Föreställ dig att du har en röntgenrapport och du måste förstå vilka skador du har. Ett alternativ är att du kan besöka en läkare som du helst borde, men av någon anledning, om du inte kan det, kan du använda Multimodal Large Language Models (MLLMs) som kommer att behandla din röntgenskanning och berätta exakt vilka skador du har enligt till skanningarna.
Enkelt uttryckt är MLLM:er inget annat än en sammanslagning av flera modeller som text, bild, röst, videor, etc. som inte bara kan bearbeta en normal textfråga utan kan behandla frågor i flera former såsom bilder och ljud.
Så i den här artikeln kommer vi att gå igenom vad MLLMs är, hur de fungerar och vilka är de bästa MMLMs du kan använda.
Vad är multimodala LLM:er?
Till skillnad från traditionella LLM:er som bara kan arbeta med en typ av data - mestadels text eller bild, kan dessa multimodala LLM:er arbeta med flera former av data som liknar hur människor kan bearbeta syn, röst och text på en gång.
I sin kärna, multimodal AI tar in olika former av data, såsom text, bilder, ljud, video och till och med sensordata, för att ge en rikare och mer sofistikerad förståelse och interaktion. Tänk på ett AI-system som inte bara ser en bild utan kan beskriva den, förstå sammanhanget, svara på frågor om den och till och med generera relaterat innehåll baserat på flera indatatyper.
Låt oss nu ta samma exempel på en röntgenrapport med sammanhanget för hur en multimodal LLM kommer att förstå sammanhanget av det. Här är en enkel animation som förklarar hur den först bearbetar bilden via bildkodaren för att konvertera bilden till vektorer och senare använder den LLM som tränas över medicinska data för att svara på frågan.
Källa: Google multimodal medicinsk AI
Hur fungerar Multimodala LLM:er?
Även om de inre funktionerna hos multimodala LLM:er är ganska komplexa (mer än LLMs), har vi försökt dela upp dem i sex enkla steg:
Steg 1: Ingångsinsamling – Detta är det första steget där uppgifterna samlas in och genomgår den första behandlingen. Till exempel omvandlas bilder till pixlar, vanligtvis med hjälp av CNN-arkitekturer (convolutional neural network).
Textinmatningar konverteras till tokens med hjälp av algoritmer som BytePair Encoding (BPE) eller SentencePiece. Å andra sidan omvandlas ljudsignaler till spektrogram eller mel-frekvens cepstralkoefficienter (MFCC). Videodata bryts dock ner till varje bildruta i sekventiell form.
Steg 2: Tokenisering – Tanken bakom tokenisering är att konvertera data till en standardform så att maskinen kan förstå sammanhanget av det. Till exempel, för att konvertera text till tokens, används naturlig språkbehandling (NLP).
För bildtokenisering använder systemet förutbildade konvolutionella neurala nätverk som ResNet eller Vision Transformer (ViT) arkitekturer. Ljudsignalerna omvandlas till tokens med hjälp av signalbehandlingstekniker så att ljudvågformer kan omvandlas till kompakta och meningsfulla uttryck.
Steg 3: Bädda in lager – I det här steget omvandlas tokens (som vi uppnådde i föregående steg) till täta vektorer på ett sätt så att dessa vektorer kan fånga informationens sammanhang. Saken att notera här är att varje modalitet utvecklar sina egna vektorer som är korskompatibla med andra.
Steg 4: Cross-Modal Fusion – Hittills har modeller kunnat förstå data till individuell modellnivå, men från det fjärde steget förändras det. I cross-modal fusion lär sig systemet att koppla punkter mellan flera modaliteter för djupare kontextuella relationer.
Ett bra exempel där bilden av en strand, en textrepresentation av en semester på stranden och ljudklipp av vågor, vind och en glad folkmassa interagerar. På så sätt förstår den multimodala LLM inte bara ingångarna utan sätter också ihop allt som en enda upplevelse.
