Bayangkan anda mempunyai laporan x-ray dan anda perlu memahami kecederaan yang anda alami. Satu pilihan ialah anda boleh melawat doktor yang sepatutnya tetapi atas sebab tertentu, jika anda tidak boleh, anda boleh menggunakan Multimodal Large Language Models (MLLMs) yang akan memproses imbasan x-ray anda dan memberitahu anda dengan tepat apa kecederaan yang anda alami mengikut kepada imbasan.
Secara ringkasnya, MLLM hanyalah gabungan beberapa model seperti teks, imej, suara, video, dsb. yang mampu bukan sahaja memproses pertanyaan teks biasa tetapi boleh memproses soalan dalam pelbagai bentuk seperti imej dan bunyi.
Jadi dalam artikel ini, kami akan membimbing anda tentang apa itu MLLM, cara ia berfungsi dan apakah MMLM teratas yang boleh anda gunakan.
Apakah LLM Multimodal?
Tidak seperti LLM tradisional yang hanya boleh berfungsi dengan satu jenis data—kebanyakannya teks atau imej, LLM multimodal ini boleh berfungsi dengan pelbagai bentuk data yang serupa dengan cara manusia boleh memproses penglihatan, suara dan teks sekaligus.
Pada terasnya, AI multimodal mengambil pelbagai bentuk data, seperti teks, imej, audio, video dan juga data penderia, untuk memberikan pemahaman dan interaksi yang lebih kaya dan lebih canggih. Pertimbangkan sistem AI yang bukan sahaja melihat imej tetapi boleh menerangkannya, memahami konteks, menjawab soalan mengenainya, dan juga menjana kandungan berkaitan berdasarkan pelbagai jenis input.
Sekarang, mari kita ambil contoh yang sama bagi laporan x-ray dengan konteks bagaimana LLM multimodal akan memahami konteksnya. Berikut ialah animasi ringkas yang menerangkan cara ia mula-mula memproses imej melalui pengekod imej untuk menukar imej kepada vektor dan kemudiannya menggunakan LLM yang dilatih melalui data perubatan untuk menjawab pertanyaan.
sumber: AI perubatan multimodal Google
Bagaimanakah LLM Multimodal berfungsi?
Walaupun kerja dalaman LLM multimodal agak rumit (lebih daripada LLM), kami telah cuba memecahkannya kepada enam langkah mudah:
Langkah 1: Pengumpulan Input – Ini adalah langkah pertama di mana data dikumpul dan menjalani pemprosesan awal. Sebagai contoh, imej ditukar kepada piksel biasanya menggunakan seni bina rangkaian neural convolutional (CNN).
Input teks ditukar kepada token menggunakan algoritma seperti Pengekodan BytePair (BPE) atau SentencePiece. Sebaliknya, isyarat audio ditukarkan kepada spektrogram atau pekali cepstral frekuensi mel (MFCC). Data video bagaimanapun dipecahkan kepada setiap bingkai dalam bentuk berjujukan.
Langkah 2: Tokenisasi – Idea di sebalik tokenisasi adalah untuk menukar data ke dalam bentuk standard supaya mesin dapat memahami konteksnya. Sebagai contoh, untuk menukar teks kepada token, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) digunakan.
Untuk tokenisasi imej, sistem menggunakan rangkaian neural konvolusi yang telah terlatih seperti seni bina ResNet atau Vision Transformer (ViT). Isyarat audio ditukarkan kepada token menggunakan teknik pemprosesan isyarat supaya bentuk gelombang audio boleh ditukar kepada ungkapan yang padat dan bermakna.
Langkah 3: Membenamkan Lapisan – Dalam langkah ini, token (yang kami capai dalam langkah sebelumnya) ditukar kepada vektor padat dengan cara vektor ini boleh menangkap konteks data. Perkara yang perlu diperhatikan di sini ialah setiap modaliti membangunkan vektornya sendiri yang serasi silang dengan yang lain.
Langkah 4: Gabungan Silang Modal – Sehingga kini, model dapat memahami data sehingga tahap model individu tetapi dari langkah ke-4, ia berubah. Dalam gabungan rentas modal, sistem belajar menyambung titik antara pelbagai modaliti untuk perhubungan kontekstual yang lebih mendalam.
Satu contoh yang baik di mana imej pantai, gambaran teks percutian di pantai dan klip audio ombak, angin dan orang ramai yang ceria berinteraksi. Dengan cara ini LLM multimodal bukan sahaja memahami input tetapi juga meletakkan segala-galanya sebagai satu pengalaman tunggal.
