Large Multimodal Models (LMM's) zijn een revolutie in kunstmatige intelligentie (AI). In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die binnen één enkele data-omgeving werken, zoals tekst, afbeeldingen of audio, zijn LMM's in staat om meerdere modaliteiten tegelijkertijd te creëren en te verwerken.
Vandaar de generatie van outputs met contextbewuste multimedia-informatie. Het doel van dit artikel is om te ontrafelen wat LMM's zijn, hoe ze verschillen van LLM's en waar ze kunnen worden toegepast, gegrondvest door technologieën die dit mogelijk maken.
Grote multimodale modellen uitgelegd
LMM's zijn AI-systemen die meerdere typen datamodaliteiten kunnen verwerken en interpreteren. Een modaliteit is een term die wordt gebruikt om elke datastructuur weer te geven die in een systeem kan worden ingevoerd. Kortom, traditionele AI-modellen werken op slechts één modaliteit (bijvoorbeeld tekstgebaseerde taalmodellen of beeldherkenningssystemen) tegelijk; LMM's doorbreken deze barrière door informatie uit verschillende bronnen in een gemeenschappelijk raamwerk voor analyse te brengen.
Bijvoorbeeld: LLM's kunnen een van de AI-systemen zijn die een nieuwsartikel (tekst) kunnen lezen, de bijbehorende foto's (afbeeldingen) kunnen analyseren en deze kunnen correleren met gerelateerde videoclips om een uitgebreide samenvatting te maken.
Het kan een afbeelding van een menu in een vreemde taal lezen, er een tekstuele vertaling van maken en dieetaanbevelingen doen op basis van de inhoud. Een dergelijke modaliteitsintegratie opent een kosmische deur voor LMM's om die dingen te doen die voorheen moeilijk waren voor unimodale AI-systemen.
Hoe LMM's werken
De methoden die LMM's in staat stellen om multimodale data effectief en optimaal te verwerken, kunnen worden gegroepeerd in architecturen en trainingstechnieken. Dit is hoe ze werken:
- Invoermodules: Emotionele en afzonderlijke neurale netwerken beheren elke modaliteit. In dit geval zou tekst een natuurlijke taalverwerking zijn door een natuurlijk taalverwerkingsmodel (NLP); een afbeelding zou een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) zijn; en audio zou een getrainde RNN of transformator zijn.
- Fusiemodules: Hierbij worden de uitvoergegevens van de invoermodules gecombineerd tot één enkele weergave.
- Uitgangsmodules: Hier maakt de samengevoegde representatie plaats voor het genereren van een resultaat in de vorm van een voorspelling, beslissing of reactie. Bijvoorbeeld: het genereren van onderschriften over een afbeelding, het beantwoorden van een vraag over een video, het vertalen van gesproken toestemmingen in acties.
[Lees ook: Wat zijn de beste multimodale AI-toepassingen en use cases?]
LMM's versus LLM's: Belangrijkste verschillen
| Kenmerk | Grote taalmodellen (LLM's) | Grote multimodale modellen (LMM's) |
|---|---|---|
| Gegevensmodaliteit | Alleen tekst | Tekst, afbeeldingen, audio, video |
| Mogelijkheden | Taal begrijpen en genereren | Cross-modaal begrip en generatie |
| Toepassingen | Artikelen schrijven, documenten samenvatten | Ondertiteling van afbeeldingen, videoanalyse, multimodale vragen en antwoorden |
| Trainingsdata | Tekstcorpora | Tekst + afbeeldingen + audio + video |
| Voorbeelden | GPT-4 (alleen tekstmodus) | GPT-4 Visie, Google Gemini |
Toepassingen voor grote multimodale modellen
Omdat LMM's meerdere soorten data tegelijkertijd kunnen verwerken, zijn hun toepassingsmogelijkheden en verspreiding in verschillende sectoren zeer hoog.
Gezondheidszorg
Analyseer radiologiebeelden met de informatie van de patiënt, om communicatie over de casus te vergemakkelijken. Voorbeeld: Röntgenfoto's interpreteren en daarbij rekening houden met de opmerkingen van de relevante arts.
Educatie
Bied interactief leren door tekst, beeldgebaseerde materialen en auditieve uitleg te integreren. Voorbeeld: Genereer automatisch ondertitels voor educatieve video's in meerdere talen.