Steg 5: Neural nätverksbearbetning – Neural nätverksbehandling är steget där information som samlas in från den tvärmodala fusionen (föregående steg) omvandlas till meningsfulla insikter. Nu kommer modellen att använda djupinlärning för att analysera de intrikata kopplingarna som hittades under fusion mellan olika transportformer.
Bild ett fall där du kombinerar röntgenrapporter, patientanteckningar och symptombeskrivningar. Med bearbetning av neurala nätverk kommer det inte bara att lista fakta utan kommer att skapa en holistisk förståelse som kan identifiera potentiella hälsorisker och föreslå möjliga diagnoser.
Steg 6 – Utdatagenerering – Detta är det sista steget där MLLM kommer att skapa en exakt utdata åt dig. Till skillnad från traditionella modeller som ofta är kontextbegränsade, kommer MLLM:s produktion att ha ett djup och en kontextuell förståelse.
Utdata kan också ha mer än ett format som att skapa en datauppsättning, skapa en visuell representation av ett scenario, eller till och med en ljud- eller videoutgång av en specifik händelse.
[Läs även: RAG vs. Finjustering: Vilken passar din LLM?]
Vilka är tillämpningarna av multimodala stora språkmodeller?
Även om MLLM är ett nyligen kastat begrepp, finns det hundratals applikationer där du hittar anmärkningsvärda förbättringar jämfört med traditionella metoder, allt tack vare MLLMs. Här är några viktiga tillämpningar av MLLM:
Sjukvård och medicinsk diagnostik
Multimodala LLM kan ses som nästa medicinska steg i mänsklighetens historia jämfört med traditionella metoder som tidigare förlitade sig mycket på isolerade datapunkter, MLLM kan avsevärt förbättra sjukvården genom att kombinera text-, bild- och ljuddata för mer omfattande diagnostiska och behandlingslösningar .
- Medicinsk bildanalys: Genom att läsa medicinska bilder som röntgen, MRI eller CT-skanningar med patientjournaler kan dessa modeller hjälpa till att tidigt upptäcka kritiska tillstånd som cancer, hjärtsjukdomar eller neurologiska störningar.
- Personliga behandlingsplaner: Genom att införliva genetiska data, patientens historia och livsstilsfaktorer kan sådana modeller komma fram till mycket skräddarsydda behandlingsstrategier.
- Fjärrsjukvård: Med multimodala LLM:er kan videokonsultationer och patientinmatningar analyseras i realtidsdiagnostik inom telemedicin.
Avancerad vetenskaplig forskning och upptäckt
Inom vetenskapen stödjer multimodala LLM genombrott genom att bearbeta komplicerade datamängder och avslöja mönster som annars skulle kunna förbli oupptäckta.
- Tvärdisciplinära insikter: Dessa modeller kan analysera forskningsrapporter i kombination med datadiagram och experimentella bilder för att identifiera ett mönster och samband, och därmed påskynda innovation över olika områden.
- Drug Discovery: Multimodala LLM:er förutsäger läkemedelseffektivitet och upptäcker potentiella terapeutiska lösningar baserade på biologiska data, lämplig litteratur och molekylära strukturer.
- Astronomisk forskning: Modeller som härrör från indata som teleskopbilder, simuleringar och observationsdata möjliggör upptäckter av himmelsfenomen.
- Klimatstudier: De kan analysera satellitbilder, klimatmodeller och textbaserade rapporter om miljöförändringar för att förutsäga naturkatastrofer.
Åtkomst och hjälpmedel
Multimodala LLM:er är nyckeln till utvecklingen av verktyg för personer med funktionshinder, tillgång och oberoende.
- Talöversättning till teckenspråk: Dessa modeller kan översätta tal till teckenspråk i realtid baserat på video- och ljudingångar, vilket stöder kommunikativ kompetens bland döva klienter.
- Verktyg för visuell beskrivning: De här verktygen kan ge en mer detaljerad beskrivning som kan hjälpa synskadade att navigera eller konsumera bilder.
