Store multimodale modeller (LMM) er en revolusjon innen kunstig intelligens (AI). I motsetning til tradisjonelle AI-modeller som opererer innenfor et enkelt datamiljø som tekst, bilder eller lyd, er LMM-er i stand til å lage og behandle flere modaliteter samtidig.
Derfor genereringen av utganger med kontekstbevisst multimedieinformasjon. Hensikten med denne artikkelen er å avdekke hva LMM-er er, hvordan de blir forskjellige fra LLM-er, og hvor de kan brukes, basert på teknologier som gjør dette mulig.
Store multimodale modeller forklart
LMM-er er AI-systemer som kan behandle og tolke flere typer datamodaliteter. En modalitet er et begrep som brukes for å representere enhver datastruktur som kan legges inn i et system. Kort sagt, tradisjonelle AI-modeller fungerer på bare én modalitet (for eksempel tekstbaserte språkmodeller eller bildegjenkjenningssystemer) om gangen; LMM-er bryter denne barrieren ved å bringe informasjon fra forskjellige kilder inn i et felles rammeverk for analyse.
For eksempel kan LLM-er være et av AI-systemene som kan lese en nyhetsartikkel (tekst), analysere de medfølgende fotografiene (bildene) og korrelere det med relaterte videoklipp for å gi et omfattende sammendrag.
Den kan lese et bilde av en meny på et fremmedspråk, gjøre en tekstoversettelse av den og gi kostholdsanbefalinger avhengig av innholdet. Slik modalitetsintegrasjon åpner en kosmisk dør for LMM-er til å gjøre de tingene som tidligere var vanskelige for unimodale AI-systemer.
Hvordan LMM-er fungerer
Metodene som gjør det mulig for LMM-er å håndtere multimodale data effektivt og optimalt, kan grupperes i arkitekturer og treningsteknikker. Slik fungerer de:
- Inngangsmoduler: Emosjonelle og distinkte nevrale nettverk styrer alle modaliteter. I dette tilfellet vil tekst være en naturlig språkbehandling av en naturlig språkbehandlingsmodell (NLP); et bilde vil være et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN); og lyd vil være en trent RNN eller transformator.
- Fusjonsmoduler: Dette vil ta utgangene fra inngangsmodulene og kombinere dem til en enkelt representasjon.
- Utgangsmoduler: Her gir den sammenslåtte representasjonen plass til å generere et resultat i form av en prediksjon, beslutning eller respons. For eksempel – generering av bildetekster om et bildesvar-spørsmål om en video som oversetter talt til handling.
[Les også: Hva er de beste multimodale AI-applikasjonene og brukstilfellene? ]
LMM-er vs. LLM-er: nøkkelforskjeller
| Trekk | Store språkmodeller (LLMs) | Store multimodale modeller (LMM) |
|---|---|---|
| Datamodalitet | Kun tekst | Tekst, bilder, lyd, video |
| Ekspertiser | Språkforståelse og generering | Cross-modal forståelse og generasjon |
| Applikasjoner | Skrive artikler, oppsummere dokumenter | Bildeteksting, videoanalyse, multimodal spørsmål og svar |
| Treningsdata | Tekstkorpus | Tekst + bilder + lyd + video |
| Eksempler | GPT-4 (bare tekstmodus) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Applikasjoner for store multimodale modeller
Siden LMM-ene kan beregne flere typer data samtidig, er graden av deres applikasjoner og spredning svært høye i forskjellige sektorer.
Helsevesen
Analyser røntgenbilder med pasientens informasjon, for å lette kommunikasjonen om saken. Eksempel: Tolking av røntgenbilder under hensyntagen til den aktuelle legens kommentarer.
Utdanning
Gi interaktiv læring ved å integrere tekst, bildebasert materiale og lydforklaringer. Eksempel: Autogenerer undertekster for undervisningsvideoer på flere språk.
Kundeservice
Løft chatbots til å være i stand til å tolke skjermbilder eller bilder sendt fra brukere sammen med tekstforespørsler.
Entertainment
Utvikle undertekster for filmer eller TV-serier, hvor modellen analyserer både videoinnhold og dialogtranskripsjoner.
Detaljhandel og e-handel
Analyser produktanmeldelser (tekst), ulike brukeropplastede bilder og unboxing-videoer for å lage bedre produktanbefalinger.
Autonome kjøretøyer
Gi sensoriske data for å kombinere kamerafeeden, LiDAR og GPS for å vurdere situasjoner og utføre handlinger i sanntid.
[Les også: Tankekjedeoppfordringer – Alt du trenger å vite om det ]
Trening av LMM-er
I motsetning til unimodale modeller, innebærer trening av multimodale modeller vanligvis betydelig større kompleksitet. Den enkle grunnen er obligatorisk bruk av forskjellige datasett og komplekse arkitekturer:
- Multimodale datasett: Under trening må store datasett brukes blant ulike modaliteter. I dette tilfellet kan vi bruke:
- Bilder og teksttekster tilsvarer visuelle språkoppgaver.
- Videoer sammenkoblet med skriftlige transkripsjoner som tilsvarer audiovisuelle oppgaver.
- Optimaliseringsmetoder: Trening må optimaliseres for å minimere tapsfunksjonen for å beskrive forskjellen mellom spådommer og sannhetsdataene for alle modaliteter.
- Oppmerksomhetsmekanismer: En mekanisme som lar modellen fokusere på alle relevante deler av inndataene og ignorere uberettiget informasjon. For eksempel:
- Fokusere på bestemte objekter i et bilde når du prøver å svare på spørsmål relatert til dem.
- Konsentrere seg om bestemte ord i en transkripsjon når du prøver å generere undertekster til en video.
- Multimodale innebygginger: Disse skaper et felles rom av representasjoner på tvers av modalitetene, og lar modellen forstå relasjonene mellom modalitetene. For eksempel:
- Begrepet "hund"; et bilde av hunden; og lyden av bjeffing som assosiert.
Utfordringer i å bygge LMM-er
Å bygge effektive LMM-er skaper flere utfordringer, inkludert:
Dataintegrasjon
Selve datasettene er forskjellige og må justeres nøye for konsistens på tvers av modaliteter.
Beregningsmessige kostnader
Trening av LMM-er er beregningsmessig dyrt på grunn av kompleksiteten og store sett med datasett.
Tolking av modellen
Det kan være vanskelig å forstå hvordan statistisk baserte modeller kommer til beslutninger fordi mye av modellbyggingen følger ulike komplekse arkitekturer som noen ganger ikke er enkle å forstå, fastslå og forklare.
skalerbarhet
Derfor vil de tiltenkte applikasjonene trenge sterk infrastruktur for å skalere disse LMM-ene, som trenger å håndtere multimodale innganger automatisk.
Hvordan kan Shaip hjelpe?
Der det er stort potensial, finnes det også utfordringer med integrasjon, skalering, beregningskostnader og intermodal konsistens, noe som kan sette begrensninger på fullstendig adopsjon av disse modellene. Det er her Shaip kommer inn i bildet. Våre multimodale AI-datatjenester leverer varierte og godt kommenterte datasett av høy kvalitet på tvers av tekst, bilde, lyd og video – alt i henhold til strenge samsvarsretningslinjer.
Med våre tilpassede datatjenester og merknadstjenester sikrer Shaip at LMM-er opprinnelig ble trent på gyldige og merkbart operasjonelle datasett, og gjør dermed bedrifter i stand til å takle de omfattende potensialene til multimodal AI mens de samtidig presterer effektivt og skalerbart.
