Представьте, что у вас есть рентгеновский снимок, и вам нужно понять, какие у вас травмы. Один из вариантов — вы можете посетить врача, что в идеале вам следует сделать, но по какой-то причине, если вы не можете, вы можете использовать Мультимодальные Большие Языковые Модели (MLLM), которые обработают ваш рентгеновский снимок и точно сообщат вам, какие у вас травмы в соответствии со сканами.
Проще говоря, MLLM — это не что иное, как слияние нескольких моделей, таких как текст, изображение, голос, видео и т. д., которые способны не только обрабатывать обычный текстовый запрос, но и могут обрабатывать вопросы в различных формах, таких как изображения и звук.
Итак, в этой статье мы расскажем вам, что такое MLLM, как они работают и какие MMLM-маркетологи являются лучшими, которые вы можете использовать.
Что такое мультимодальные степени магистра права?
В отличие от традиционных LLM, которые могут работать только с одним типом данных — в основном с текстом или изображением, эти мультимодальные LLM могут работать с несколькими формами данных, подобно тому, как люди могут обрабатывать зрение, голос и текст одновременно.
В его ядре, Мультимодальный ИИ принимает различные формы данных, такие как текст, изображения, аудио, видео и даже данные датчиков, чтобы обеспечить более богатое и сложное понимание и взаимодействие. Рассмотрим систему ИИ, которая не только просматривает изображение, но и может описать его, понять контекст, ответить на вопросы о нем и даже создать связанный контент на основе нескольких типов ввода.
Теперь давайте возьмем тот же пример отчета о рентгеновском снимке с контекстом того, как мультимодальный LLM поймет его контекст. Вот простая анимация, объясняющая, как он сначала обрабатывает изображение через кодировщик изображений, чтобы преобразовать изображение в векторы, а затем использует LLM, обученный на медицинских данных, чтобы ответить на запрос.
Источник: Google мультимодальный медицинский ИИ
Как работают мультимодальные программы LLM?
Хотя внутренняя работа мультимодальных LLM-степеней довольно сложна (более сложна, чем LLM), мы попытались разбить ее на шесть простых шагов:
Шаг 1: Сбор входных данных – Это первый шаг, на котором данные собираются и проходят первоначальную обработку. Например, изображения преобразуются в пиксели, как правило, с использованием архитектур сверточных нейронных сетей (CNN).
Текстовые входы преобразуются в токены с использованием алгоритмов, таких как BytePair Encoding (BPE) или SentencePiece. С другой стороны, аудиосигналы преобразуются в спектрограммы или мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC). Видеоданные, однако, разбиваются на каждый кадр в последовательной форме.
Шаг 2: Токенизация – Идея токенизации заключается в преобразовании данных в стандартную форму, чтобы машина могла понять их контекст. Например, для преобразования текста в токены используется обработка естественного языка (NLP).
Для токенизации изображений система использует предварительно обученные сверточные нейронные сети, такие как архитектуры ResNet или Vision Transformer (ViT). Аудиосигналы преобразуются в токены с использованием методов обработки сигналов, так что аудиоволны могут быть преобразованы в компактные и осмысленные выражения.
Шаг 3: Внедрение слоя – На этом этапе токены (которые мы получили на предыдущем этапе) преобразуются в плотные векторы таким образом, что эти векторы могут захватывать контекст данных. Здесь следует отметить, что каждая модальность разрабатывает свои собственные векторы, которые являются кросс-совместимыми с другими.
Шаг 4: Кросс-модальное слияние – До сих пор модели могли понимать данные до уровня индивидуальной модели, но с 4-го шага это меняется. В кросс-модальном слиянии система учится соединять точки между несколькими модальностями для более глубоких контекстных отношений.
Хороший пример, где изображение пляжа, текстовое представление отпуска на пляже и аудиоклипы волн, ветра и веселой толпы взаимодействуют. Таким образом, мультимодальный LLM не только понимает входные данные, но и объединяет все как единый опыт.
