Stel je voor dat je een röntgenfoto hebt en je moet weten welke verwondingen je hebt. Een optie is om naar een dokter te gaan, wat je idealiter zou moeten doen, maar als je dat om een of andere reden niet kunt, kun je Multimodal Large Language Models (MLLM's) gebruiken die je röntgenscan verwerken en je precies vertellen welke verwondingen je hebt volgens de scans.
Simpel gezegd zijn MLLM's niets meer dan een fusie van meerdere modellen, zoals tekst, afbeeldingen, spraak, video's, etc., die niet alleen een normale tekstuele zoekopdracht kunnen verwerken, maar ook vragen in verschillende vormen, zoals afbeeldingen en geluid.
In dit artikel leggen we je uit wat MLLM's zijn, hoe ze werken en welke MMLM's het beste zijn om te gebruiken.
Wat zijn multimodale LLM's?
In tegenstelling tot traditionele LLM's die alleen met één type data kunnen werken (meestal tekst of beeld), kunnen deze multimodale LLM's met meerdere vormen van data werken, op een manier die vergelijkbaar is met de manier waarop mensen beeld, spraak en tekst tegelijk kunnen verwerken.
In essentie, Multimodale AI verwerkt verschillende vormen van data, zoals tekst, afbeeldingen, audio, video en zelfs sensordata, om een rijker en geavanceerder begrip en interactie te bieden. Denk aan een AI-systeem dat niet alleen een afbeelding bekijkt, maar deze ook kan beschrijven, de context kan begrijpen, vragen erover kan beantwoorden en zelfs gerelateerde content kan genereren op basis van meerdere invoertypen.
Laten we nu hetzelfde voorbeeld nemen van een röntgenrapport met de context van hoe een multimodale LLM de context ervan zal begrijpen. Hier is een eenvoudige animatie die uitlegt hoe het eerst de afbeelding verwerkt via de image encoder om de afbeelding om te zetten in vectoren en later LLM gebruikt dat is getraind over medische data om de query te beantwoorden.
Bron: Google multimodale medische AI
Hoe werken multimodale LLM's?
Hoewel de interne werking van multimodale LLM's behoorlijk complex is (meer dan LLM's), hebben we geprobeerd ze op te delen in zes eenvoudige stappen:
Stap 1: Inputverzameling – Dit is de eerste stap waarbij de data wordt verzameld en de initiële verwerking ondergaat. Bijvoorbeeld, afbeeldingen worden omgezet in pixels, meestal met behulp van convolutionele neurale netwerk (CNN) architecturen.
Tekstinvoer wordt omgezet in tokens met behulp van algoritmen zoals BytePair Encoding (BPE) of SentencePiece. Aan de andere kant worden audiosignalen omgezet in spectrogrammen of mel-frequency cepstral coefficients (MFCC's). Videodata wordt echter opgesplitst in elk frame in sequentiële vorm.
Stap 2: Tokenisatie – Het idee achter tokenisatie is om de data om te zetten in een standaardvorm, zodat de machine de context ervan kan begrijpen. Om bijvoorbeeld tekst om te zetten in tokens, wordt natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruikt.
Voor image tokenization gebruikt het systeem vooraf getrainde convolutionele neurale netwerken zoals ResNet of Vision Transformer (ViT) architecturen. De audiosignalen worden omgezet in tokens met behulp van signaalverwerkingstechnieken, zodat audiogolfvormen kunnen worden omgezet in compacte en betekenisvolle expressies.
Stap 3: Insluitlaag – In deze stap worden de tokens (die we in de vorige stap bereikten) omgezet in dichte vectoren op een manier dat deze vectoren de context van de data kunnen vastleggen. Het punt om hier op te merken is dat elke modaliteit zijn eigen vectoren ontwikkelt die kruiscompatibel zijn met anderen.
Stap 4: Cross-modale fusie – Tot nu toe konden modellen de data begrijpen tot op het niveau van het individuele model, maar vanaf de 4e stap verandert het. Bij cross-modale fusie leert het systeem om punten te verbinden tussen meerdere modaliteiten voor diepere contextuele relaties.
Een goed voorbeeld waarbij de afbeelding van een strand, een tekstuele weergave van een vakantie op het strand en audioclips van golven, wind en een vrolijke menigte interacteren. Op deze manier begrijpt de multimodale LLM niet alleen de input, maar zet ook alles samen als één enkele ervaring.
