Suuret multimodaaliset mallit (LMM) ovat vallankumous tekoälyssä (AI). Toisin kuin perinteiset tekoälymallit, jotka toimivat yhdessä tietoympäristössä, kuten tekstissä, kuvissa tai äänessä, LMM:t pystyvät luomaan ja käsittelemään useita modaliteettia samanaikaisesti.
Tästä johtuen tulosteiden luominen kontekstitietoisilla multimediatiedoilla. Tämän artikkelin tarkoituksena on selvittää, mitä LMM:t ovat, miten ne eroavat LLM:istä ja missä niitä voidaan soveltaa tämän mahdollistavien teknologioiden pohjalta.
Suuret multimodaaliset mallit selitetty
LMM:t ovat tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat käsitellä ja tulkita monenlaisia datamodaliteetteja. Modaliteetti on termi, jota käytetään edustamaan mitä tahansa tietorakennetta, joka voidaan syöttää järjestelmään. Lyhyesti sanottuna, perinteiset tekoälymallit toimivat vain yhdellä modaliteettilla (esimerkiksi tekstipohjaisilla kielimalleilla tai kuvantunnistusjärjestelmillä) kerrallaan; LMM:t murtavat tämän esteen tuomalla eri lähteistä peräisin olevat tiedot yhteiseen analyysikehykseen.
Esimerkiksi – LLM:t voivat olla yksi tekoälyjärjestelmistä, jotka voivat lukea uutisartikkelin (tekstiä), analysoida mukana olevia valokuvia (kuvia) ja korreloida niitä vastaaviin videoleikkeisiin laajan yhteenvedon tekemiseksi.
Se voi lukea kuvan ruokalistasta vieraalla kielellä, tehdä siitä tekstikäännöksen ja antaa ruokavaliosuosituksia sisällöstä riippuen. Tällainen modaalien integrointi avaa kosmisen oven LMM:ille tehdä asioita, jotka olivat aiemmin vaikeita unimodaalisille tekoälyjärjestelmille.
Kuinka LMM:t toimivat
Menetelmät, joiden avulla LMM:t voivat käsitellä multimodaalista dataa tehokkaasti ja optimaalisesti, voidaan ryhmitellä arkkitehtuureihin ja koulutustekniikoihin. Näin ne toimivat:
- Tulomoduulit: Emotionaaliset ja erilliset hermoverkot hallitsevat kaikkia modaaleja. Tässä tapauksessa teksti olisi luonnollisen kielen käsittelyä luonnollisen kielen käsittelymallilla (NLP); kuva olisi konvoluutiohermoverkko (CNN); ja audio olisi koulutettu RNN tai muuntaja.
- Fuusiomoduulit: Tämä ottaisi tulomoduulien lähdöt ja yhdistäisi ne yhdeksi esitykseksi.
- Lähtömoduulit: Tässä yhdistetty esitys antaa tilaa tuloksen luomiselle ennusteen, päätöksen tai vastauksen muodossa. Esimerkiksi tekstitysten luominen kuvavastauskyselystä, joka koskee videon kääntämistä puhuttua sallimista.
LMM:t vs. LLM:t: keskeiset erot
| Ominaisuus | Suuret kielimallit (LLM) | Suuret multimodaaliset mallit (LMM) |
|---|---|---|
| Tietojen modaliteetti | Vain tekstiä | Tekstiä, kuvia, ääntä, videota |
| Kyvyt | Kielen ymmärtäminen ja sukupolvi | Monimuotoinen ymmärrys ja sukupolvi |
| Sovellukset | Artikkelien kirjoittaminen, asiakirjojen yhteenveto | Kuvatekstitys, videoanalyysi, multimodaalinen Q&A |
| Harjoittelutiedot | Tekstikorjaukset | Teksti + kuvat + ääni + video |
| Esimerkit | GPT-4 (vain teksti -tila) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Sovellukset suurille multimodaalisille malleille
Koska LMM:t voivat laskea usean tyyppistä dataa samanaikaisesti, niiden sovellus- ja leviämisasteet ovat erittäin korkeat eri sektoreilla.
Terveydenhuolto
Analysoi radiologiakuvia potilaan tiedoilla helpottaaksesi tapauksesta tiedottamista. Esimerkki: Röntgenkuvan tulkitseminen ottaen huomioon asianomaisen lääkärin kommentit.
Oppilaitokset
Tarjoa interaktiivista oppimista yhdistämällä tekstiä, kuvapohjaisia materiaaleja ja ääniselityksiä. Esimerkki: Luo tekstitykset automaattisesti opetusvideoille useilla kielillä.