Шаг 5: Обработка нейронной сети – Обработка нейронной сети — это шаг, на котором информация, собранная из кросс-модального слияния (предыдущий шаг), преобразуется в значимые идеи. Теперь модель будет использовать глубокое обучение для анализа сложных связей, которые были обнаружены во время кросс-модального слияния.
Представьте себе случай, когда вы объединяете рентгеновские отчеты, заметки пациента и описания симптомов. С помощью обработки нейронной сетью он не только перечислит факты, но и создаст целостное понимание, которое может определить потенциальные риски для здоровья и предложить возможные диагнозы.
Шаг 6 – Генерация выходных данных – Это последний шаг, на котором MLLM создаст для вас точный вывод. В отличие от традиционных моделей, которые часто ограничены контекстом, вывод MLLM будет иметь глубину и контекстное понимание.
Кроме того, выходные данные могут иметь более одного формата, например, создание набора данных, создание визуального представления сценария или даже аудио- или видеовыход определенного события.
[Также Читайте: RAG или тонкая настройка: что подойдет вашей степени магистра права?]
Каковы области применения больших многомодальных языковых моделей?
Несмотря на то, что MLLM — это недавно брошенный термин, существуют сотни приложений, где вы найдете замечательные улучшения по сравнению с традиционными методами, и все благодаря MLLM. Вот некоторые важные приложения MLLM:
Здравоохранение и медицинская диагностика
Мультимодальные LLM можно рассматривать как следующий медицинский скачок в истории человечества по сравнению с традиционными методами, которые раньше в значительной степени полагались на изолированные точки данных. MLLM могут значительно улучшить здравоохранение, объединяя текстовые, визуальные и аудиоданные для более комплексных диагностических и лечебных решений.
- Анализ медицинских изображений: Считывая медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ или КТ, а также записи в историях болезни пациентов, эти модели могут помочь в раннем выявлении критических состояний, таких как рак, заболевания сердца или неврологические расстройства.
- Индивидуальные планы лечения: Объединяя генетические данные, историю болезни пациента и факторы образа жизни, такие модели могут разрабатывать высокоиндивидуальные стратегии лечения.
- Удаленное здравоохранение: Благодаря мультимодальным программам LLM видеоконсультации и отзывы пациентов можно анализировать в режиме реального времени для оказания диагностической помощи в телемедицине.
Передовые научные исследования и открытия
В науке мультимодальные степени магистра права способствуют прорывам, обрабатывая сложные наборы данных и выявляя закономерности, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
- Междисциплинарные идеи: Эти модели могут анализировать исследовательские работы в сочетании с диаграммами данных и экспериментальными изображениями для выявления закономерностей и корреляций и, следовательно, ускорения инноваций в различных областях.
- Открытие наркотиков: Мультимодальные LLM прогнозируют эффективность лекарств и открывают потенциальные терапевтические решения на основе биологических данных, соответствующей литературы и молекулярных структур.
- Астрономические исследования: Модели, созданные на основе таких данных, как изображения с телескопа, моделирование и данные наблюдений, позволяют открывать небесные явления.
- Исследования климата: Они могут анализировать спутниковые снимки, климатические модели и текстовые отчеты об изменениях окружающей среды для прогнозирования стихийных бедствий.
Доступ и вспомогательные технологии
Мультимодальные программы LLM играют ключевую роль в разработке инструментов для людей с ограниченными возможностями, обеспечении доступа и независимости.
- Перевод речи на язык жестов: Эти модели могут переводить речь на язык жестов в режиме реального времени на основе видео- и аудиовходов, что поддерживает коммуникативные навыки глухих клиентов.
- Инструменты визуального описания: Эти инструменты могут предоставить более подробное описание, которое может помочь людям с нарушениями зрения ориентироваться или потреблять визуальные материалы.
- Дополнительная и альтернативная коммуникация: Модели расширяют возможности устройств для людей с трудностями речи за счет объединения синтеза речи с коммуникацией на основе текста и изображений.
