Store multimodale modeller (LMM'er) er en revolution inden for kunstig intelligens (AI). I modsætning til traditionelle AI-modeller, der opererer inden for et enkelt datamiljø, såsom tekst, billeder eller lyd, er LMM'er i stand til at skabe og behandle flere modaliteter samtidigt.
Derfor genereres output med kontekstbevidst multimedieinformation. Formålet med denne artikel er at afdække, hvad LMM'er er, hvordan de bliver forskellige fra LLM'er, og hvor de kan anvendes, baseret på teknologier, der gør dette muligt.
Store multimodale modeller forklaret
LMM'er er AI-systemer, der kan behandle og fortolke flere typer datamodaliteter. En modalitet er et udtryk, der bruges til at repræsentere enhver datastruktur, der kan indtastes i et system. Kort sagt fungerer traditionelle AI-modeller på kun én modalitet (for eksempel tekstbaserede sprogmodeller eller billedgenkendelsessystemer) ad gangen; LMM'er bryder denne barriere ved at bringe information fra forskellige kilder ind i en fælles analyseramme.
For eksempel kan LLM'er være et af AI-systemerne, der kan læse en nyhedsartikel (tekst), analysere de ledsagende fotografier (billeder) og korrelere det med relaterede videoklip for at give et omfattende resumé.
Den kan læse et billede af en menu på et fremmedsprog, lave en tekstoversættelse af den og komme med kostanbefalinger afhængigt af indholdet. En sådan modalitetsintegration åbner en kosmisk dør for LMM'er til at gøre de ting, der tidligere var vanskelige for unimodale AI-systemer.
Sådan fungerer LMM'er
De metoder, der gør LMM'er i stand til at håndtere multimodale data effektivt og optimalt, kan grupperes i arkitekturer og træningsteknikker. Sådan fungerer de:
- Indgangsmoduler: Følelsesmæssige og distinkte neurale netværk styrer enhver modalitet. I dette tilfælde ville tekst være en naturlig sprogbehandling af en naturlig sprogbehandlingsmodel (NLP); et billede ville være et konvolutionelt neuralt netværk (CNN); og lyd ville være en trænet RNN eller transformer.
- Fusionsmoduler: Dette ville tage output fra inputmodulerne og kombinere dem til en enkelt repræsentation.
- Udgangsmoduler: Her giver den fusionerede repræsentation plads til at generere et resultat i form af en forudsigelse, beslutning eller svar. For eksempel - generering af billedtekster om en billedbesvarende forespørgsel om en video, der oversætter talt til handling.
LMM'er vs. LLM'er: Nøgleforskelle
| Feature | Store sprogmodeller (LLM'er) | Store multimodale modeller (LMM'er) |
|---|---|---|
| Datamodalitet | Kun tekst | Tekst, billeder, lyd, video |
| Capabilities | Sprogforståelse og -generering | Tværmodal forståelse og generation |
| Applikationer | Skrive artikler, opsummere dokumenter | Billedtekstning, videoanalyse, multimodal Q&A |
| Træningsdata | Tekstkorpus | Tekst + billeder + lyd + video |
| Eksempler | GPT-4 (kun teksttilstand) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Ansøgninger til store multimodale modeller
Da LMM'erne kan beregne flere typer data på samme tid, er graden af deres applikationer og spredning meget høj i forskellige sektorer.
Medicinal
Analyser røntgenbilleder med patientens information, for at lette kommunikationen om sagen. Eksempel: Tolkning af røntgenbilleder under hensyntagen til den relevante læges kommentarer.
Uddannelse
Giv interaktiv læring ved at integrere tekst, billedbaserede materialer og lydlige forklaringer. Eksempel: Autogenerer undertekster til undervisningsvideoer på flere sprog.
Kundesupport
Løft chatbots til at være i stand til at fortolke skærmbilleder eller billeder sendt fra brugere sammen med tekstforespørgsler.
Underholdning
Udvikling af undertekster til film eller tv-serier, hvor modellen analyserer både videoindhold og dialogudskrifter.
Detail & E-handel
Analyser produktanmeldelser (tekst), forskellige brugeruploadede billeder og unboxing-videoer for at lave bedre produktanbefalinger.
Autonome køretøjer
Giv sensoriske data for at kombinere kamerafeedet, LiDAR og GPS for at vurdere situationer og foretage handlinger i realtid.
Uddannelse af LMM'er
I modsætning til unimodale modeller medfører træning af multimodale modeller normalt væsentligt større kompleksitet. Den ligetil grund er den obligatoriske brug af forskellige datasæt og komplekse arkitekturer:
- Multimodale datasæt: Under træning skal der bruges store datasæt blandt forskellige modaliteter. I dette tilfælde kan vi bruge:
- Billeder og teksttekster svarer til visuelle sprogopgaver.
- Videoer parret med skriftlige transskriptioner svarende til audiovisuelle opgaver.
- Optimeringsmetoder: Træning skal optimeres for at minimere tabsfunktionen for at beskrive forskellen mellem forudsigelser og grundsandhedens data vedrørende alle modaliteter.
- Opmærksomhedsmekanismer: En mekanisme, der gør det muligt for modellen at fokusere på alle de relevante dele af inputdataene og ignorere uberettiget information. For eksempel:
- Fokus på bestemte objekter i et billede, når du forsøger at svare på spørgsmål relateret til dem.
- Koncentrerer sig om bestemte ord i en transskription, når du forsøger at generere undertekster til en video.
- Multimodale indlejringer: Disse skaber et fælles rum af repræsentationer på tværs af modaliteterne, og lader modellen forstå relationerne mellem modaliteterne. For eksempel:
- Udtrykket "hund"; et billede af hunden; og lyden af gøen som associeret.
Udfordringer ved at bygge LMM'er
Opbygning af effektive LMM'er skaber flere udfordringer, herunder:
Dataintegration
Datasættene i sig selv er forskellige og skal justeres omhyggeligt for at sikre konsistens på tværs af modaliteter.
Beregningsmæssige omkostninger
Træning af LMM'er er beregningsmæssigt dyrt på grund af kompleksiteten og de store sæt af datasæt.
Fortolkning af modellen
Det kan være svært at forstå, hvordan statistisk baserede modeller når frem til beslutninger, fordi meget af modelbygningen følger forskellige komplekse arkitekturer, som nogle gange ikke er lette at forstå, fastslå og forklare.
Skalerbarhed
Derfor vil de tilsigtede applikationer have brug for en stærk infrastruktur til at skalere disse LMM'er, som skal håndtere multimodale input automatisk.
Hvordan kan Shaip hjælpe?
Hvor der er et stort potentiale, eksisterer der også udfordringer med integration, skalering, beregningsomkostninger og intermodal konsistens, hvilket kan sætte grænser for disse modellers fuldstændige adoption. Det er her, Shaip kommer ind i billedet. Vi leverer højkvalitets, varierede og velannoterede multimodale datasæt for at give dig forskelligartede data, mens vi følger alle retningslinjerne.
Med vores tilpassede datatjenester og annotationstjenester sikrer Shaip, at LMM'er oprindeligt blev trænet i gyldige og mærkbart operationelle datasæt, hvilket gør det muligt for virksomheder at tackle de omfattende potentialer ved multimodal AI, mens de samtidig yder effektivt og skalerbart.