Asiakaspalvelu
Nosta chatbotteja, jotta ne pystyvät tulkitsemaan käyttäjien tekstikyselyjen mukana lähettämiä kuvakaappauksia tai kuvia.
Viihdepalvelut
Elokuvien tai TV-ohjelmien tekstitysten kehittäminen, jossa malli analysoi sekä videosisältöä että dialogien transkriptioita.
Vähittäiskauppa ja sähköinen kaupankäynti
Analysoi tuotearvioita (teksti), erilaisia käyttäjien lataamia kuvia ja pakkausvideoita saadaksesi parempia tuotesuosituksia.
Autonomiset ajoneuvot
Tarjoa aistitietoa kameran syötteen, LiDAR:n ja GPS:n yhdistämiseksi tilanteiden arvioimiseksi ja toimien suorittamiseksi reaaliajassa.
LMM:ien koulutus
Toisin kuin unimodaaliset mallit, multimodaalisten mallien koulutus sisältää yleensä huomattavasti monimutkaisempaa. Selkeä syy on erilaisten tietojoukkojen ja monimutkaisten arkkitehtuurien pakollinen käyttö:
- Multimodaaliset tietojoukot: Harjoittelun aikana on käytettävä suuria tietokokonaisuuksia eri modaliteettien välillä. Tässä tapauksessa voimme käyttää:
- Kuvat ja tekstitykset vastaavat visuaalisen kielen tehtäviä.
- Videot yhdistettynä audiovisuaalisia tehtäviä vastaaviin kirjallisiin transkriptioihin.
- Optimointimenetelmät: Harjoittelu on optimoitava minimoimaan häviöfunktio kuvaamaan eroa ennusteiden ja perustotuustietojen välillä kaikissa modaliteeteissa.
- Huomiomekanismit: Mekanismi, jonka avulla malli voi keskittyä kaikkiin syöttötiedon olennaisiin osiin ja jättää huomiotta aiheettoman tiedon. Esimerkiksi:
- Keskittyminen kuvan tiettyihin esineisiin, kun yrität vastata niihin liittyviin kysymyksiin.
- Keskity tiettyihin sanoihin transkriptiossa, kun yrität luoda tekstityksiä videolle.
- Multimodaaliset upotukset: Nämä luovat yhteisen tilan esityksille modaliteeteille, jolloin malli ymmärtää modaliteettien välisiä suhteita. Esimerkiksi:
- termi "koira"; koiran kuva; ja siihen liittyvä haukkumisen ääni.
Haasteita LMM:ien rakentamisessa
Tehokkaiden LMM:ien rakentaminen luo useita haasteita, kuten:
Tietojen integrointi
Itse tietojoukot ovat erilaisia, ja ne on kohdistettava huolellisesti, jotta ne ovat yhdenmukaisia eri menetelmien välillä.
Laskennalliset kustannukset
LMM:ien kouluttaminen on laskennallisesti kallista tietojoukkojen monimutkaisuuden ja laajamittaisten joukkojen vuoksi.
Mallin tulkinta
Tilastollisiin malleihin päätyvien päätösten ymmärtäminen voi olla vaikeaa, koska suuri osa mallien rakentamisesta seuraa erilaisia monimutkaisia arkkitehtuureja, joita ei toisinaan ole helppo ymmärtää, varmistaa ja selittää.
skaalautuvuus
Näin ollen aiotut sovellukset tarvitsevat vahvan infrastruktuurin näiden LMM:ien skaalaamiseksi, joiden on käsiteltävä multimodaalisia syötteitä automaattisesti.
Kuinka Shaip voi auttaa?
Siellä missä on suuri potentiaali, on myös integraatioon, skaalaukseen, laskentakustannuksiin ja intermodaaliseen johdonmukaisuuteen liittyviä haasteita, jotka voivat asettaa rajoituksia näiden mallien täydelliselle käyttöönotolle. Tässä Shaip tulee kuvaan. Toimitamme korkealaatuisia, monipuolisia ja hyvin selitettyjä multimodaalisia tietojoukkoja, jotta voimme tarjota sinulle monipuolista dataa kaikkia ohjeita noudattaen.
Räätälöityjen datapalveluiden ja huomautuspalveluiden avulla Shaip varmistaa, että LMM:t koulutettiin alun perin kelvollisiin ja havaittavasti toimiviin tietokokonaisuuksiin, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden käsitellä multimodaalisen tekoälyn kattavia mahdollisuuksia samalla kun ne toimivat tehokkaasti ja skaalautuvasti.