- Транскрипция и резюмирование в реальном времени: Мультимодальные LLM-специалисты могут точно записывать встречи или лекции и предоставлять резюме лицам с когнитивными нарушениями.
Творческие индустрии и генерация контента
Мультимодальные LLM-специалисты могут создавать свежий и увлекательный контент на основе простого синтеза данных для творческих отраслей.
- Создание графики, видео или повествования: Эти модели могут создавать привлекательную графику, видео или повествования, используя простые подсказки для дизайнеров и писателей.
- Разработка фильмов и игр: Мультимодальные программы магистратуры права в сочетании с визуальными раскадровками и текстовыми сценариями способствуют предварительной визуализации и развитию персонажей.
- Музыкальная композиция: Они могут сочинять мелодии или тексты песен, используя аудио- и текстовые данные, соответствующие определенным темам или эмоциям.
- Маркетинг и реклама: Эти модели позволяют разрабатывать мультимедийные маркетинговые кампании с учетом предпочтений аудитории и добавлением информации из текста, визуальных материалов и видео.
Проблемы с мультимодальными LLM
Хотя мультимодальные программы LLM имеют целый ряд положительных сторон, они создают множество проблем, из-за которых адаптироваться к ним сложно не только отдельным лицам, но и компаниям.
Интеграция и представление данных
Смешение различных форм данных — текста, изображений, аудио и видео — в рамках одной модели создает внутреннюю сложность.
- Мультимодальные типы данных: Различные формы также имеют различные особенности. Текст имеет последовательные особенности; изображения имеют пространственные особенности, а аудио включает в себя синхронизацию, объединение всего этого в контексте чего-либо является важной технической задачей.
- Требования к предварительной обработке: Подготовка данных для обучения включает очистку, аннотирование и выравнивание входных данных из разных форматов. Это ресурсоемко и подвержено ошибкам.
- Несбалансированные наборы данных: Большинство наборов данных изобилуют одним типом данных, например текстом, но скудны другими, например видео. Дисбаланс в наборах данных может привести к смещению производительности модели.
Многогранность
Помимо проблем с данными, MLLM — это сложные системы ИИ. Создание и масштабирование MLLM требует не только значительных затрат, но и навыков.
- Высокая потребность в вычислительных ресурсах: Известно, что традиционные программы LLM представляют собой программное обеспечение, интенсивно использующее графические процессоры, а когда вы добавляете в схему многомодальность, требования к оборудованию выходят за рамки разумного, настолько, что небольшие организации могут оказаться не в состоянии себе это позволить.
- Память и хранение: При работе с многомодальными моделями управления уровнем сложности параметры могут легко оказаться слишком велики для существующего оборудования ИИ.
Недостаток данных
Безусловно, это самая важная проблема, с которой придется столкнуться каждому при создании MLLM.
- Отсутствие данных MLLM: Найти наборы данных, которые могут объединять несколько форматов, непросто, особенно наборы данных по юриспруденции и медицине.
- Сложный процесс аннотации: Когда вы рассматриваете возможность маркировки таких наборов данных, как видео и изображения, часто требуется вмешательство экспертов и современные технологии.
- Вопросы конфиденциальности: Сбор наборов данных, таких как изображения, видео и тексты, содержащие личную историю, может привести к проблемам с конфиденциальностью и юридическим последствиям.
Как Shaip может помочь вам создать мультимодальные программы LLM?
Shaip хорошо оснащен решениями для работы с данными, и, предоставляя высококачественные решения для работы с данными, мы гарантируем, что ваши модели будут обучены на разнообразных и точных наборах данных, что имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности.
Работаете ли вы с Большие языковые модели (LLM) требующих значительных вычислительных ресурсов или малых языковых моделей (SLM), требующих эффективности, Shaip предлагает индивидуальные услуги по аннотированию данных и этичному поиску источников для удовлетворения ваших конкретных потребностей.
