Stel jou voor jy het 'n x-straalverslag en jy moet verstaan watter beserings jy het. Een opsie is dat jy 'n dokter kan besoek wat jy ideaal gesproke moet, maar om een of ander rede, as jy nie kan nie, kan jy Multimodal Large Language Models (MLLMs) gebruik wat jou x-straalskandering sal verwerk en jou presies vertel watter beserings jy het volgens na die skanderings.
In eenvoudige terme is MLLM's niks anders as 'n samesmelting van veelvuldige modelle soos teks, beeld, stem, video's, ens. wat nie net in staat is om 'n normale teksnavraag te verwerk nie, maar vrae in veelvuldige vorms soos beelde en klank kan verwerk.
So in hierdie artikel sal ons jou deurloop wat MLLM's is, hoe dit werk en wat die top MMLM's is wat jy kan gebruik.
Wat is multimodale LLM's?
Anders as tradisionele LLM's wat net met een tipe data kan werk - meestal teks of beeld, kan hierdie multimodale LLM's met veelvuldige vorme van data werk soortgelyk aan hoe mense visie, stem en teks op een slag kan verwerk.
In sy kern, multimodale KI neem verskeie vorme van data in, soos teks, beelde, oudio, video en selfs sensordata, om 'n ryker en meer gesofistikeerde begrip en interaksie te verskaf. Oorweeg 'n KI-stelsel wat nie net 'n beeld sien nie, maar dit kan beskryf, die konteks kan verstaan, vrae daaroor kan beantwoord, en selfs verwante inhoud kan genereer gebaseer op verskeie invoertipes.
Kom ons neem nou dieselfde voorbeeld van 'n x-straalverslag met die konteks van hoe 'n multimodale LLM die konteks daarvan sal verstaan. Hier is 'n eenvoudige animasie wat verduidelik hoe dit eers die beeld via die beeldkodeerder verwerk om die beeld in vektore te omskep en later LLM gebruik wat oor mediese data opgelei word om die navraag te beantwoord.
Bron: Google multimodale mediese KI
Hoe werk Multimodale LLM's?
Alhoewel die innerlike werking van multimodale LLM's redelik kompleks is (meer as LLM's), het ons probeer om dit in ses eenvoudige stappe op te breek:
Stap 1: Invoerversameling – Dit is die eerste stap waar die data ingesamel word en die aanvanklike verwerking ondergaan. Byvoorbeeld, beelde word omgeskakel in pieksels, tipies deur gebruik te maak van konvolusionele neurale netwerk (CNN) argitekture.
Teksinvoere word omgeskakel in tokens met behulp van algoritmes soos BytePair Encoding (BPE) of SentencePiece. Aan die ander kant word oudioseine omgeskakel in spektrogramme of melfrekwensie cepstrale koëffisiënte (MFCC's). Videodata word egter in opeenvolgende vorm na elke raam afgebreek.
Stap 2: Tokenisering – Die idee agter tokenisering is om die data in 'n standaardvorm om te skakel sodat die masjien die konteks daarvan kan verstaan. Byvoorbeeld, om teks in tekens om te skakel, word natuurlike taalverwerking (NLP) gebruik.
Vir beeldtokenisering gebruik die stelsel vooraf-opgeleide konvolusionele neurale netwerke soos ResNet of Vision Transformer (ViT) argitekture. Die oudioseine word omgeskakel in tekens deur seinverwerkingstegnieke te gebruik sodat oudiogolfvorms in kompakte en betekenisvolle uitdrukkings omgeskakel kan word.
Stap 3: Inbedding van laag – In hierdie stap word die tokens (wat ons in die vorige stap bereik het) in digte vektore omgeskakel op 'n manier dat hierdie vektore die konteks van die data kan vasvang. Die ding om hier op te let is dat elke modaliteit sy eie vektore ontwikkel wat kruisversoenbaar is met ander.
Stap 4: Cross-Modale Fusion – Tot nou toe kon modelle die data tot op die individuele modelvlak verstaan, maar vanaf die 4de stap verander dit. In kruis-modale samesmelting leer die stelsel om kolletjies tussen veelvuldige modaliteite te verbind vir dieper kontekstuele verhoudings.
Een goeie voorbeeld waar die beeld van 'n strand, 'n tekstuele voorstelling van 'n vakansie op die strand, en klankgrepe van golwe, wind en 'n vrolike skare interaksie het. Op hierdie manier verstaan die multimodale LLM nie net die insette nie, maar sit alles ook saam as een enkele ervaring.
