Groot multimodale modelle (LMM's) is 'n revolusie in kunsmatige intelligensie (KI). Anders as tradisionele KI-modelle wat binne 'n enkele data-omgewing werk, soos teks, beelde of oudio, is LMM's in staat om verskeie modaliteite gelyktydig te skep en te verwerk.
Vandaar die generering van uitsette met konteksbewuste multimedia-inligting. Die doel van hierdie artikel is om te ontrafel wat LMM's is, hoe hulle anders kan wees as LLM's, en waar dit toegepas kan word, gegrond deur tegnologieë wat dit moontlik maak.
Groot multimodale modelle verduidelik
LMM's is KI-stelsels wat verskeie tipes datamodaliteite kan verwerk en interpreteer. 'n Modaliteit is 'n term wat gebruik word om enige datastruktuur wat in 'n stelsel ingevoer kan word, voor te stel. Kortom, tradisionele KI-modelle werk op slegs een modaliteit (byvoorbeeld teksgebaseerde taalmodelle of beeldherkenningstelsels) op 'n slag; LMM'e breek hierdie hindernis deur inligting uit verskillende bronne in 'n gemeenskaplike raamwerk vir analise te bring.
Byvoorbeeld - LLM'e kan een van die KI-stelsels wees wat 'n nuusartikel (teks) kan lees, die meegaande foto's (prente) kan ontleed en dit met verwante videogrepe kan korreleer om 'n uitgebreide opsomming te gee.
Dit kan 'n beeld van 'n spyskaart in 'n vreemde taal lees, 'n teksvertaling daarvan doen en dieetaanbevelings maak afhangende van die inhoud. Sulke modaliteitsintegrasie maak 'n kosmiese deur oop vir LMM's om daardie dinge te doen wat voorheen moeilik was vir unimodale KI-stelsels.
Hoe LMM'e werk
Die metodes wat LMM'e in staat stel om multimodale data effektief en optimaal te hanteer, kan in argitekture en opleidingstegnieke gegroepeer word. Hier is hoe hulle werk:
- Invoermodules: Emosionele en duidelike neurale netwerke bestuur elke modaliteit. In hierdie geval sou teks 'n natuurlike taalverwerking deur 'n natuurlike taalverwerkingsmodel (NLP) wees; 'n beeld sou 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) wees; en oudio sou 'n opgeleide RNN of transformator wees.
- Fusiemodules: Dit sal die uitsette van die insetmodules neem en dit in 'n enkele voorstelling kombineer.
- Uitsetmodules: Hier maak die saamgevoegde voorstelling plek om 'n resultaat te genereer in die vorm van 'n voorspelling, besluit of reaksie. Byvoorbeeld—genereer onderskrifte oor 'n beeld-beantwoordende navraag oor 'n video-vertaling van gesproke toelaat in handelinge.
LMM'e teen LLM'e: Sleutelverskille
| funksie | Groot taalmodelle (LLM's) | Groot multimodale modelle (LMM's) |
|---|---|---|
| Data Modaliteit | Slegs teks | Teks, beelde, oudio, video |
| Vermoëns | Taalbegrip en -generering | Kruis-modale begrip en generering |
| aansoeke | Skryf van artikels, opsomming van dokumente | Beeldonderskrifte, video-analise, multimodale V&A |
| Opleidingsdata | Tekskorpusse | Teks + beelde + oudio + video |
| voorbeelde | GPT-4 (slegs teksmodus) | GPT-4 Vision, Google Tweeling |
Aansoeke vir groot multimodale modelle
Aangesien die LMM'e verskeie tipes data op dieselfde tyd kan bereken, is die grade van hul toepassings en verspreiding baie hoog in verskillende sektore.
Healthcare
Ontleed radiologiebeelde met die pasiënt se inligting, om kommunikasie oor die geval te vergemaklik. Voorbeeld: Interpreteer X-strale terwyl die relevante dokter se kommentaar in ag geneem word.
