Forestil dig, at du har en røntgenrapport, og du skal forstå, hvilke skader du har. En mulighed er, at du kan besøge en læge, hvilket ideelt set burde, men af en eller anden grund, hvis du ikke kan det, kan du bruge Multimodal Large Language Models (MLLM'er), som vil behandle din røntgenscanning og fortælle dig præcist, hvilke skader du har iht. til scanningerne.
Enkelt sagt er MLLM'er intet andet end en fusion af flere modeller som tekst, billede, stemme, videoer osv., som ikke kun er i stand til at behandle en normal tekstforespørgsel, men kan behandle spørgsmål i flere former såsom billeder og lyd.
Så i denne artikel vil vi lede dig igennem, hvad MLLM'er er, hvordan de fungerer, og hvad er de bedste MMLM'er, du kan bruge.
Hvad er multimodale LLM'er?
I modsætning til traditionelle LLM'er, som kun kan arbejde med én type data - for det meste tekst eller billede, kan disse multimodale LLM'er arbejde med flere former for data svarende til, hvordan mennesker kan behandle syn, stemme og tekst på én gang.
I sin kerne multimodal AI optager forskellige former for data, såsom tekst, billeder, lyd, video og endda sensordata, for at give en rigere og mere sofistikeret forståelse og interaktion. Overvej et AI-system, der ikke kun ser et billede, men kan beskrive det, forstå konteksten, besvare spørgsmål om det og endda generere relateret indhold baseret på flere inputtyper.
Lad os nu tage det samme eksempel på en røntgenrapport med konteksten af, hvordan en multimodal LLM vil forstå konteksten af den. Her er en simpel animation, der forklarer, hvordan den først behandler billedet via billedkoderen for at konvertere billedet til vektorer og senere bruger den LLM, som trænes over medicinske data til at besvare forespørgslen.
Kilde: Google multimodal medicinsk AI
Hvordan fungerer multimodale LLM'er?
Mens den indre funktion af multimodale LLM'er er ret komplekse (mere end LLM'er), har vi forsøgt at opdele dem i seks enkle trin:
Trin 1: Indsamling af input – Dette er det første trin, hvor dataene indsamles og gennemgår den indledende behandling. For eksempel konverteres billeder til pixels, typisk ved hjælp af CNN-arkitekturer (convolutional neural network).
Tekstinput konverteres til tokens ved hjælp af algoritmer som BytePair Encoding (BPE) eller SentencePiece. På den anden side konverteres lydsignaler til spektrogrammer eller mel-frekvens cepstralkoefficienter (MFCC'er). Videodata er dog opdelt til hver frame i sekventiel form.
Trin 2: Tokenisering – Ideen bag tokenisering er at konvertere dataene til en standardform, så maskinen kan forstå konteksten af det. For for eksempel at konvertere tekst til tokens, bruges naturlig sprogbehandling (NLP).
Til billedtokenisering bruger systemet forudtrænede foldende neurale netværk som ResNet eller Vision Transformer (ViT) arkitekturer. Lydsignalerne konverteres til tokens ved hjælp af signalbehandlingsteknikker, så lydbølgeformer kan konverteres til kompakte og meningsfulde udtryk.
Trin 3: Indlejring af lag – I dette trin konverteres tokens (som vi opnåede i det foregående trin) til tætte vektorer på en måde, så disse vektorer kan fange konteksten af dataene. Det, der skal bemærkes her, er, at hver modalitet udvikler sine egne vektorer, som er krydskompatible med andre.
Trin 4: Cross-Modal Fusion – Indtil nu har modeller været i stand til at forstå dataene indtil det individuelle modelniveau, men fra 4. trin ændrer det sig. I cross-modal fusion lærer systemet at forbinde prikker mellem flere modaliteter for dybere kontekstuelle relationer.
Et godt eksempel, hvor billedet af en strand, en tekstlig repræsentation af en ferie på stranden og lydklip af bølger, vind og en munter folkemængde interagerer. På denne måde forstår den multimodale LLM ikke kun input, men sætter også alt sammen som en enkelt oplevelse.
