Представете си, че имате рентгенова снимка и трябва да разберете какви наранявания имате. Една от възможностите е да посетите лекар, което в идеалния случай трябва да направите, но по някаква причина, ако не можете, можете да използвате мултимодални големи езикови модели (MLLM), които ще обработят вашето рентгеново сканиране и ще ви кажат точно какви наранявания имате според към сканиранията.
С прости думи, MLLM не са нищо друго освен сливане на множество модели като текст, изображение, глас, видеоклипове и т.н., които са способни не само да обработват нормална текстова заявка, но могат да обработват въпроси в множество форми, като изображения и звук.
Така че в тази статия ще ви преведем какво представляват MLLM, как работят и кои са най-добрите MMLM, които можете да използвате.
Какво представляват мултимодалните LLM?
За разлика от традиционните LLM, които могат да работят само с един тип данни - предимно текст или изображение, тези мултимодални LLM могат да работят с множество форми на данни, подобно на това как хората могат да обработват визия, глас и текст наведнъж.
В основата си, мултимодалният AI приема различни форми на данни, като текст, изображения, аудио, видео и дори сензорни данни, за да осигури по-богато и по-сложно разбиране и взаимодействие. Помислете за AI система, която не само разглежда изображение, но може да го опише, да разбере контекста, да отговори на въпроси за него и дори да генерира свързано съдържание въз основа на множество типове вход.
Сега нека вземем същия пример за рентгенов доклад с контекста на това как мултимодалният LLM ще разбере контекста му. Ето една проста анимация, обясняваща как първо обработва изображението чрез енкодера на изображението, за да преобразува изображението във вектори и по-късно използва LLM, който се обучава върху медицински данни, за да отговори на заявката.
Източник: Google мултимодален медицински AI
Как работят мултимодалните LLM?
Докато вътрешната работа на мултимодалните LLM е доста сложна (повече от LLM), ние се опитахме да ги разделим на шест прости стъпки:
Стъпка 1: Събиране на входни данни – Това е първата стъпка, при която данните се събират и преминават през първоначалната обработка. Например изображенията се преобразуват в пиксели, като обикновено се използват архитектури на конволюционна невронна мрежа (CNN).
Въведените текстови данни се преобразуват в токени с помощта на алгоритми като BytePair Encoding (BPE) или SentencePiece. От друга страна, аудио сигналите се преобразуват в спектрограми или мел-честотни кепстрални коефициенти (MFCC). Видео данните обаче се разделят на всеки кадър в последователна форма.
Стъпка 2: Токенизация – Идеята зад токенизацията е да се преобразуват данните в стандартна форма, така че машината да може да разбере контекста им. Например, за да се преобразува текст в токени, се използва обработка на естествен език (NLP).
За токенизиране на изображения системата използва предварително обучени конволюционни невронни мрежи като ResNet или Vision Transformer (ViT) архитектури. Аудио сигналите се преобразуват в токени с помощта на техники за обработка на сигнали, така че аудио вълните да могат да бъдат преобразувани в компактни и смислени изрази.
Стъпка 3: Вграждане на слой – В тази стъпка токените (които постигнахме в предишната стъпка) се преобразуват в плътни вектори по начин, по който тези вектори могат да уловят контекста на данните. Това, което трябва да се отбележи тук, е, че всяка модалност развива свои собствени вектори, които са кръстосано съвместими с други.
Стъпка 4: Кръстосано модално сливане – Досега моделите можеха да разберат данните до нивото на индивидуалния модел, но от 4-та стъпка това се променя. При кросмодално сливане системата се научава да свързва точки между множество модалности за по-дълбоки контекстуални връзки.
Един добър пример, при който си взаимодействат изображението на плаж, текстовото представяне на ваканция на плажа и аудиоклипове на вълни, вятър и весела тълпа. По този начин мултимодалният LLM не само разбира входовете, но и обединява всичко в едно единствено изживяване.