Onderwys
Verskaf interaktiewe leer deur teks, beeldgebaseerde materiaal en gehoorverduidelikings te integreer. Voorbeeld: Genereer outomaties onderskrifte vir opvoedkundige video's in verskeie tale.
Klientediens
Verhoog kletsbotte om in staat te wees om skermkiekies of prente wat van gebruikers gestuur is saam met teksnavrae te interpreteer.
Vermaak
Ontwikkel onderskrifte vir flieks of TV-programme, waar die model beide video-inhoud en dialoogtranskripsies ontleed.
Kleinhandel en e-handel
Ontleed produkresensies (teks), verskeie gebruiker-opgelaaide prente en ontboks video's om beter produkaanbevelings te maak.
Outonome voertuie
Verskaf sensoriese data om die kameratoevoer, LiDAR en GPS te kombineer om situasies te assesseer en aksies intyds te neem.
Opleiding LMM'e
Anders as unimodale modelle, behels opleiding van multimodale modelle gewoonlik aansienlik groter kompleksiteit. Die eenvoudige rede is die verpligte gebruik van verskillende datastelle en komplekse argitekture:
- Multimodale datastelle: Tydens opleiding moet groot datastelle tussen verskillende modaliteite gebruik word. Vir hierdie geval kan ons gebruik maak van:
- Prente en teksonderskrifte stem ooreen met visuele taaltake.
- Video's gepaard met geskrewe transkripsies wat ooreenstem met oudiovisuele take.
- Optimeringsmetodes: Opleiding moet geoptimaliseer word om verliesfunksie te minimaliseer om die verskil tussen voorspellings en die grondwaarheidsdata rakende alle modaliteite te beskryf.
- Aandagmeganismes: 'n Meganisme wat die model toelaat om op al die relevante gedeeltes van die insetdata te fokus en ongeregverdigde inligting te ignoreer. Byvoorbeeld:
- Fokus op spesifieke voorwerpe in 'n beeld wanneer jy probeer reageer op vrae wat daarmee verband hou.
- Konsentreer op spesifieke woorde in 'n transkripsie wanneer u probeer om onderskrifte vir 'n video te genereer.
- Multimodale inbeddings: Dit skep 'n gesamentlike ruimte van voorstellings oor die modaliteite heen, wat die model die verwantskappe tussen die modaliteite laat verstaan. Byvoorbeeld:
- Die term "hond"; 'n beeld van die hond; en die geluid van geblaf soos geassosieer.
Uitdagings in die bou van LMM's
Die bou van effektiewe LMM's skep verskeie uitdagings, insluitend:
Data-integrasie
Die datastelle self is uiteenlopend en moet noukeurig in lyn gebring word vir konsekwentheid oor modaliteite heen.
Rekenkundige koste
Opleiding van LMM'e is rekenaarmatig duur as gevolg van die kompleksiteit en grootskaalse stelle datastelle.
Interpretasie van die model
Om te verstaan hoe statisties-gebaseerde modelle tot besluite kom, kan moeilik wees omdat baie van modelbou verskeie komplekse argitekture volg wat soms nie maklik is om te verstaan, vas te stel en te verduidelik nie.
scalability
Gevolglik sal die beoogde toepassings sterk infrastruktuur benodig om hierdie LMM's te skaal, wat multimodale insette outomaties moet hanteer.
Hoe kan Shaip help?
Waar daar groot potensiaal is, bestaan daar ook uitdagings van integrasie, skaal, berekeningskoste en intermodale konsekwentheid, wat beperkings op hierdie modelle se volledige aanvaarding kan plaas. Dit is waar Shaip in die prentjie kom. Ons lewer hoë-gehalte, gevarieerde en goed geannoteerde multimodale datastelle om jou van diverse data te voorsien terwyl ons al die riglyne volg.
Met ons pasgemaakte datadienste en annotasiedienste verseker Shaip dat LMM's oorspronklik opgelei is op geldige en merkbaar operasionele datastelle, waardeur besighede die omvattende potensiaal van multimodale KI kan aanpak terwyl hulle gelyktydig doeltreffend en skaalbaar presteer.