Klantenservice
Verbeter de chatbots zodat ze schermafbeeldingen of afbeeldingen die gebruikers samen met tekstuele vragen verzenden, kunnen interpreteren.
Entertainment
Het ontwikkelen van ondertitels voor films of tv-programma's, waarbij het model zowel video-inhoud als dialoogtranscripties analyseert.
Detailhandel en e-commerce
Analyseer productbeoordelingen (tekst), verschillende door gebruikers geüploade afbeeldingen en unboxing-video's om betere productaanbevelingen te doen.
Autonome voertuigen
Lever sensorische gegevens om de camerafeed, LiDAR en GPS te combineren om situaties te beoordelen en in realtime actie te ondernemen.
[Lees ook: Chain-of-Thought Prompting – Alles wat u erover moet weten]
Opleiding LMM's
In tegenstelling tot unimodale modellen, brengt het trainen van multimodale modellen doorgaans een aanzienlijk grotere complexiteit met zich mee. De eenvoudige reden is het verplichte gebruik van verschillende datasets en complexe architecturen:
- Multimodale datasets: Tijdens de training moeten grote datasets worden gebruikt tussen verschillende modaliteiten. In dit geval kunnen we het volgende gebruiken:
- Afbeeldingen en tekstbijschriften komen overeen met visuele taaltaken.
- Video's gekoppeld aan schriftelijke transcripties die overeenkomen met audiovisuele taken.
- Optimalisatiemethoden: De training moet worden geoptimaliseerd om de verliesfunctie te minimaliseren om het verschil tussen voorspellingen en de grondwaarheidsgegevens met betrekking tot alle modaliteiten te beschrijven.
- Aandachtsmechanismen: Een mechanisme waarmee het model zich kan richten op alle relevante delen van de invoergegevens en onterechte informatie kan negeren. Bijvoorbeeld:
- De aandacht richten op bepaalde objecten in een afbeelding wanneer de gebruiker vragen over die objecten wil beantwoorden.
- Je concentreren op specifieke woorden in een transcriptie bij het genereren van ondertitels voor een video.
- Multimodale inbeddingen: Deze creëren een gezamenlijke ruimte van representaties over de modaliteiten heen, waardoor het model de relaties tussen de modaliteiten kan begrijpen. Bijvoorbeeld:
- De term "hond"; een afbeelding van de hond; en het geluid van geblaf zoals geassocieerd.
Uitdagingen bij het bouwen van LMM's
Het bouwen van effectieve LMM's brengt verschillende uitdagingen met zich mee, waaronder:
Gegevens integratie
De datasets zelf zijn divers en moeten zorgvuldig worden afgestemd om consistentie tussen de modaliteiten te garanderen.
Computationele kosten
Het trainen van LMM's is rekenintensief vanwege de complexiteit en de omvang van de datasets.
Het model interpreteren
Het kan lastig zijn om te begrijpen hoe statistisch gebaseerde modellen tot beslissingen komen, omdat een groot deel van de modelbouw verschillende complexe architecturen volgt die soms moeilijk te begrijpen, vast te stellen en uit te leggen zijn.
Schaalbaarheid
Daarom hebben de beoogde toepassingen een sterke infrastructuur nodig om deze LMM's te kunnen schalen, en moeten deze automatisch multimodale invoer kunnen verwerken.
Hoe Shaip kan helpen?
Waar er veel potentieel is, zijn er ook uitdagingen op het gebied van integratie, schaling, rekenkosten en intermodale consistentie, die beperkingen kunnen opleggen aan de volledige acceptatie van deze modellen. Dit is waar Shaip in beeld komt. Wij leveren hoogwaardige, gevarieerde en goed geannoteerde multimodale datasets om u te voorzien van diverse gegevens, terwijl we alle richtlijnen volgen.
Met onze op maat gemaakte dataservices en annotatieservices zorgt Shaip ervoor dat LMM's oorspronkelijk worden getraind op geldige en duidelijk operationele datasets. Zo kunnen bedrijven de uitgebreide mogelijkheden van multimodale AI benutten en tegelijkertijd efficiënt en schaalbaar presteren.
