Мультимодальная языковая модель

Определение

Мультимодальная языковая модель является расширением LLM, которое может обрабатывать и генерировать текст и другие модальности, такие как изображения, аудио или видео.

Цель

Цель — создание систем искусственного интеллекта, способных к более глубокому пониманию и взаимодействию, выходящему за рамки простого текста. Эти модели полезны для виртуальных помощников, инструментов доступности и робототехники.

Значение

• Поддерживает интеграцию визуального и слухового контекста в ответах.
• Обеспечивает работу новых приложений, таких как визуальные ответы на вопросы.
• Требует больших вычислительных затрат и сложен в обучении.
• Разделяет риски галлюцинаций и предвзятости, характерные для магистров права.

Как это работает

1. Собирайте большие мультимодальные наборы данных (текст + изображения/аудио).
2. Поезд с трансформаторами, адаптированный для различных модальностей.
3. Совместите внедрения между модальностями для обеспечения взаимодействия.
4. Тонкая настройка для конкретных мультимодальных задач.
5. Развертывание для реального мультимодального взаимодействия.

Примеры (реальный мир)

• GPT-4 с зрением (OpenAI): обрабатывает текст и изображения.
• Flamingo (DeepMind): малошаговое обучение для многомодальных задач.
• Google Gemini: объединяет несколько модальностей рассуждения.

Ссылки/Дополнительная литература

• Алейрак и др. «Фламинго: модель визуального языка». DeepMind.
• Технический отчет OpenAI GPT-4.
• Отчет CRFM Стэнфордского университета о фундаментальных моделях.
• Что такое большие мультимодальные модели (LMM)?