Уявіть, що у вас є рентгенівський знімок, і вам потрібно зрозуміти, які у вас травми. Одним із варіантів є те, що ви можете відвідати лікаря, що в ідеалі вам потрібно, але з певних причин, якщо ви не можете, ви можете використовувати мультимодальні великі мовні моделі (MLLM), які оброблять ваше рентгенівське сканування та скажуть вам, які саме травми ви маєте відповідно до до сканів.
Простіше кажучи, MLLM — це не що інше, як злиття кількох моделей, таких як текст, зображення, голос, відео тощо, які здатні не лише обробляти звичайний текстовий запит, але можуть обробляти запитання в різних формах, таких як зображення та звук.
Тож у цій статті ми розповімо вам, що таке MLLM, як вони працюють і які найпопулярніші MMLM ви можете використовувати.
Що таке мультимодальні LLM?
На відміну від традиційних LLM, які можуть працювати лише з одним типом даних — переважно текстом або зображенням, ці мультимодальні LLM можуть працювати з кількома формами даних, подібно до того, як люди можуть обробляти зір, голос і текст одночасно.
В основі мультимодальний ШІ приймає різні форми даних, такі як текст, зображення, аудіо, відео та навіть дані датчиків, щоб забезпечити більш глибоке та складніше розуміння та взаємодію. Розглянемо систему штучного інтелекту, яка не тільки переглядає зображення, але й може його описувати, розуміти контекст, відповідати на запитання про нього та навіть генерувати пов’язаний контент на основі кількох типів введення.
Тепер давайте візьмемо той самий приклад рентгенівського звіту з контекстом того, як мультимодальний LLM зрозуміє його контекст. Ось проста анімація, яка пояснює, як він спочатку обробляє зображення за допомогою кодувальника зображень, щоб перетворити зображення на вектори, а потім використовує LLM, який навчається на медичних даних, щоб відповісти на запит.
джерело: Google мультимодальний медичний штучний інтелект
Як працюють мультимодальні LLM?
Хоча внутрішня робота мультимодальних LLM досить складна (більше, ніж LLM), ми спробували розбити їх на шість простих кроків:
Крок 1: Збір вхідних даних – Це перший крок, на якому дані збираються та проходять первинну обробку. Наприклад, зображення зазвичай перетворюються на пікселі за допомогою архітектури згорткової нейронної мережі (CNN).
Введені тексти перетворюються на маркери за допомогою таких алгоритмів, як BytePair Encoding (BPE) або SentencePiece. З іншого боку, аудіосигнали перетворюються на спектрограми або мелчастотні кепстральні коефіцієнти (MFCC). Однак відеодані розбиваються на кожен кадр у послідовній формі.
Крок 2: Токенізація – Ідея токенізації полягає в тому, щоб перетворити дані в стандартну форму, щоб машина могла зрозуміти їх контекст. Наприклад, для перетворення тексту в токени використовується обробка природної мови (NLP).
Для токенізації зображення система використовує попередньо навчені згорточні нейронні мережі, такі як архітектури ResNet або Vision Transformer (ViT). Аудіосигнали перетворюються на маркери за допомогою методів обробки сигналів, щоб звукові сигнали можна було перетворити на компактні та осмислені вирази.
Крок 3: Вбудований шар – На цьому кроці токени (чого ми досягли на попередньому кроці) перетворюються на щільні вектори таким чином, щоб ці вектори могли захоплювати контекст даних. Тут слід зауважити, що кожна модальність розвиває власні вектори, які перехресно сумісні з іншими.
Крок 4: крос-модальне злиття – Досі моделі могли розуміти дані на рівні окремої моделі, але з 4-го кроку це змінюється. У кросмодальному злитті система вчиться з’єднувати точки між кількома модальностями для глибших контекстних зв’язків.
Хороший приклад, коли зображення пляжу, текстове зображення пляжної відпустки та аудіозапис хвиль, вітру та веселого натовпу взаємодіють. Таким чином мультимодальний LLM не тільки розуміє вхідні дані, але й об’єднує все в єдиний досвід.
