Model Bahasa Multimodal

definisi

Model bahasa multimodal ialah lanjutan LLM yang boleh memproses dan menjana merentas teks dan modaliti lain seperti imej, audio atau video.

Tujuan

Tujuannya adalah untuk mencipta sistem AI yang mampu pemahaman dan interaksi yang lebih kaya, melangkaui teks tulen. Model ini berguna untuk pembantu maya, alat kebolehaksesan dan robotik.

kepentingan

• Menyokong integrasi konteks visual dan pendengaran dalam respons.
• Menguasai aplikasi baharu seperti menjawab soalan visual.
• Pengiraan mahal dan kompleks untuk dilatih.
• Berkongsi risiko halusinasi dan berat sebelah daripada LLM.

Langkah-langkah untuk Copytrade

1. Kumpulkan set data multimodal yang besar (teks + imej/audio).
2. Berlatih dengan transformer yang disesuaikan untuk pelbagai modaliti.
3. Jajarkan pembenaman merentas modaliti untuk saling kendali.
4. Memperhalusi tugas multimodal tertentu.
5. Gunakan untuk interaksi pelbagai mod dunia sebenar.

Contoh (Dunia Sebenar)

• GPT-4 dengan penglihatan (OpenAI): memproses teks dan imej.
• Flamingo (DeepMind): pembelajaran beberapa pukulan untuk tugas multimodal.
• Google Gemini: menyepadukan pelbagai modaliti untuk penaakulan.

Rujukan / Bacaan Lanjut

• Alayrac et al. "Flamingo: Model Bahasa Visual." DeepMind.
• Laporan Teknikal OpenAI GPT-4.
• Laporan Stanford CRFM mengenai Model Yayasan.
• Apakah Model Multimodal Besar (LMM)?