- Augmentativ och alternativ kommunikation: Modellerna förbättrar enheter för personer med talsvårigheter genom att sammanställa talsyntes med text- och bildbaserad kommunikation.
- Realtidstranskription och sammanfattning: Multimodala LLM:er kan korrekt transkribera ett möte eller en föreläsning och ge sammanfattningar till kognitivt nedsatta individer.
Kreativa industrier och innehållsgenerering
Multimodala LLM:er kan skapa fräscht och fängslande innehåll från ren datasyntes för de kreativa industrierna.
- Skapa grafik, video eller berättande: Dessa modeller kan komma med tilltalande grafik, videor eller berättelser med enkla uppmaningar för designers och skribenter.
- Film- och spelutveckling: Multimodala LLM:er, i kombination med både visuella storyboards och textmanus, underlättar previsualisering och karaktärsutveckling.
- Musikkomposition: De kan komponera melodier eller texter med hjälp av ljud- och textdata som matchar vissa teman eller känslor.
- Marknadsföring och reklam: Dessa modeller kan utforma multimediamarknadsföringskampanjer med hjälp av målgruppspreferenser och lägga till insikter från text, bilder och videor.
Utmaningar med multimodala LLM
Även om multimodala LLM:er kommer med ett brett utbud av positiva egenskaper, utgör de flera utmaningar som gör det svårt för inte bara individer utan även för företag att anpassa sig till dem.
Integration och representation av data
Att blanda in olika former av data – en kombination av text, bilder, ljud och video – inom en modell skapar inneboende komplexitet.
- Multimodala datatyper: De olika formerna har också olika egenskaper. Text har sekventiella funktioner; bilder har rumsliga egenskaper, och ljud involverar timing, att föra samman allt detta i ett sammanhang är en viktig teknisk utmaning.
- Krav för förbearbetning: Att förbereda data för utbildning inkluderar rengöring, anteckningar och justering av indata från flera format. Detta är resurskrävande och risk för fel.
- Obalanserade datamängder: De flesta datauppsättningar finns i överflöd i en typ av data, som text, men glesa i andra, som videor. En obalans i datauppsättningar kan leda till partisk modellprestanda.
Komplexitet
Förutom dataproblem är MLLM: er komplexa AI-system. Att bygga och skala MLLM kräver inte bara betydande kostnader utan också kompetens.
- Högt beräkningsbehov: De traditionella LLM:erna är kända för att vara GPU-intensiva program och när du lägger till multimodalitet till diagrammet, går hårdvarukraven ur hyllan, så mycket att små organisationer kanske inte har råd med det.
- Minne och lagring: När du hanterar multimodala LLM:er kan parametrarna lätt överväldiga den befintliga AI-hårdvaran.
Brist på data
Överlägset måste detta vara det mest kritiska problemet som alla skulle möta när de bygger MLLMs.
- Brist på MLLM-data: Att hitta datauppsättningar som kan kombinera flera format är svårt att hitta, särskilt datauppsättningarna för juridik och medicin.
- Komplex anteckningsprocess: När du överväger att märka datauppsättningar som videor och bilder kräver de ofta expertingripande och modern teknik.
- Integritetsfrågor: Att samla in datauppsättningar som bilder, videor och text som involverar personlig historia kan leda till integritets- och juridiska komplikationer.
Hur Shaip kan hjälpa dig att bygga multimodala LLM:er?
Shaip är välutrustat med datalösningar och genom att tillhandahålla högkvalitativa datalösningar säkerställer vi att dina modeller tränas på olika och exakta datauppsättningar, avgörande för att uppnå optimal prestanda.
Oavsett om du arbetar med Stora språkmodeller (LLMs) som kräver betydande beräkningsresurser eller små språkmodeller (SLM) som kräver effektivitet, erbjuder Shaip skräddarsydda datakommentarer och etiska inköpstjänster för att möta dina specifika behov.