Стъпка 5: Обработка на невронни мрежи – Обработката на невронни мрежи е стъпката, при която информацията, събрана от кръстосаното сливане (предишна стъпка), се преобразува в значими прозрения. Сега моделът ще използва задълбочено обучение, за да анализира сложните връзки, открити по време на кръстосано сливане.
Представете си случай, при който комбинирате рентгенови доклади, бележки на пациента и описания на симптомите. С обработката на невронни мрежи тя не само ще изброява факти, но ще създаде холистично разбиране, което може да идентифицира потенциални рискове за здравето и да предложи възможни диагнози.
Стъпка 6 – Генериране на изход – Това е последната стъпка, при която MLLM ще изработи точен изход за вас. За разлика от традиционните модели, които често са ограничени от контекста, продукцията на MLLM ще има дълбочина и разбиране на контекста.
Освен това изходът може да има повече от един формат, като например създаване на набор от данни, създаване на визуално представяне на сценарий или дори аудио или видео изход на конкретно събитие.
[Прочетете също: RAG срещу фина настройка: Кой подхожда на вашия LLM?]
Какви са приложенията на мултимодалните големи езикови модели?
Въпреки че MLLM е наскоро хвърлен термин, има стотици приложения, в които ще откриете забележителни подобрения в сравнение с традиционните методи, всички благодарение на MLLM. Ето някои важни приложения на MLLM:
Здравеопазване и медицинска диагностика
Мултимодалните LLM могат да се разглеждат като следващия медицински скок в човешката история в сравнение с традиционните методи, които разчитаха до голяма степен на изолирани точки от данни, MLLM могат значително да подобрят здравеопазването чрез комбиниране на текстови, визуални и аудио данни за по-всеобхватни диагностични и лечебни решения .
- Медицински образен анализ: Чрез четене на медицински изображения като рентгенови лъчи, MRI или CT сканирания с досиета на пациенти, тези модели могат да помогнат за ранното откриване на критични състояния като рак, сърдечни заболявания или неврологични разстройства.
- Персонализирани планове за лечение: Чрез включване на генетични данни, история на пациента и фактори, свързани с начина на живот, такива модели могат да излязат с много персонализирани стратегии за лечение.
- Дистанционно здравеопазване: С мултимодални LLMs, видео консултациите и входящите данни на пациентите могат да бъдат анализирани в диагностична помощ в реално време в телемедицината.
Усъвършенствани научни изследвания и открития
В науката мултимодалните LLM поддържат пробиви чрез обработка на сложни набори от данни и разкриване на модели, които иначе биха могли да останат незабелязани.
- Междудисциплинарни прозрения: Тези модели могат да анализират научни статии, комбинирани с диаграми с данни и експериментални изображения, за да идентифицират модел и корелация и по този начин да ускорят иновациите в различни области.
- Откриване на наркотици: Мултимодалните LLM прогнозират ефикасността на лекарствата и откриват потенциални терапевтични решения въз основа на биологични данни, подходяща литература и молекулярни структури.
- Астрономически изследвания: Моделите, получени от входящи данни като изображения от телескопи, симулации и данни от наблюдения, позволяват откриването на небесни явления.
- Климатични изследвания: Те могат да анализират сателитни изображения, климатични модели и текстови доклади за промените в околната среда, за да предскажат природни бедствия.
Достъп и помощни технологии
Мултимодалните LLM са от ключово значение за предоставянето на разработването на инструменти за хора с увреждания, достъп и независимост.
- Превод на реч на жестомимичен език: Тези модели могат да превеждат реч на жестомимичен език в реално време въз основа на видео и аудио входове, което поддържа комуникативната компетентност сред глухите клиенти.
- Инструменти за визуално описание: Тези инструменти могат да предоставят по-подробно описание, което може да помогне на хората с увредено зрение да навигират или да използват визуални елементи.