Stap 5: Neurale netwerkverwerking – Neurale netwerkverwerking is die stap waar inligting wat uit die kruis-modale samesmelting (vorige stap) ingesamel word, omgeskakel word in betekenisvolle insigte. Nou sal die model diep leer gebruik om die ingewikkelde verbindings wat tydens kruis-modale samesmelting gevind is, te ontleed.
Stel 'n geval voor waar jy x-straalverslae, pasiëntnotas en simptoombeskrywings kombineer. Met neurale netwerkverwerking sal dit nie net feite lys nie, maar sal 'n holistiese begrip skep wat potensiële gesondheidsrisiko's kan identifiseer en moontlike diagnoses kan voorstel.
Stap 6 – Uitset generering – Dit is die laaste stap waar die MLLM 'n presiese uitset vir jou sal skep. Anders as tradisionele modelle wat dikwels konteksbeperk is, sal MLLM se uitset 'n diepte en 'n kontekstuele begrip hê.
Die uitset kan ook meer as een formaat hê, soos die skep van 'n datastel, die skep van 'n visuele voorstelling van 'n scenario, of selfs 'n oudio- of video-uitset van 'n spesifieke gebeurtenis.
[Lees ook: JOOL vs. Fynafstemming: watter een pas by jou LLM?]
Wat is die toepassings van multimodale groottaalmodelle?
Selfs al is die MLLM 'n term wat onlangs gegooi is, is daar honderde toepassings waar jy merkwaardige verbeterings sal vind in vergelyking met tradisionele metodes, alles te danke aan MLLM's. Hier is 'n paar belangrike toepassings van MLLM:
Gesondheidsorg en Mediese Diagnostiek
Multimodale LLM's kan beskou word as die volgende mediese sprong in die menslike geskiedenis in vergelyking met tradisionele metodes wat voorheen swaar op geïsoleerde datapunte staatgemaak het, MLLM's kan gesondheidsorg aansienlik verbeter deur tekstuele, visuele en oudiodata te kombineer vir meer omvattende diagnostiese en behandelingsoplossings .
- Mediese beeldontleding: Deur mediese beelde soos X-strale, MRI's of CT-skanderings met pasiëntrekords te lees, kan hierdie modelle help met die vroeë opsporing van kritieke toestande soos kanker, hartsiektes of neurologiese afwykings.
- Persoonlike behandelingsplanne: Deur genetiese data, die pasiënt se geskiedenis en lewenstylfaktore in te sluit, kan sulke modelle met hoogs pasgemaakte behandelingstrategieë vorendag kom.
- Afgeleë gesondheidsorg: Met multimodale LLM's kan videokonsultasies en pasiëntinsette ontleed word in intydse diagnostiese bystand in telemedisyne.
Gevorderde wetenskaplike navorsing en ontdekking
In die wetenskap ondersteun multimodale LLM's deurbrake deur ingewikkelde datastelle te verwerk en patrone te openbaar wat andersins onopgemerk kan word.
- Kruis-dissiplinêre insigte: Hierdie modelle kan navorsingsvraestelle gekombineer met datakaarte en eksperimentele beelde ontleed om 'n patroon en korrelasie te identifiseer, en dus innovasie oor velde heen bespoedig.
- Dwelm ontdekking: Multimodale LLM's voorspel geneesmiddeldoeltreffendheid en ontdek potensiële terapeutiese oplossings gebaseer op biologiese data, toepaslike literatuur en molekulêre strukture.
- Sterrekundige navorsing: Modelle afgelei van insette soos teleskoopbeelde, simulasies en waarnemingsdata maak voorsiening vir ontdekkings van hemelverskynsels.
- Klimaatstudies: Hulle kan satellietbeelde, klimaatmodelle en teksgebaseerde verslae oor omgewingsveranderinge ontleed om natuurrampe te voorspel.
Toegang en Hulptegnologie
Multimodale LLM's is die sleutel in die ontwikkeling van gereedskap vir mense met gestremdhede, toegang en onafhanklikheid.
- Spraakvertaling na Gebaretaal: Hierdie modelle kan spraak intyds na gebaretaal vertaal op grond van video- en oudio-insette, wat kommunikatiewe bevoegdheid onder dowe kliënte ondersteun.
- Visuele Beskrywing Gereedskap: Hierdie instrumente kan 'n meer gedetailleerde beskrywing verskaf wat siggestremde mense kan help om te navigeer of visuele materiaal te verbruik.
