Великі мультимодальні моделі (LMM) — це революція в штучному інтелекті (AI). На відміну від традиційних моделей штучного інтелекту, які працюють в одному середовищі даних, як-от текст, зображення чи аудіо, LMM здатні створювати й обробляти декілька модальностей одночасно.
Звідси генерація виходів із контекстно-залежною мультимедійною інформацією. Мета цієї статті — розгадати, що таке LMM, чим вони відрізняються від LLM і де їх можна застосувати на основі технологій, які роблять це можливим.
Пояснення великих мультимодальних моделей
LMM — це системи штучного інтелекту, які можуть обробляти та інтерпретувати різні типи модальностей даних. Модальність — це термін, який використовується для представлення будь-якої структури даних, яку можна ввести в систему. Коротше кажучи, традиційні моделі штучного інтелекту одночасно працюють лише з однією модальністю (наприклад, текстові моделі мови або системи розпізнавання зображень); LMM долають цей бар’єр, об’єднуючи інформацію з різних джерел у загальну структуру для аналізу.
Наприклад, LLM може бути однією з систем штучного інтелекту, яка може читати новинну статтю (текст), аналізувати супровідні фотографії (зображення) і співвідносити їх із пов’язаними відеокліпами для відтворення розгорнутого підсумку.
Він може читати зображення меню іноземною мовою, робити його текстовий переклад і давати дієтичні рекомендації залежно від змісту. Така інтеграція модальності відкриває космічні двері для LMM, щоб робити ті речі, які раніше були складними для унімодальних систем ШІ.
Як працюють LMM
Методи, які дозволяють LMM ефективно й оптимально обробляти мультимодальні дані, можна згрупувати в архітектури та методи навчання. Ось як вони працюють:
- Модулі введення: Емоційні та чіткі нейронні мережі керують усіма модальностями. У цьому випадку текст буде обробкою природної мови за допомогою моделі обробки природної мови (NLP); зображення буде згортковою нейронною мережею (CNN); і аудіо буде навченим RNN або трансформатором.
- Модулі Fusion: Це бере результати вхідних модулів і об’єднує їх у єдине представлення.
- Вихідні модулі: Тут об’єднане представлення поступається місцем генеруванню результату у формі передбачення, рішення чи відповіді. Наприклад, генерація підписів про зображення, що відповідає на запит про розмовний дозвіл на переклад відео в дії.
[Читайте також: Які найкращі мультимодальні додатки ШІ та варіанти використання?]
LMM проти LLM: ключові відмінності
| особливість | Великі мовні моделі (LLM) | Великі мультимодальні моделі (LMM) |
|---|---|---|
| Модальність даних | Лише текст | Текст, зображення, аудіо, відео |
| Можливості | Розуміння мови та покоління | Крос-модальне розуміння та генерація |
| додатків | Написання статей, узагальнення документів | Субтитри до зображень, аналіз відео, мультимодальні запитання та відповіді |
| Дані навчання | Текстові корпуси | Текст + зображення + аудіо + відео |
| прикладів | GPT-4 (лише текстовий режим) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Застосування для великих мультимодальних моделей
Оскільки LMM можуть обчислювати кілька типів даних одночасно, ступінь їх застосування та поширення є дуже високим у різних секторах.
Охорона здоров'я
Аналізуйте радіологічні зображення з інформацією про пацієнта, щоб полегшити спілкування про випадок. Приклад: Інтерпретація рентгенівських знімків з урахуванням відповідних зауважень лікаря.
Освіта
Забезпечте інтерактивне навчання, об’єднавши текст, матеріали на основі зображень і пояснення на слух. Приклад: автоматичне створення субтитрів для навчальних відео кількома мовами.
Техпідтримка
Розвивайте чат-ботів, щоб вони могли інтерпретувати знімки екрана або зображення, надіслані користувачами разом із текстовими запитами.
Розваги
Розробка субтитрів до фільмів або телешоу, де модель аналізує як відеоконтент, так і стенограми діалогів.
Роздрібна торгівля та електронна комерція
Проаналізуйте відгуки про продукт (текст), різні зображення, завантажені користувачами, і відео розпакування, щоб скласти кращі рекомендації щодо продукту.
Автономні транспортні засоби
Надайте сенсорні дані, щоб поєднати подачу камери, LiDAR і GPS для оцінки ситуації та вжиття дій у режимі реального часу.
[Читайте також: Підказка за ланцюгом думок – усе, що вам потрібно про це знати]
Навчання ЛММ
На відміну від унімодальних моделей, навчання мультимодальних моделей зазвичай передбачає значно більшу складність. Проста причина полягає в обов’язковому використанні різних наборів даних і складних архітектур:
- Мультимодальні набори даних: Під час навчання необхідно використовувати великі набори даних серед різних модальностей. Для цього прикладу ми можемо використати:
- Зображення та текстові підписи відповідають завданням образотворчої мови.
- Відео в поєднанні з письмовими записами, що відповідають аудіовізуальним завданням.
- Методи оптимізації: Навчання необхідно оптимізувати для мінімізації функції втрат для опису різниці між прогнозами та наземними даними правдивості щодо всіх модальностей.
- Механізми уваги: Механізм, який дозволяє моделі зосереджуватися на всіх відповідних частинах вхідних даних і ігнорувати необґрунтовану інформацію. Наприклад:
- Зосередження уваги на певних об’єктах на зображенні під час спроби відповісти на питання, пов’язані з ними.
- Зосередження на певних словах у стенограмі під час спроби створити субтитри для відео.
- Мультимодальні вбудовування: Вони створюють спільний простір репрезентацій модальностей, дозволяючи моделі зрозуміти зв’язки між модальностями. Наприклад:
- Термін «собака»; зображення собаки; і звук гавкоту як асоційований.
Проблеми у створенні LMM
Створення ефективних LMM створює кілька проблем, зокрема:
Інтеграція даних
Самі набори даних різноманітні, і їх необхідно ретельно узгодити для узгодженості між модальностями.
Обчислювальні витрати
Навчання LMM обчислюється дорого через складність і великомасштабні набори даних.
Інтерпретація моделі
Зрозуміти, як статистичні моделі приймають рішення, може бути важко, тому що більша частина побудови моделей дотримується різних складних архітектур, які іноді нелегко зрозуміти, визначити та пояснити.
масштабованість
Отже, передбачувані програми потребуватимуть потужної інфраструктури для масштабування цих LMM, які повинні автоматично обробляти мультимодальні вхідні дані.
Як Шайп може допомогти?
Там, де є великий потенціал, також існують проблеми інтеграції, масштабування, обчислювальних витрат та міжмодальної узгодженості, що може обмежувати повне впровадження цих моделей. Саме тут на сцену виходить Шайп. Наш мультимодальні послуги з обробки даних штучного інтелекту надавати високоякісні, різноманітні, добре анотовані набори даних у вигляді тексту, зображень, аудіо та відео — усі вони суворо дотримуються вимог.
За допомогою наших налаштованих служб даних і служб анотацій Shaip гарантує, що LMM спочатку навчалися на дійсних і помітно оперативних наборах даних, що дозволяє компаніям використовувати всебічний потенціал мультимодального штучного інтелекту, водночас ефективно та масштабовано.
