Model Multimodal Besar (LMM) ialah revolusi dalam kecerdasan buatan (AI). Tidak seperti model AI tradisional yang beroperasi dalam persekitaran data tunggal seperti teks, imej atau audio, LMM mampu mencipta dan memproses berbilang modaliti secara serentak.
Oleh itu penjanaan output dengan maklumat multimedia sedar konteks. Tujuan artikel ini adalah untuk merungkai apa itu LMM, cara ia berbeza daripada LLM, dan tempat ia boleh digunakan, berasaskan teknologi yang membolehkannya.
Model Multimodal Besar Diterangkan
LMM ialah sistem AI yang boleh memproses dan mentafsir pelbagai jenis modaliti data. Modaliti ialah istilah yang digunakan untuk mewakili sebarang struktur data yang boleh dimasukkan ke dalam sistem. Ringkasnya, model AI tradisional hanya berfungsi pada satu modaliti (contohnya, model bahasa berasaskan teks atau sistem pengecaman imej) pada satu masa; LMM memecahkan halangan ini dengan membawa maklumat daripada sumber yang berbeza ke dalam rangka kerja yang sama untuk analisis.
Contohnya—LLM boleh menjadi salah satu sistem AI yang mungkin membaca artikel berita (teks), menganalisis gambar (imej) yang disertakan dan mengaitkannya dengan klip video berkaitan untuk menghasilkan ringkasan yang luas.
Ia boleh membaca imej menu dalam bahasa asing, melakukan terjemahan teks dan membuat cadangan pemakanan bergantung pada kandungan. Penyepaduan modaliti sedemikian membuka pintu kosmik untuk LMM melakukan perkara-perkara yang sebelum ini sukar untuk sistem AI unimodal.
Cara LMM Berfungsi
Kaedah yang membolehkan LMM mengendalikan data multimodal dengan berkesan dan optimum boleh dikumpulkan ke dalam seni bina dan teknik latihan. Inilah cara mereka berfungsi:
- Modul Input: Rangkaian saraf emosi dan berbeza mengurus setiap modaliti. Dalam kes ini, teks akan menjadi pemprosesan bahasa semula jadi oleh model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP); imej akan menjadi rangkaian neural convolutional (CNN); dan audio akan menjadi RNN atau pengubah terlatih.
- Modul Gabungan: Ini akan mengambil keluaran modul input dan menggabungkannya menjadi satu perwakilan.
- Modul Output: Di sini perwakilan yang digabungkan memberi laluan kepada menjana hasil dalam bentuk ramalan, keputusan atau tindak balas. Contohnya—menjana kapsyen tentang pertanyaan menjawab imej tentang terjemahan video yang dituturkan membenarkan tindakan.
LMM lwn LLM: Perbezaan Utama
| Ciri | Model Bahasa Besar (LLM) | Model Multimodal Besar (LMM) |
|---|---|---|
| Modaliti Data | Teks sahaja | Teks, imej, audio, video |
| Keupayaan | Pemahaman dan penjanaan bahasa | Pemahaman dan generasi silang modal |
| Aplikasi | Menulis artikel, meringkaskan dokumen | Kapsyen imej, analisis video, Soal Jawab pelbagai mod |
| Data Latihan | Korpora teks | Teks + imej + audio + video |
| Contoh | GPT-4 (mod teks sahaja) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Aplikasi untuk Model Multimodal Besar
Memandangkan LMM boleh mengira berbilang jenis data pada masa yang sama, darjah aplikasi dan penyebarannya sangat tinggi dalam sektor yang berbeza.
Healthcare
Menganalisis imej radiologi dengan maklumat pesakit, untuk memudahkan berkomunikasi tentang kes itu. Contoh: Mentafsir X-ray sambil mengambil kira komen doktor yang berkaitan.
Pendidikan
Menyediakan pembelajaran interaktif dengan menyepadukan teks, bahan berasaskan imej dan penjelasan pendengaran. Contoh: Auto jana sari kata untuk video pendidikan dalam berbilang bahasa.
