Stora multimodala modeller (LMM) är en revolution inom artificiell intelligens (AI). Till skillnad från traditionella AI-modeller som fungerar inom en enda datamiljö som text, bilder eller ljud, kan LMM:er skapa och bearbeta flera modaliteter samtidigt.
Därav genereringen av utdata med kontextmedveten multimediainformation. Syftet med den här artikeln är att reda ut vad LMM:er är, hur de kan skilja sig från LLM:er och var de kan tillämpas, baserat på teknologier som gör detta möjligt.
Stora multimodala modeller förklaras
LMM är AI-system som kan bearbeta och tolka flera typer av datamodaliteter. En modalitet är en term som används för att representera vilken datastruktur som helst som kan matas in i ett system. Kort sagt, traditionella AI-modeller fungerar bara på en modalitet (till exempel textbaserade språkmodeller eller bildigenkänningssystem) åt gången; LMM:er bryter denna barriär genom att föra information från olika källor till ett gemensamt ramverk för analys.
Till exempel kan LLM vara ett av AI-systemen som kan läsa en nyhetsartikel (text), analysera medföljande fotografier (bilder) och korrelera det med relaterade videoklipp för att göra en omfattande sammanfattning.
Den kan läsa en bild av en meny på ett främmande språk, göra en textöversättning av den och ge kostrekommendationer beroende på innehållet. Sådan modalitetsintegration öppnar en kosmisk dörr för LMM:er att göra de saker som tidigare var svåra för unimodala AI-system.
Hur LMM fungerar
De metoder som gör det möjligt för LMM:er att hantera multimodal data effektivt och optimalt kan grupperas i arkitekturer och träningstekniker. Så här fungerar de:
- Ingångsmoduler: Emotionella och distinkta neurala nätverk hanterar alla modaliteter. I detta fall skulle text vara en naturlig språkbehandling av en naturlig språkbehandlingsmodell (NLP); en bild skulle vara ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN); och ljud skulle vara en utbildad RNN eller transformator.
- Fusionsmoduler: Detta skulle ta utgångarna från ingångsmodulerna och kombinera dem till en enda representation.
- Utgångsmoduler: Här ger den sammanslagna representationen vika för att generera ett resultat i form av en förutsägelse, ett beslut eller ett svar. Till exempel – generering av bildtexter om en bildsvarsfråga om en video som översätter talat tillåta till åtgärder.
LMM:er vs. LLM:er: Viktiga skillnader
| Leverans | Stora språkmodeller (LLMs) | Stora multimodala modeller (LMM) |
|---|---|---|
| Datamodalitet | Text endast | Text, bilder, ljud, video |
| Capabilities | Språkförståelse och generering | Tvärmodal förståelse och generation |
| Tillämpningar | Att skriva artiklar, sammanfatta dokument | Bildtextning, videoanalys, multimodala frågor och svar |
| Utbildningsdata | Textkorpus | Text + bilder + ljud + video |
| Exempel | GPT-4 (endast textläge) | GPT-4 Vision, Google Gemini |
Applikationer för stora multimodala modeller
Eftersom LMM:erna kan beräkna flera typer av data samtidigt, är graden av deras tillämpningar och spridning mycket hög i olika sektorer.
Sjukvård
Analysera röntgenbilder med patientens information, för att underlätta kommunikationen kring ärendet. Exempel: Tolkning av röntgenbilder med hänsyn till relevant läkares kommentarer.
Utbildning
Ge interaktivt lärande genom att integrera text, bildbaserat material och fonetiska förklaringar. Exempel: Autogenerera undertexter för utbildningsvideor på flera språk.
Helpdesk
Lyft chatbots så att de kan tolka skärmdumpar eller bilder som skickas från användare tillsammans med textfrågor.
Underhållning
Utvecklar undertexter för filmer eller TV-program, där modellen analyserar både videoinnehåll och dialogutskrifter.
Detaljhandel & E-handel
Analysera produktrecensioner (text), olika användaruppladdade bilder och packa upp videor för att ge bättre produktrekommendationer.
Autonoma fordon
Tillhandahåll sensoriska data för att kombinera kameraflödet, LiDAR och GPS för att bedöma situationer och vidta åtgärder i realtid.
Utbildning LMM
Till skillnad från unimodala modeller innebär träning av multimodala modeller vanligtvis betydligt större komplexitet. Den enkla anledningen är den obligatoriska användningen av olika datamängder och komplexa arkitekturer:
- Multimodala datamängder: Under utbildningen måste stora datamängder användas bland olika modaliteter. I det här fallet kan vi använda:
- Bilder och texttexter motsvarar visuella språkuppgifter.
- Videor parade med skriftliga utskrifter som motsvarar audiovisuella uppgifter.
- Optimeringsmetoder: Träning måste optimeras för att minimera förlustfunktionen för att beskriva skillnaden mellan förutsägelser och grundsanningsdata för alla modaliteter.
- Uppmärksamhetsmekanismer: En mekanism som gör att modellen kan fokusera på alla relevanta delar av indata och ignorera omotiverad information. Till exempel:
- Fokusera på särskilda objekt i en bild när du försöker svara på frågor relaterade till dem.
- Att koncentrera sig på särskilda ord i en transkription när man försöker skapa undertexter för en video.
- Multimodala inbäddningar: Dessa skapar ett gemensamt utrymme av representationer över modaliteterna, vilket låter modellen förstå relationerna mellan modaliteterna. Till exempel:
- Termen "hund"; en bild av hunden; och ljudet av skällande.
Utmaningar i att bygga LMM
Att bygga effektiva LMM skapar flera utmaningar inklusive:
Dataintegration
Datauppsättningarna i sig är olika och måste anpassas noggrant för överensstämmelse mellan olika modaliteter.
Beräkningskostnader
Att träna LMM:er är beräkningsmässigt dyrt på grund av komplexiteten och storskaliga uppsättningar av datamängder.
Tolka modellen
Att förstå hur statistiskt baserade modeller kommer fram till beslut kan vara svårt eftersom mycket av modellbyggandet följer olika komplexa arkitekturer som ibland inte är lätta att förstå, fastställa och förklara.
Skalbarhet
Därför skulle de avsedda tillämpningarna behöva en stark infrastruktur för att skala dessa LMM, som behöver hantera multimodala ingångar automatiskt.
Hur kan Shaip hjälpa till?
Där det finns stor potential, finns det också utmaningar med integration, skalning, beräkningskostnader och intermodal konsekvens, vilket kan sätta gränser för dessa modellers fullständiga adoption. Det är här Shaip kommer in i bilden. Vi levererar högkvalitativa, varierade och välkommenterade multimodala datauppsättningar för att förse dig med olika data samtidigt som vi följer alla riktlinjer.
Med våra skräddarsydda datatjänster och annoteringstjänster säkerställer Shaip att LMM:er ursprungligen utbildades på giltiga och märkbart operativa datauppsättningar, vilket gör det möjligt för företag att ta itu med de omfattande potentialerna hos multimodal AI samtidigt som de presterar effektivt och skalbart.