Stap 5: Neurale netwerkverwerking – Neural network processing is de stap waarin informatie verzameld uit de cross-modale fusie (vorige stap) wordt omgezet in zinvolle inzichten. Nu zal het model deep learning gebruiken om de ingewikkelde verbindingen te analyseren die werden gevonden tijdens cross-modale fusie.
Stel je een casus voor waarin je röntgenrapporten, patiëntnotities en symptoombeschrijvingen combineert. Met neurale netwerkverwerking worden niet alleen feiten opgesomd, maar wordt ook een holistisch begrip gecreëerd dat potentiële gezondheidsrisico's kan identificeren en mogelijke diagnoses kan suggereren.
Stap 6 – Outputgeneratie – Dit is de laatste stap waarin de MLLM een precieze output voor u zal maken. In tegenstelling tot traditionele modellen die vaak context-gelimiteerd zijn, zal de output van MLLM een diepte en een contextueel begrip hebben.
Bovendien kan de uitvoer meer dan één formaat hebben, zoals het maken van een dataset, het maken van een visuele weergave van een scenario of zelfs een audio- of video-uitvoer van een specifieke gebeurtenis.
[Lees ook: RAG versus Fine-Tuning: welke past bij jouw LLM??]
Wat zijn de toepassingen van multimodale grote taalmodellen?
Hoewel MLLM een term is die onlangs is bedacht, zijn er honderden toepassingen waarbij u opmerkelijke verbeteringen zult vinden in vergelijking met traditionele methoden, allemaal dankzij MLLM's. Hier zijn enkele belangrijke toepassingen van MLLM:
Gezondheidszorg en medische diagnostiek
Multimodale LLM's kunnen worden gezien als de volgende medische sprong in de menselijke geschiedenis. Vergeleken met traditionele methoden, die voorheen sterk afhankelijk waren van geïsoleerde datapunten, kunnen MLLM's de gezondheidszorg aanzienlijk verbeteren door tekstuele, visuele en audiogegevens te combineren voor uitgebreidere diagnostische en behandelingsoplossingen.
- Analyse van medische beeldvorming: Door medische beelden zoals röntgenfoto's, MRI's of CT-scans te combineren met patiëntendossiers, kunnen deze modellen helpen bij de vroege detectie van kritieke aandoeningen zoals kanker, hartziekten of neurologische aandoeningen.
- Gepersonaliseerde behandelplannen: Door genetische gegevens, de medische geschiedenis van de patiënt en leefstijlfactoren te integreren, kunnen dergelijke modellen zeer op maat gemaakte behandelstrategieën opleveren.
- Zorg op afstand: Met multimodale LLM's kunnen videoconsulten en patiëntinput worden geanalyseerd ter ondersteuning van realtimediagnostiek in de telegeneeskunde.
Geavanceerd wetenschappelijk onderzoek en ontdekking
In de wetenschap zorgen multimodale LLM's voor doorbraken door complexe datasets te verwerken en patronen te onthullen die anders onopgemerkt zouden blijven.
- Cross-disciplinaire inzichten: Deze modellen kunnen onderzoeksartikelen analyseren in combinatie met gegevensdiagrammen en experimentele afbeeldingen om patronen en correlaties te identificeren en zo innovatie op verschillende vakgebieden te versnellen.
- Ontdekking van geneesmiddelen: Multimodale LLM's voorspellen de werkzaamheid van geneesmiddelen en ontdekken mogelijke therapeutische oplossingen op basis van biologische gegevens, relevante literatuur en moleculaire structuren.
- Astronomisch onderzoek: Modellen die zijn afgeleid van bijvoorbeeld telescoopbeelden, simulaties en observatiegegevens, maken het mogelijk om hemelverschijnselen te ontdekken.
- KlimaatstudiesZe kunnen satellietbeelden, klimaatmodellen en tekstuele rapporten over veranderingen in het milieu analyseren om natuurrampen te voorspellen.
Toegangs- en ondersteunende technologie
Multimodale LLM's zijn essentieel voor de ontwikkeling van hulpmiddelen voor mensen met een beperking, die toegang bieden tot informatie en zelfstandigheid.
- Vertaling van spraak naar gebarentaal: Deze modellen kunnen spraak in real-time omzetten in gebarentaal op basis van video- en audio-input, wat de communicatieve competentie van dove cliënten ondersteunt.
- Visuele beschrijvingshulpmiddelen:Deze hulpmiddelen kunnen een gedetailleerdere beschrijving bieden, waardoor mensen met een visuele beperking beter kunnen navigeren en visuele informatie beter kunnen consumeren.