Sokongan pengguna
Tingkatkan chatbots supaya mampu mentafsir tangkapan skrin atau gambar yang dihantar daripada pengguna bersama-sama dengan pertanyaan teks.
hiburan
Membangunkan sari kata untuk filem atau rancangan TV, di mana model menganalisis kandungan video dan transkrip dialog.
Peruncitan & E-Dagang
Analisis ulasan produk (teks), pelbagai imej yang dimuat naik pengguna dan video nyahbox untuk membuat cadangan produk yang lebih baik.
Kenderaan Autonomi
Sediakan data deria untuk menggabungkan suapan kamera, LiDAR dan GPS untuk menilai situasi dan mengambil tindakan dalam masa nyata.
Latihan LMM
Tidak seperti model unimodal, latihan model multimodal biasanya memerlukan kerumitan yang jauh lebih besar. Sebab yang mudah ialah penggunaan mandatori set data yang berbeza dan seni bina kompleks:
- Set Data Multimodal: Semasa latihan, set data yang besar mesti digunakan antara modaliti yang berbeza. Untuk contoh ini, kita boleh menggunakan:
- Imej dan kapsyen teks sepadan dengan tugas bahasa visual.
- Video dipasangkan dengan transkrip bertulis yang sepadan dengan tugas audiovisual.
- Kaedah Pengoptimuman: Latihan perlu dioptimumkan untuk meminimumkan fungsi kehilangan untuk menerangkan perbezaan antara ramalan dan data kebenaran asas mengenai semua modaliti.
- Mekanisme Perhatian: Mekanisme yang membolehkan model memfokus pada semua bahagian data input yang berkaitan dan mengabaikan maklumat yang tidak wajar. Contohnya:
- Memfokuskan pada objek tertentu dalam imej apabila cuba menjawab soalan yang berkaitan dengannya.
- Menumpukan perhatian pada perkataan tertentu dalam transkrip apabila cuba menjana sari kata untuk video.
- Pembenaman Multimodal: Ini mewujudkan ruang bersama perwakilan merentas modaliti, membenarkan model memahami hubungan antara modaliti. Contohnya:
- Istilah "anjing"; imej anjing; dan bunyi salakan yang berkaitan.
Cabaran dalam Membina LMM
Membina LMM yang berkesan mewujudkan beberapa cabaran termasuk:
Integrasi Data
Set data itu sendiri adalah pelbagai dan mesti diselaraskan dengan teliti untuk konsistensi merentas modaliti.
Kos Pengiraan
LMM latihan adalah mahal dari segi pengiraan kerana kerumitan dan set set data berskala besar.
Mentafsir Model
Memahami cara model berasaskan statistik mencapai keputusan boleh menjadi sukar kerana kebanyakan pembinaan model mengikuti pelbagai seni bina kompleks yang kadangkala tidak mudah difahami, dipastikan dan dijelaskan.
scalability
Oleh itu, aplikasi yang dimaksudkan memerlukan infrastruktur yang kukuh untuk menskala LMM ini, yang perlu mengendalikan input multimodal secara automatik.
Bagaimanakah Shaip boleh membantu?
Di mana terdapat potensi yang besar, terdapat juga cabaran penyepaduan, penskalaan, perbelanjaan pengiraan dan ketekalan antara mod, yang boleh mengenakan had ke atas penggunaan lengkap model ini. Di sinilah Shaip muncul dalam gambar. Kami menyampaikan set data multimodal berkualiti tinggi, pelbagai dan beranotasi dengan baik untuk memberikan anda data yang pelbagai sambil mengikut semua garis panduan.
Dengan perkhidmatan data tersuai dan perkhidmatan anotasi kami, Shaip memastikan bahawa LMM pada asalnya dilatih mengenai set data operasi yang sah dan ketara, dengan itu membolehkan perniagaan menangani potensi komprehensif AI multimodal sambil pada masa yang sama menunjukkan prestasi yang cekap dan berskala.