Крок 5: Обробка нейронної мережі – Обробка нейронної мережі — це етап, на якому інформація, зібрана в результаті крос-модального злиття (попередній крок), перетворюється на значущі ідеї. Тепер модель використовуватиме глибоке навчання для аналізу складних зв’язків, які були виявлені під час крос-модального злиття.
Уявіть собі випадок, у якому ви поєднуєте рентгенівські звіти, нотатки пацієнтів і описи симптомів. Завдяки обробці нейронної мережі він не лише перераховує факти, але й створить цілісне розуміння, яке може визначити потенційні ризики для здоров’я та запропонувати можливі діагнози.
Крок 6 – Генерація вихідних даних – Це останній крок, на якому MLLM створить для вас точні результати. На відміну від традиційних моделей, які часто обмежені контекстом, результати MLLM матимуть глибину та контекстне розуміння.
Крім того, вихідні дані можуть мати більше одного формату, наприклад створення набору даних, створення візуального представлення сценарію або навіть аудіо- чи відеовиведення певної події.
[Читайте також: RAG проти тонкого налаштування: який з них підходить вашому LLM?]
Які застосування мультимодальних моделей великої мови?
Незважаючи на те, що термін MLLM нещодавно почали використовувати, є сотні додатків, у яких ви знайдете значні покращення порівняно з традиційними методами, і все завдяки MLLM. Ось кілька важливих застосувань MLLM:
Охорона здоров'я та медична діагностика
Мультимодальні LLM можна розглядати як наступний медичний стрибок в історії людства. У порівнянні з традиційними методами, які значною мірою покладалися на ізольовані точки даних, MLLM можуть значно покращити охорону здоров’я, поєднуючи текстові, візуальні та аудіодані для більш комплексних діагностичних та лікувальних рішень. .
- Аналіз медичного зображення: Зчитуючи медичні зображення, як-от рентгенівські знімки, МРТ або комп’ютерну томографію, із записами пацієнтів, ці моделі можуть допомогти в ранньому виявленні критичних станів, таких як рак, серцеві захворювання або неврологічні розлади.
- Індивідуальні плани лікування: Враховуючи генетичні дані, історію пацієнта та чинники способу життя, такі моделі можуть розробляти стратегії лікування, які мають особливе значення.
- Віддалена медична допомога: Завдяки мультимодальним LLM можна аналізувати відеоконсультації та дані пацієнтів у режимі реального часу для діагностичної допомоги в телемедицині.
Передові наукові дослідження та відкриття
У науці мультимодальні LLM підтримують прориви, обробляючи складні набори даних і виявляючи закономірності, які інакше могли б залишитися непоміченими.
- Міждисциплінарна інформація: Ці моделі можуть аналізувати дослідницькі статті в поєднанні з діаграмами даних і експериментальними зображеннями, щоб визначити закономірність і кореляцію, а отже, пришвидшити інновації в різних галузях.
- Відкриття ліків: Мультимодальні LLM прогнозують ефективність ліків і виявляють потенційні терапевтичні рішення на основі біологічних даних, відповідної літератури та молекулярних структур.
- Астрономічні дослідження: Моделі, отримані на основі вхідних даних, таких як зображення телескопа, моделювання та дані спостережень, дозволяють відкривати небесні явища.
- Кліматичні дослідження: вони можуть аналізувати супутникові зображення, кліматичні моделі та текстові звіти про зміни навколишнього середовища, щоб передбачити стихійні лиха.
Доступ і допоміжні технології
Мультимодальні LLM є ключовими у забезпеченні розробки інструментів для людей з обмеженими можливостями, доступу та незалежності.
- Переклад мовлення на жестову мову: Ці моделі можуть перекладати мовлення на мову жестів у режимі реального часу на основі відео та аудіо, що підтримує комунікативну компетентність серед глухих клієнтів.
- Інструменти візуального опису: ці інструменти можуть надати більш детальний опис, який може допомогти людям із вадами зору орієнтуватися або споживати візуальні елементи.
