Большие мультимодальные модели (LMM) — это революция в области искусственного интеллекта (ИИ). В отличие от традиционных моделей ИИ, которые работают в единой среде данных, такой как текст, изображения или аудио, LMM способны создавать и обрабатывать несколько модальностей одновременно.
Отсюда и генерация выходных данных с контекстно-зависимой мультимедийной информацией. Цель этой статьи — раскрыть, что такое LMM, чем они отличаются от LLM и где их можно применять, основываясь на технологиях, которые делают это возможным.
Объяснение больших мультимодальных моделей
LMM — это системы ИИ, которые могут обрабатывать и интерпретировать несколько типов модальностей данных. Модальность — это термин, используемый для обозначения любой структуры данных, которая может быть введена в систему. Короче говоря, традиционные модели ИИ работают только с одной модальностью (например, текстовые языковые модели или системы распознавания изображений) одновременно; LMM преодолевают этот барьер, объединяя информацию из разных источников в общую структуру для анализа.
Например, LLM может быть одной из систем искусственного интеллекта, которая может читать новостную статью (текст), анализировать сопровождающие ее фотографии (изображения) и сопоставлять ее с соответствующими видеоклипами для создания развернутого резюме.
Он может читать изображение меню на иностранном языке, делать его текстовый перевод и давать диетические рекомендации в зависимости от содержания. Такая интеграция модальностей открывает космическую дверь для LMM, чтобы делать то, что ранее было трудно для унимодальных систем ИИ.
Как работают LMM
Методы, которые позволяют LMM эффективно и оптимально обрабатывать мультимодальные данные, можно сгруппировать в архитектуры и методы обучения. Вот как они работают:
- Модули ввода: Эмоциональные и отдельные нейронные сети управляют каждой модальностью. В этом случае текст будет обработкой естественного языка с помощью модели обработки естественного языка (NLP); изображение будет сверточной нейронной сетью (CNN); а аудио будет обученной RNN или трансформатором.
- Модули слияния: Это позволит объединить выходные данные входных модулей в единое представление.
- Выходные модули: Здесь объединенное представление уступает место генерации результата в виде прогноза, решения или ответа. Например, генерация титров по запросу-ответу на изображение, переводящее устное разрешение в действия.
[Также Читайте: Каковы основные области применения и варианты использования мультимодального ИИ?]
LMM и LLM: основные различия
| Особенность | Большие языковые модели (LLM) | Большие мультимодальные модели (LMM) |
|---|---|---|
| Модальность данных | Только текст | Текст, изображения, аудио, видео |
| Обработка и услуги | Понимание языка и генерация | Кросс-модальное понимание и генерация |
| Приложения | Написание статей, резюмирование документов | Подписи к изображениям, анализ видео, мультимодальные вопросы и ответы |
| Данные обучения | Текстовые корпуса | Текст + изображения + аудио + видео |
| Примеры | GPT-4 (только текстовый режим) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Приложения для больших мультимодальных моделей
Поскольку LMM могут одновременно вычислять несколько типов данных, степень их применения и распространения в различных секторах очень высока.
Здравоохранение
Анализируйте рентгеновские снимки с информацией о пациенте, чтобы облегчить общение по поводу случая. Пример: интерпретация рентгеновских снимков с учетом соответствующих комментариев врача.
Образование
Обеспечить интерактивное обучение путем интеграции текста, материалов на основе изображений и устных объяснений. Пример: автоматическое создание субтитров для образовательных видеороликов на нескольких языках.
Служба поддержки клиентов:
Развивайте чат-боты, чтобы они могли интерпретировать скриншоты или изображения, отправленные пользователями вместе с текстовыми запросами.
Развлечение
Разработка субтитров для фильмов или телепередач, где модель анализирует как видеоконтент, так и расшифровки диалогов.
Розничная торговля и электронная коммерция
Анализируйте обзоры продуктов (текстовые), различные загруженные пользователями изображения и видео распаковки, чтобы составить более качественные рекомендации по продуктам.
Автономные транспортные средства
Предоставление сенсорных данных для объединения сигнала с камеры, LiDAR и GPS для оценки ситуации и принятия мер в режиме реального времени.
[Также Читайте: Подсказка цепочки мыслей – все, что вам нужно знать об этом]
Обучение LMM
В отличие от унимодальных моделей, обучение мультимодальных моделей обычно влечет за собой существенно большую сложность. Простая причина — обязательное использование различных наборов данных и сложных архитектур:
- Мультимодальные наборы данных: Во время обучения необходимо использовать большие наборы данных среди различных модальностей. Для этого примера мы можем использовать:
- Изображения и текстовые подписи соответствуют задачам визуального языка.
- Видеоролики в сочетании с письменными расшифровками, соответствующими аудиовизуальным заданиям.
- Методы оптимизации: Обучение необходимо оптимизировать, чтобы минимизировать функцию потерь для описания разницы между прогнозами и реальными данными по всем модальностям.
- Механизмы внимания: Механизм, который позволяет модели сосредоточиться на всех соответствующих частях входных данных и игнорировать необоснованную информацию. Например:
- Сосредоточение внимания на определенных объектах на изображении при попытке ответить на вопросы, связанные с ними.
- Сосредоточение внимания на определенных словах в расшифровке при попытке создания субтитров для видео.
- Мультимодальные вложения: Они создают совместное пространство представлений по модальностям, позволяя модели понимать отношения между модальностями. Например:
- Термин «собака»; образ собаки; и связанный с ним звук лая.
Проблемы при создании LMM
Создание эффективных LMM создает ряд проблем, в том числе:
Интеграция данных
Сами наборы данных разнообразны и должны быть тщательно выровнены для обеспечения согласованности между модальностями.
Вычислительные затраты
Обучение LMM требует больших вычислительных затрат из-за сложности и больших масштабов наборов данных.
Интерпретация модели
Понимание того, как статистические модели приходят к решениям, может быть сложным, поскольку большая часть построения моделей следует различным сложным архитектурам, которые порой нелегко понять, определить и объяснить.
Масштабируемость
Следовательно, предполагаемым приложениям потребуется мощная инфраструктура для масштабирования этих LMM, которые должны автоматически обрабатывать мультимодальные входные данные.
Как Шаип может помочь?
Там, где есть большой потенциал, существуют также проблемы интеграции, масштабирования, вычислительных затрат и интермодальной согласованности, которые могут накладывать ограничения на полное принятие этих моделей. Вот где на сцену выходит Shaip. Мы поставляем высококачественные, разнообразные и хорошо аннотированные мультимодальные наборы данных, чтобы предоставить вам разнообразные данные, следуя всем рекомендациям.
Благодаря нашим настраиваемым службам обработки данных и службам аннотирования Shaip гарантирует, что LMM изначально обучались на действительных и заметно рабочих наборах данных, тем самым позволяя компаниям использовать всеобъемлющий потенциал мультимодального ИИ, одновременно работая эффективно и масштабируемо.