Langkah 5: Pemprosesan Rangkaian Neural – Pemprosesan rangkaian saraf ialah langkah di mana maklumat yang dikumpul daripada gabungan rentas modal (langkah sebelumnya) ditukar menjadi cerapan yang bermakna. Kini, model akan menggunakan pembelajaran mendalam untuk menganalisis sambungan rumit yang ditemui semasa gabungan silang modal.
Imej kes di mana anda menggabungkan laporan x-ray, nota pesakit dan penerangan simptom. Dengan pemprosesan rangkaian saraf, ia bukan sahaja menyenaraikan fakta tetapi akan mewujudkan pemahaman holistik yang boleh mengenal pasti potensi risiko kesihatan dan mencadangkan kemungkinan diagnosis.
Langkah 6 – Penjanaan Output – Ini ialah langkah terakhir di mana MLLM akan menghasilkan output yang tepat untuk anda. Tidak seperti model tradisional yang selalunya terhad konteks, output MLLM akan mempunyai pemahaman yang mendalam dan kontekstual.
Selain itu, output boleh mempunyai lebih daripada satu format seperti mencipta set data, mencipta perwakilan visual senario, atau output audio atau video bagi acara tertentu.
[Baca juga: RAG lwn. Penalaan Halus: Mana Yang Sesuai dengan LLM Anda?]
Apakah Aplikasi Model Bahasa Besar Multimodal?
Walaupun MLLM ialah istilah yang dilambung baru-baru ini, terdapat beratus-ratus aplikasi di mana anda akan menemui peningkatan yang luar biasa berbanding kaedah tradisional, semuanya terima kasih kepada MLLM. Berikut ialah beberapa aplikasi penting MLLM:
Penjagaan Kesihatan dan Diagnostik Perubatan
LLM multimodal boleh dianggap sebagai lonjakan perubatan seterusnya dalam sejarah manusia berbanding kaedah tradisional yang digunakan untuk banyak bergantung pada titik data terpencil, MLLM boleh meningkatkan penjagaan kesihatan dengan sangat baik dengan menggabungkan data teks, visual dan audio untuk penyelesaian diagnostik dan rawatan yang lebih komprehensif .
- Analisis Pengimejan Perubatan: Dengan membaca imej perubatan seperti X-ray, MRI atau imbasan CT dengan rekod pesakit, model ini boleh membantu dalam pengesanan awal keadaan kritikal seperti kanser, penyakit jantung atau gangguan saraf.
- Pelan Rawatan Peribadi: Dengan memasukkan data genetik, sejarah pesakit dan faktor gaya hidup, model sedemikian boleh menghasilkan strategi rawatan yang sangat disesuaikan.
- Penjagaan Kesihatan Jauh: Dengan LLM multimodal, perundingan video dan input pesakit boleh dianalisis dalam bantuan diagnostik masa nyata dalam teleperubatan.
Penyelidikan dan Penemuan Saintifik Lanjutan
Dalam sains, LLM multimodal menyokong penemuan dengan memproses set data yang rumit dan mendedahkan corak yang mungkin tidak dapat dikesan sebaliknya.
- Wawasan Merentas Disiplin: Model ini boleh menganalisis kertas penyelidikan digabungkan dengan carta data dan imej eksperimen untuk mengenal pasti corak dan korelasi, dan seterusnya mempercepatkan inovasi merentas bidang.
- Penemuan Dadah: LLM multimodal meramalkan keberkesanan ubat dan menemui penyelesaian terapeutik yang berpotensi berdasarkan data biologi, literatur yang sesuai dan struktur molekul.
- Penyelidikan Astronomi: Model yang diperoleh daripada input seperti imejan teleskop, simulasi dan data pemerhatian membolehkan penemuan fenomena cakerawala.
- Kajian Iklim: Mereka boleh menganalisis imejan satelit, model iklim dan laporan berasaskan teks tentang perubahan alam sekitar untuk meramalkan bencana alam.
Akses dan Teknologi Bantuan
LLM multimodal adalah kunci dalam menyediakan pembangunan alatan untuk orang kurang upaya, akses dan kebebasan.
- Terjemahan Pertuturan ke Bahasa Isyarat: Model ini boleh menterjemah pertuturan kepada bahasa isyarat dalam masa nyata berdasarkan input video dan audio, yang menyokong kecekapan komunikatif dalam kalangan pelanggan pekak.
- Alat Penerangan Visual: Alat ini boleh memberikan penerangan yang lebih terperinci yang boleh membantu orang cacat penglihatan menavigasi atau menggunakan visual.
