Големите мултимодални модели (LMM) са революция в изкуствения интелект (AI). За разлика от традиционните AI модели, които работят в една среда с данни, като текст, изображения или аудио, LMM са в състояние да създават и обработват множество модалности едновременно.
Оттук и генерирането на изходи с контекстно ориентирана мултимедийна информация. Целта на тази статия е да разкрие какво представляват LMM, как се различават от LLM и къде могат да бъдат приложени, основавайки се на технологии, които правят това възможно.
Обяснение на големите мултимодални модели
LMM са системи с изкуствен интелект, които могат да обработват и интерпретират множество типове модалности на данни. Модалността е термин, използван за представяне на всяка структура от данни, която може да бъде въведена в система. Накратко, традиционните AI модели работят само върху една модалност (например текстови езикови модели или системи за разпознаване на изображения) в даден момент; LMM преодолява тази бариера, като въвежда информация от различни източници в обща рамка за анализ.
Например—LLMs може да бъде една от AI системите, които могат да прочетат новинарска статия (текст), да анализират придружаващите я снимки (изображения) и да я съпоставят със свързани видеоклипове, за да направят обширно резюме.
Може да чете изображение на меню на чужд език, да го превежда текстово и да прави диетични препоръки в зависимост от съдържанието. Такава интеграция на модалност отваря космическа врата за LMM да правят онези неща, които преди са били трудни за унимодалните AI системи.
Как работят LMM
Методите, които позволяват на LMM да обработват мултимодални данни ефективно и оптимално, могат да бъдат групирани в архитектури и техники за обучение. Ето как работят:
- Входни модули: Емоционалните и различни невронни мрежи управляват всяка модалност. В този случай текстът би бил обработка на естествен език чрез модел за обработка на естествен език (NLP); едно изображение би било конволюционна невронна мрежа (CNN); и аудио ще бъде обучен RNN или трансформатор.
- Модули за синтез: Това ще вземе изходите на входните модули и ще ги комбинира в едно представяне.
- Изходни модули: Тук обединеното представяне дава път на генерирането на резултат под формата на прогноза, решение или отговор. Например—генериране на надписи за заявка за отговор на изображение за превеждане на видео с устно разрешение в действия.
LMM срещу LLM: Основни разлики
| Особеност | Големи езикови модели (LLM) | Големи мултимодални модели (LMM) |
|---|---|---|
| Модалност на данните | Само текст | Текст, изображения, аудио, видео |
| Възможности | Езиково разбиране и генериране | Кросмодално разбиране и генериране |
| Приложения | Писане на статии, обобщаване на документи | Надписи на изображения, видео анализ, мултимодални въпроси и отговори |
| Данни за обучение | Текстови корпуси | Текст + изображения + аудио + видео |
| Примери | GPT-4 (само текстов режим) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Приложения за големи мултимодални модели
Тъй като LMM могат да изчисляват множество типове данни едновременно, степента на тяхното приложение и разпространение е много висока в различните сектори.
Здравеопазване
Анализирайте радиологични изображения с информация за пациента, за да улесните комуникацията относно случая. Пример: Тълкуване на рентгенови лъчи, като се вземат предвид съответните коментари на лекаря.
Образование
Осигурете интерактивно обучение чрез интегриране на текст, базирани на изображения материали и слухови обяснения. Пример: Автоматично генериране на субтитри за образователни видеоклипове на множество езици.
за поддръжка на клиенти
Повишете чатботовете, за да могат да интерпретират екранни снимки или снимки, изпратени от потребители заедно с текстови заявки.
Забавление
Разработване на субтитри за филми или телевизионни предавания, където моделът анализира както видео съдържание, така и преписи на диалози.
Търговия на дребно и електронна търговия
Анализирайте отзиви за продукти (текст), различни качени от потребители изображения и видеоклипове за разопаковане, за да направите по-добри препоръки за продукти.
Автономни превозни средства
Осигурете сензорни данни, за да комбинирате емисиите от камерата, LiDAR и GPS за оценка на ситуации и предприемане на действия в реално време.
Обучение на LMM
За разлика от унимодалните модели, обучението на мултимодални модели обикновено включва значително по-голяма сложност. Ясната причина е задължителното използване на различни набори от данни и сложни архитектури:
- Мултимодални набори от данни: По време на обучението трябва да се използват големи набори от данни сред различни модалности. За този пример можем да използваме:
- Изображенията и текстовите надписи съответстват на визуалните езикови задачи.
- Видеоклипове, съчетани с писмени преписи, съответстващи на аудиовизуални задачи.
- Методи за оптимизация: Обучението трябва да бъде оптимизирано, за да се минимизира функцията на загубата, за да се опише разликата между прогнозите и наземните данни за истината по отношение на всички модалности.
- Механизми на вниманието: Механизъм, който позволява на модела да се фокусира върху всички съответни части от входните данни и да игнорира неоправданата информация. Например:
- Фокусиране върху конкретни обекти в изображение, когато се опитвате да отговорите на въпроси, свързани с тях.
- Концентриране върху конкретни думи в препис, когато се опитвате да генерирате субтитри за видеоклип.
- Мултимодални вграждания: Те създават съвместно пространство от представяния на модалностите, което позволява на модела да разбере връзките между модалностите. Например:
- Терминът "куче"; изображение на кучето; и звукът от лай като свързан.
Предизвикателства при изграждането на LMM
Изграждането на ефективни LMM създава няколко предизвикателства, включително:
Интеграция на данни
Самите набори от данни са разнообразни и трябва да бъдат внимателно подравнени за съгласуваност между модалностите.
Изчислителни разходи
Обучението на LMM е скъпо от изчислителна гледна точка поради сложността и мащабните набори от набори от данни.
Тълкуване на модела
Разбирането как статистически базираните модели стигат до решения може да бъде трудно, тъй като голяма част от изграждането на модели следва различни сложни архитектури, които понякога не са лесни за разбиране, установяване и обяснение.
скалируемост
Следователно предвидените приложения ще се нуждаят от силна инфраструктура за мащабиране на тези LMM, които трябва да обработват мултимодални входове автоматично.
Как Шаип може да помогне?
Там, където има голям потенциал, съществуват и предизвикателства за интеграция, мащабиране, изчислителни разходи и интермодална последователност, които могат да наложат ограничения върху пълното приемане на тези модели. Това е мястото, където Shaip влиза в картината. Ние доставяме висококачествени, разнообразни и добре анотирани мултимодални набори от данни, за да ви предоставим разнообразни данни, като същевременно спазваме всички указания.
С нашите персонализирани услуги за данни и услуги за анотации Shaip гарантира, че LMM първоначално са били обучени върху валидни и забележимо оперативни набори от данни, като по този начин позволява на бизнеса да се справи с всеобхватния потенциал на мултимодалния AI, като същевременно работи ефективно и скалируемо.
