aby se minimalizovala ztrátová funkce k popisu rozdílu mezi předpověďmi a základními pravdivými daty týkajícími se všech modalit.
- Mechanismy pozornosti: Mechanismus, který umožňuje modelu soustředit se na všechny relevantní části vstupních dat a ignorovat neoprávněné informace. Například:
- Zaměření na konkrétní objekty na obrázku při pokusu odpovědět na otázky, které se jich týkají.
- Soustředění se na konkrétní slova v přepisu při pokusu o generování titulků pro video.
- Multimodální vložení: Ty vytvářejí společný prostor reprezentací napříč modalitami a umožňují modelu pochopit vztahy mezi modalitami. Například:
- termín „pes“; obrázek psa; a související zvuk štěkání.
Výzvy při budování LMM
Budování efektivních LMM přináší několik výzev, včetně:
Integrace dat
Samotné datové sady jsou různorodé a musí být pečlivě zarovnány, aby byla zajištěna konzistence napříč modalitami.
Výpočetní náklady
Školení LMM je výpočetně nákladné kvůli složitosti a rozsáhlým souborům datových sad.
Interpretace modelu
Porozumět tomu, jak statisticky založené modely dosáhnou rozhodnutí, může být obtížné, protože velká část tvorby modelů se řídí různými komplexními architekturami, které někdy není snadné pochopit, zjistit a vysvětlit.
Škálovatelnost
Zamýšlené aplikace by tedy potřebovaly silnou infrastrukturu pro škálování těchto LMM, které musí automaticky zpracovávat multimodální vstupy.
Jak může Shaip pomoci?
Tam, kde existuje velký potenciál, existují také problémy integrace, škálování, výpočetních nákladů a intermodální konzistence, které mohou omezit úplné přijetí těchto modelů. Zde přichází na scénu Shaip. Dodáváme vysoce kvalitní, rozmanité a dobře anotované multimodální datové sady, abychom vám poskytli různorodá data při dodržení všech pokynů.
S našimi přizpůsobenými datovými službami a anotačními službami společnost Shaip zajišťuje, že LMM byli původně vyškoleni na platných a znatelně funkčních souborech dat, což podnikům umožňuje řešit komplexní možnosti multimodální umělé inteligence a zároveň efektivně a škálovatelně fungovat.