Trin 5: Neural netværksbehandling – Neural netværksbehandling er det trin, hvor information indsamlet fra den tværmodale fusion (forrige trin) bliver konverteret til meningsfuld indsigt. Nu vil modellen bruge dyb læring til at analysere de indviklede forbindelser, der blev fundet under tværmodal fusion.
Billed et tilfælde, hvor du kombinerer røntgenrapporter, patientnotater og symptombeskrivelser. Med neurale netværksbehandling vil det ikke kun opremse fakta, men vil skabe en holistisk forståelse, der kan identificere potentielle sundhedsrisici og foreslå mulige diagnoser.
Trin 6 – Outputgenerering – Dette er det sidste trin, hvor MLLM vil lave et præcist output for dig. I modsætning til traditionelle modeller, som ofte er kontekstbegrænsede, vil MLLM's output have en dybde og en kontekstuel forståelse.
Outputtet kan også have mere end ét format, såsom oprettelse af et datasæt, oprettelse af en visuel repræsentation af et scenarie eller endda et lyd- eller videooutput af en specifik begivenhed.
[Læs også: RAG vs. Fine-Tuning: Hvilken passer til din LLM?]
Hvad er anvendelserne af multimodale store sprogmodeller?
Selvom MLLM er et for nylig kastet begreb, er der hundredvis af applikationer, hvor du vil finde bemærkelsesværdige forbedringer sammenlignet med traditionelle metoder, alt takket være MLLM'er. Her er nogle vigtige anvendelser af MLLM:
Sundhedspleje og medicinsk diagnostik
Multimodale LLM'er kan betragtes som det næste medicinske spring i menneskets historie sammenlignet med traditionelle metoder, som tidligere var stærkt afhængige af isolerede datapunkter, MLLM'er kan i høj grad forbedre sundhedsplejen ved at kombinere tekst-, visuelle og lyddata til mere omfattende diagnostiske og behandlingsløsninger .
- Medicinsk billeddannelsesanalyse: Ved at læse medicinske billeder som røntgenbilleder, MRI'er eller CT-scanninger med patientjournaler kan disse modeller hjælpe med tidlig opdagelse af kritiske tilstande såsom kræft, hjertesygdomme eller neurologiske lidelser.
- Personlige behandlingsplaner: Ved at inkorporere genetiske data, patientens historie og livsstilsfaktorer kan sådanne modeller komme med meget skræddersyede behandlingsstrategier.
- Fjernsygepleje: Med multimodale LLM'er kan videokonsultationer og patientinput analyseres i realtids diagnostisk assistance inden for telemedicin.
Avanceret videnskabelig forskning og opdagelse
Inden for videnskaben understøtter multimodale LLM'er gennembrud ved at behandle komplicerede datasæt og afsløre mønstre, der ellers ville blive uopdaget.
- Tværdisciplinær indsigt: Disse modeller kan analysere forskningsartikler kombineret med datadiagrammer og eksperimentelle billeder for at identificere et mønster og en sammenhæng og dermed fremskynde innovation på tværs af felter.
- Drug Discovery: Multimodale LLM'er forudsiger lægemiddeleffektivitet og opdager potentielle terapeutiske løsninger baseret på biologiske data, passende litteratur og molekylære strukturer.
- Astronomisk forskning: Modeller afledt af input som teleskopbilleder, simuleringer og observationsdata giver mulighed for opdagelser af himmelfænomener.
- Klimastudier: De kan analysere satellitbilleder, klimamodeller og tekstbaserede rapporter om miljøændringer for at forudsige naturkatastrofer.
Adgang og hjælpeteknologi
Multimodale LLM'er er nøglen til at udvikle værktøjer til mennesker med handicap, adgang og uafhængighed.
- Taleoversættelse til tegnsprog: Disse modeller kan oversætte tale til tegnsprog i realtid baseret på video- og lydinput, hvilket understøtter kommunikativ kompetence blandt døve klienter.
- Visuelle beskrivelsesværktøjer: Disse værktøjer kan give en mere detaljeret beskrivelse, der kan hjælpe synshandicappede personer med at navigere eller forbruge billeder.