- Усилваща и алтернативна комуникация: Моделите подобряват устройствата за хора с говорни затруднения чрез компилиране на синтез на реч с комуникация, базирана на текст и изображения.
- Транскрипция и обобщение в реално време: Мултимодалните LLM могат точно да транскрибират среща или лекция и да предоставят резюмета на лица с когнитивни увреждания.
Творчески индустрии и генериране на съдържание
Мултимодалните LLM могат да създават свежо и завладяващо съдържание от обикновен синтез на данни за творческите индустрии.
- Графика, видео или създаване на разказ: Тези модели могат да измислят привлекателни графики, видеоклипове или разкази, като използват прости подкани за дизайнери и писатели.
- Разработка на филми и игри: Мултимодалните LLM, в комбинация както с визуални сценарии, така и с текстови скриптове, подпомагат предварителната визуализация и развитието на персонажа.
- Музикална композиция: Те могат да композират мелодии или текстове, използвайки аудио и текстови данни, които съответстват на определени теми или емоции.
- Маркетинг и реклама: Тези модели могат да проектират мултимедийни маркетингови кампании, като използват предпочитанията на аудиторията и добавят информация от текст, визуални елементи и видеоклипове.
Предизвикателства с мултимодални LLMs
Докато мултимодалните LLM идват с широка гама от положителни качества, те поставят множество предизвикателства, което прави трудно не само за отделните хора, но и за компаниите да се адаптират към тях.
Интегриране и представяне на данни
Смесването на различни форми на данни – комбинация от текст, изображения, аудио и видео – в рамките на един модел създава присъща сложност.
- Мултимодални типове данни: Различните форми също имат различни характеристики. Текстът има последователни характеристики; изображенията имат пространствени характеристики, а аудиото включва синхронизиране, обединяването на всичко това в контекста на нещо е важно техническо предизвикателство.
- Изисквания за предварителна обработка: Подготовката на данните за обучение включва почистване, анотиране и подравняване на входове от множество формати. Това е ресурсоемко и податливо на грешки.
- Небалансирани набори от данни: Повечето набори от данни са изобилни от един тип данни, като текст, но оскъдни от други, като видеоклипове. Дисбалансът в наборите от данни може да доведе до предубедена производителност на модела.
Сложност
Освен проблемите с данните, MLLM са сложни AI системи. Изграждането и мащабирането на MLLM не само изисква значителни разходи, но и умения.
- Високо изчислително търсене: Известно е, че традиционните LLM са софтуер с интензивно използване на GPU и когато добавите мултимодалност към диаграмата, хардуерните изисквания излизат извън рафта, дотолкова, че малките организации може да не могат да си го позволят.
- Памет и съхранение: Когато имате работа с мултимодални LLM, параметрите могат лесно да надделеят над съществуващия AI хардуер.
Липса на данни
Досега това трябва да е най-критичният проблем, с който всеки ще се сблъска, докато изгражда MLLM.
- Липса на MLLM данни: Намирането на набори от данни, които могат да комбинират множество формати, е трудно за намиране, особено наборите от данни за правото и медицината.
- Сложен процес на анотиране: Когато обмисляте етикетиране на набори от данни като видеоклипове и изображения, те често изискват експертна намеса и модерни технологии.
- Притеснения относно поверителността: Събирането на набори от данни като изображения, видеоклипове и текст, включващи лична история, може да доведе до поверителност и правни усложнения.
Как Shaip може да ви помогне да изградите мултимодални LLM?
Shaip е добре оборудван с решения за данни и като предоставя висококачествени решения за данни, ние гарантираме, че вашите модели са обучени на различни и точни набори от данни, които са от решаващо значение за постигане на оптимална производителност.
Независимо дали работите с Големи езикови модели (LLM) които изискват значителни изчислителни ресурси или малки езикови модели (SLM), които изискват ефективност, Shaip предлага персонализирани анотации на данни и услуги за етично снабдяване, за да отговори на вашите специфични нужди.