- Ondersteunende en alternatieve communicatie: De modellen verbeteren apparaten voor mensen met spraakmoeilijkheden door spraaksynthese te combineren met tekst- en beeldgebaseerde communicatie.
- Realtime transcriptie en samenvatting: Multimodale LLM's kunnen een vergadering of lezing nauwkeurig transcriberen en samenvattingen verstrekken aan personen met een cognitieve beperking.
Creatieve Industrieën en Contentgeneratie
Multimodale LLM's kunnen op basis van louter datasynthese frisse en boeiende content creëren voor de creatieve industrie.
- Grafische, video- of verhaalcreatie: Deze modellen kunnen aantrekkelijke afbeeldingen, video's of verhalen bedenken met behulp van eenvoudige opdrachten voor ontwerpers en schrijvers.
- Film- en game-ontwikkeling: Multimodale LLM's, in combinatie met zowel visuele storyboards als tekstuele scripts, helpen bij previsualisatie en karakterontwikkeling.
- Muziekcompositie: Ze kunnen melodieën of songteksten componeren met behulp van audio- en tekstgegevens die passen bij bepaalde thema's of emoties.
- Marketing en reclame: Deze modellen kunnen multimediamarketingcampagnes ontwerpen op basis van de voorkeuren van het publiek en daarbij inzichten uit tekst, beelden en video's toevoegen.
Uitdagingen met multimodale LLM's
Multimodale LLM's hebben weliswaar een groot aantal voordelen, maar ze brengen ook een aantal uitdagingen met zich mee. Hierdoor is het niet alleen voor individuen, maar ook voor bedrijven lastig om zich eraan aan te passen.
Integratie en weergave van gegevens
Het mengen van verschillende vormen van data (een combinatie van tekst, afbeeldingen, audio en video) in één model zorgt voor inherente complexiteit.
- Multimodale gegevenstypen: De verschillende vormen hebben ook verschillende kenmerken. Tekst heeft sequentiële kenmerken; afbeeldingen hebben ruimtelijke kenmerken en audio heeft te maken met timing. Het samenbrengen van dit alles in de context van iets is een belangrijke technische uitdaging.
- Vereisten voor voorverwerking: Het voorbereiden van de data voor training omvat het opschonen, annoteren en uitlijnen van invoer uit meerdere formaten. Dit is resource-intensief en foutgevoelig.
- Onevenwichtige datasets: De meeste datasets zijn overvloedig in één type data, zoals tekst, maar schaars in andere, zoals video's. Een onevenwicht in datasets kan leiden tot bevooroordeelde modelprestaties.
Ingewikkeldheid
Afgezien van dataproblemen zijn MLLM's complexe AI-systemen. Het bouwen en schalen van MLLM's vereist niet alleen aanzienlijke kosten, maar ook vaardigheden.
- Hoge rekenvraag: De traditionele LLM's staan erom bekend dat ze veel GPU-intensieve software zijn. Wanneer je multimodaliteit aan de lijst toevoegt, zijn de hardwarevereisten zo hoog dat kleine organisaties ze mogelijk niet meer kunnen betalen.
- Geheugen en opslag: Wanneer u met multimodale LLM's werkt, kunnen de parameters de bestaande AI-hardware gemakkelijk overbelasten.
Tekort aan data
Dit is veruit het grootste probleem waar iedereen tegenaan loopt bij het opzetten van MLLM's.
- Gebrek aan MLLM-gegevens: Het is lastig om datasets te vinden die meerdere formaten combineren, vooral datasets voor recht en geneeskunde.
- Complex annotatieproces: Wanneer u overweegt om datasets zoals video's en afbeeldingen te labelen, zijn hiervoor vaak deskundige tussenkomst en moderne technologie nodig.
- Privacybezorgdheden: Het verzamelen van datasets zoals afbeeldingen, video's en tekst over persoonlijke geschiedenis kan leiden tot privacy- en juridische complicaties.
Hoe kan Shaip u helpen bij het opzetten van multimodale LLM's?
Shaip beschikt over een ruime kennis van data-oplossingen en door hoogwaardige data-oplossingen te leveren, zorgen we ervoor dat uw modellen worden getraind op diverse en nauwkeurige datasets, wat cruciaal is voor het behalen van optimale prestaties.
Of u nu werkt met Grote taalmodellen (LLM's) die aanzienlijke rekenkracht vereisen of Small Language Models (SLM's) die efficiëntie vereisen, Shaip biedt op maat gemaakte data-annotatie en ethische sourcing-services die voldoen aan uw specifieke behoeften.