- Komunikasi Augmentatif dan Alternatif: Model ini meningkatkan peranti untuk orang yang mengalami masalah pertuturan dengan menyusun sintesis pertuturan dengan komunikasi berasaskan teks dan imej.
- Transkripsi dan Ringkasan Masa Nyata: LLM multimodal boleh menyalin mesyuarat atau kuliah dengan tepat dan memberikan ringkasan kepada individu cacat kognitif.
Industri Kreatif dan Penjanaan Kandungan
LLM multimodal boleh mencipta kandungan segar dan menawan daripada sintesis data semata-mata untuk industri kreatif.
- Grafik, video atau penciptaan naratif: Model ini boleh menghasilkan grafik, video atau naratif yang menarik menggunakan gesaan mudah untuk pereka bentuk dan penulis.
- Pembangunan Filem dan Permainan: LLM multimodal, digabungkan dengan kedua-dua papan cerita visual dan skrip teks, membantu pravisualisasi dan pembangunan watak.
- Komposisi Muzik: Mereka boleh mengarang melodi atau lirik menggunakan data audio dan teks yang sepadan dengan tema atau emosi tertentu.
- Pemasaran dan Pengiklanan: Model ini boleh mereka bentuk kempen pemasaran multimedia menggunakan pilihan khalayak dan menambah cerapan daripada teks, visual dan video.
Cabaran dengan LLM Multimodal
Walaupun LLM Multimodal datang dengan pelbagai jenis positif, ia menimbulkan pelbagai cabaran yang menjadikannya sukar bagi bukan sahaja individu tetapi juga bagi syarikat untuk menyesuaikan diri dengannya.
Penyepaduan dan Perwakilan Data
Percampuran dalam bentuk data yang berbeza—gabungan teks, imej, audio dan video—dalam satu model mewujudkan kerumitan yang wujud.
- Jenis Data Multimodal: Bentuk yang berbeza mempunyai ciri yang berbeza juga. Teks mempunyai ciri berurutan; imej mempunyai ciri spatial, dan audio melibatkan pemasaan, membawa semua ini bersama-sama dalam konteks sesuatu adalah cabaran teknikal yang penting.
- Keperluan Prapemprosesan: Menyediakan data untuk latihan termasuk pembersihan, penjelasan dan penjajaran input daripada pelbagai format. Ini adalah intensif sumber dan terdedah kepada ralat.
- Set Data Tidak Seimbang: Kebanyakan set data banyak terdapat dalam satu jenis data, seperti teks tetapi jarang dalam yang lain, seperti video. Ketidakseimbangan dalam set data boleh membawa kepada prestasi model yang berat sebelah.
kerumitan
Selain daripada masalah data, MLLM ialah sistem AI yang kompleks. Membina dan menskala MLLM bukan sahaja memerlukan kos yang besar tetapi juga kemahiran.
- Permintaan Pengiraan Tinggi: LLM tradisional dikenali sebagai perisian berintensif GPU dan apabila anda menambahkan pelbagai mod pada carta, keperluan perkakasan akan keluar dari rak, sehinggakan organisasi kecil mungkin tidak mampu membelinya.
- Memori dan Penyimpanan: Apabila anda berurusan dengan LLM multimodal, parameter boleh mengatasi perkakasan AI sedia ada dengan mudah.
Kekurangan Data
Setakat ini, ini mesti menjadi masalah paling kritikal yang akan dihadapi semua orang semasa membina MLLM.
- Kekurangan Data MLLM: Mencari set data yang boleh menggabungkan berbilang format adalah sukar untuk dicari, terutamanya set data untuk undang-undang dan perubatan.
- Proses Anotasi Kompleks: Apabila anda mempertimbangkan untuk melabelkan set data seperti video dan imej, mereka sering memerlukan campur tangan pakar dan teknologi moden.
- Kebimbangan Privasi: Mengumpul set data seperti imej, video dan teks yang melibatkan sejarah peribadi boleh membawa kepada privasi dan komplikasi undang-undang.
Bagaimana Shaip Boleh Membantu Anda Membina LLM Multimodal?
Shaip dilengkapi dengan penyelesaian data dan dengan menyediakan penyelesaian data berkualiti tinggi, kami memastikan model anda dilatih mengenai set data yang pelbagai dan tepat, penting untuk mencapai prestasi optimum.
Sama ada anda bekerja dengan Model Bahasa Besar (LLM) yang memerlukan sumber pengiraan yang banyak atau Model Bahasa Kecil (SLM) yang menuntut kecekapan, Shaip menawarkan perkhidmatan anotasi data dan penyumberan beretika yang disesuaikan untuk memenuhi keperluan khusus anda.