- Підсилювальна та альтернативна комунікація: Ці моделі вдосконалюють пристрої для людей з проблемами мовлення, поєднуючи синтез мовлення з текстом і зображеннями.
- Транскрипція та підсумовування в реальному часі: Мультимодальні LLM можуть точно розшифрувати зустріч чи лекцію та надати резюме особам з когнітивними порушеннями.
Творчі індустрії та генерація контенту
Мультимодальні LLM можуть створювати свіжий і захоплюючий контент із простого синтезу даних для творчих індустрій.
- Створення графіки, відео або оповідання: Ці моделі можуть створювати привабливу графіку, відео або розповіді, використовуючи прості підказки для дизайнерів і письменників.
- Розробка фільмів та ігор: Мультимодальні програми LLM у поєднанні з візуальними розкадровками та текстовими сценаріями допомагають у попередній візуалізації та розвитку персонажа.
- Композиція музики: Вони можуть складати мелодії чи тексти, використовуючи аудіо та текстові дані, які відповідають певним темам чи емоціям.
- Маркетинг і реклама: Ці моделі можуть розробляти мультимедійні маркетингові кампанії, використовуючи вподобання аудиторії та додаючи інформацію з тексту, візуальних матеріалів і відео.
Проблеми з мультимодальним LLM
Незважаючи на те, що мультимодальні LLM мають широкий спектр позитивних моментів, вони створюють численні проблеми, через що не лише окремим особам, а й компаніям важко адаптуватися до них.
Інтеграція та представлення даних
Змішування різних форм даних — поєднання тексту, зображень, аудіо та відео — в одній моделі створює природну складність.
- Мультимодальні типи даних: Різні форми також мають різні особливості. Текст має ознаки послідовності; зображення мають просторові особливості, а аудіо передбачає синхронізацію, об’єднання всього цього в контекст чогось є важливою технічною проблемою.
- Вимоги до попередньої обробки: Підготовка даних для навчання включає очищення, анотування та вирівнювання вхідних даних із кількох форматів. Це ресурсомістке та схильне до помилок.
- Незбалансовані набори даних: Більшість наборів даних багаті одним типом даних, наприклад текстом, але рідкісними іншими, наприклад відео. Дисбаланс у наборах даних може призвести до упередженої продуктивності моделі.
складність
Окрім проблем з даними, MLLM є складними системами ШІ. Створення та масштабування MLLM вимагає не лише значних витрат, але й навичок.
- Високий обчислювальний попит: Традиційні LLM, як відомо, є програмним забезпеченням із інтенсивним використанням GPU, і коли ви додаєте мультимодальність до діаграми, вимоги до апаратного забезпечення зникають, настільки, що невеликі організації можуть собі це дозволити.
- Пам'ять і сховище: Коли ви маєте справу з мультимодальними LLM, параметри можуть легко перевантажити наявне апаратне забезпечення ШІ.
Відсутність даних
Безумовно, це найважливіша проблема, з якою кожен зіткнеться під час створення MLLM.
- Відсутність даних MLLM: Важко знайти набори даних, які можуть поєднувати кілька форматів, особливо набори даних для права та медицини.
- Комплексний процес анотації: Коли ви розглядаєте мітки наборів даних, таких як відео та зображення, вони часто потребують втручання експертів і сучасних технологій.
- Питання конфіденційності: Збір наборів даних, як-от зображень, відео та тексту, що стосується особистої історії, може призвести до конфіденційності та юридичних ускладнень.
Як Shaip може допомогти вам побудувати мультимодальні LLM?
Шайп добре оснащений для цього — наш мультимодальні дані для навчання ШІ поєднує текст, зображення, аудіо та відео, щоб ваші моделі навчалися на різноманітних, точних та добре узгоджених наборах даних, що має вирішальне значення для досягнення оптимальної продуктивності.
Незалежно від того, чи працюєте ви з Великі мовні моделі (LLM) які вимагають значних обчислювальних ресурсів або малих мовних моделей (SLM), які вимагають ефективності, Shaip пропонує спеціалізовані анотації даних і етичні послуги пошуку відповідно до ваших конкретних потреб.