- Supplerende og alternativ kommunikation: Modellerne forbedrer udstyr til personer med talebesvær ved at kompilere talesyntese med tekst- og billedbaseret kommunikation.
- Realtidstransskription og opsummering: Multimodale LLM'er kan nøjagtigt transskribere et møde eller foredrag og give resuméer til kognitivt svækkede personer.
Kreative industrier og indholdsgenerering
Multimodale LLM'er kan skabe frisk og fængslende indhold fra ren datasyntese til de kreative industrier.
- Grafik, video eller narrativ skabelse: Disse modeller kan komme med tiltalende grafik, videoer eller fortællinger ved hjælp af enkle meddelelser til designere og forfattere.
- Udvikling af film og spil: Multimodale LLM'er, i kombination med både visuelle storyboards og tekstmanuskripter, hjælper med prævisualisering og karakterudvikling.
- Musikkomposition: De kan komponere melodier eller tekster ved hjælp af lyd- og tekstdata, der matcher bestemte temaer eller følelser.
- Marketing og reklame: Disse modeller kan designe multimediemarketingkampagner ved at bruge målgruppepræferencer og tilføje indsigt fra tekst, billeder og videoer.
Udfordringer med multimodale LLM'er
Mens multimodale LLM'er kommer med en bred vifte af positive ting, udgør de adskillige udfordringer, der gør det svært for ikke kun enkeltpersoner, men også for virksomheder at tilpasse sig dem.
Integration og repræsentation af data
Blanding af forskellige former for data – en kombination af tekst, billeder, lyd og video – inden for én model skaber iboende kompleksitet.
- Multimodale datatyper: De forskellige former har også forskellige funktioner. Tekst har sekventielle funktioner; billeder har rumlige funktioner, og lyd involverer timing, og det er en vigtig teknisk udfordring at bringe alt dette sammen i sammenhæng med noget.
- Krav til forbehandling: Forberedelse af data til træning omfatter rengøring, annotering og justering af input fra flere formater. Dette er ressourcekrævende og udsat for fejl.
- Ubalancerede datasæt: De fleste datasæt er rigelige i én type data, såsom tekst, men sparsomme i andre, såsom videoer. En ubalance i datasæt kan føre til skæv modelydelse.
Kompleksitet
Bortset fra dataproblemer er MLLM'er komplekse AI-systemer. At bygge og skalere MLLM'er kræver ikke kun betydelige omkostninger, men også færdigheder.
- Høj beregningsmæssig efterspørgsel: De traditionelle LLM'er er kendt for at være GPU-intensive software, og når du tilføjer multimodalitet til diagrammet, går hardwarekravene ud af hylden, så meget, at små organisationer måske ikke har råd til det.
- Hukommelse og lagring: Når du beskæftiger dig med multimodale LLM'er, kan parametrene nemt overvælde den eksisterende AI-hardware.
Mangel på data
Dette må langtfra være det mest kritiske problem, som alle vil stå over for, mens de bygger MLLM'er.
- Mangel på MLLM-data: Det er svært at finde datasæt, der kan kombinere flere formater, især datasæt til jura og medicin.
- Kompleks annoteringsproces: Når du overvejer at mærke datasæt som videoer og billeder, kræver de ofte ekspertintervention og moderne teknologi.
- Bekymringer om beskyttelse af personlige oplysninger: Indsamling af datasæt som billeder, videoer og tekst, der involverer personlig historie, kan føre til privatliv og juridiske komplikationer.
Hvordan kan Shaip hjælpe dig med at opbygge multimodale LLM'er?
Shaip er veludstyret med dataløsninger og ved at levere dataløsninger af høj kvalitet sikrer vi, at dine modeller trænes på forskelligartede og præcise datasæt, afgørende for at opnå optimal ydeevne.
Uanset om du arbejder med Store sprogmodeller (LLM'er) som kræver betydelige beregningsressourcer eller små sprogmodeller (SLM'er), der kræver effektivitet, tilbyder Shaip skræddersyede dataannoteringer og etiske sourcing-tjenester for at imødekomme dine specifikke behov.