- Aanvullende en alternatiewe kommunikasie: Die modelle verbeter toestelle vir mense met spraakprobleme deur spraaksintese saam te stel met teks- en beeldgebaseerde kommunikasie.
- Intydse transkripsie en opsomming: Multimodale LLM's kan 'n vergadering of lesing akkuraat transkribeer en opsommings aan kognitief gestremde individue verskaf.
Kreatiewe nywerhede en inhoudgenerering
Multimodale LLM's kan vars en boeiende inhoud skep uit blote datasintese vir die kreatiewe industrieë.
- Skepping van grafika, video of narratiewe: Hierdie modelle kan met aantreklike grafika, video's of narratiewe vorendag kom deur eenvoudige aanwysings vir ontwerpers en skrywers te gebruik.
- Fliek- en speletjie-ontwikkeling: Multimodale LLM's, in kombinasie met beide visuele storieborde en tekstuele skrifte, help voorafvisualisering en karakterontwikkeling.
- Musiek samestelling: Hulle kan melodieë of lirieke komponeer deur oudio- en teksdata te gebruik wat by sekere temas of emosies pas.
- Bemarking en advertensies: Hierdie modelle kan multimediabemarkingsveldtogte ontwerp deur gehoorvoorkeure te gebruik en insigte van teks, beeldmateriaal en video's by te voeg.
Uitdagings met Multimodale LLM's
Alhoewel multimodale LLM's met 'n wye reeks positiewe aspekte kom, hou dit verskeie uitdagings in wat dit moeilik maak vir nie net individue nie, maar ook vir maatskappye om daarby aan te pas.
Integrasie en voorstelling van data
Vermenging van verskillende vorme van data—'n kombinasie van teks, beelde, oudio en video—binne een model skep inherente kompleksiteit.
- Multimodale datatipes: Die verskillende vorms het ook verskillende kenmerke. Teks het opeenvolgende kenmerke; beelde het ruimtelike kenmerke, en oudio behels tydsberekening, om dit alles bymekaar te bring in die konteks van iets is 'n belangrike tegniese uitdaging.
- Vereistes van voorverwerking: Voorbereiding van die data vir opleiding sluit skoonmaak, annotering en belyning van insette van verskeie formate in. Dit is hulpbron-intensief en vatbaar vir foute.
- Ongebalanseerde datastelle: Die meeste datastelle is volop in een tipe data, soos teks, maar yl in ander, soos video's. 'n Wanbalans in datastelle kan lei tot bevooroordeelde modelprestasie.
Kompleksiteit
Afgesien van dataprobleme, is MLLM's komplekse KI-stelsels. Die bou en skaal van MLLM's verg nie net aansienlike koste nie, maar ook vaardighede.
- Hoë rekenkundige aanvraag: Die tradisionele LLM's is bekend as GPU-intensiewe sagteware en wanneer jy multi-modaliteit by die grafiek voeg, gaan die hardewarevereistes uit die rak, soveel so dat klein organisasies dit dalk nie kan bekostig nie.
- Geheue en berging: As u met multimodale LLM's te doen het, kan die parameters die bestaande KI-hardeware maklik oorweldig.
Gebrek aan data
Dit moet verreweg die mees kritieke probleem wees wat almal in die gesig staar tydens die bou van MLLM's.
- Gebrek aan MLLM-data: Dit is moeilik om datastelle te vind wat verskeie formate kan kombineer, veral die datastelle vir reg en medisyne.
- Komplekse aantekeningproses: As u dit oorweeg om datastelle soos video's en beelde te etiketteer, benodig hulle dikwels kundige ingryping en moderne tegnologie.
- Privaatheidskwessies: Die versameling van datastelle soos beelde, video's en teks wat persoonlike geskiedenis behels, kan lei tot privaatheid en regskomplikasies.
Hoe Shaip jou kan help om multimodale LLM's te bou?
Shaip is goed toegerus met data-oplossings en deur data-oplossings van hoë gehalte te verskaf, verseker ons dat jou modelle opgelei word op diverse en akkurate datastelle, wat noodsaaklik is vir die bereiking van optimale werkverrigting.
Of jy nou saamwerk Groot taalmodelle (LLM's) wat aansienlike rekenaarhulpbronne of kleintaalmodelle (SLM's) benodig wat doeltreffendheid vereis, bied Shaip pasgemaakte data-aantekeninge en etiese verkrygingsdienste om aan u spesifieke behoeftes te voldoen.
