Mô hình ngôn ngữ đa phương thức

Định nghĩa

Mô hình ngôn ngữ đa phương thức là phần mở rộng của LLM có thể xử lý và tạo ra trên văn bản và các phương thức khác như hình ảnh, âm thanh hoặc video.

Mục đích

Mục đích là tạo ra các hệ thống AI có khả năng hiểu biết và tương tác phong phú hơn, vượt ra ngoài văn bản thuần túy. Các mô hình này hữu ích cho trợ lý ảo, công cụ hỗ trợ tiếp cận và robot.

Tầm quan trọng

• Hỗ trợ tích hợp bối cảnh thị giác và thính giác trong phản hồi.
• Cung cấp các ứng dụng mới như trả lời câu hỏi trực quan.
• Chi phí tính toán cao và việc đào tạo phức tạp.
• Chia sẻ rủi ro về ảo giác và thành kiến ​​từ LLM.

Quy trình triển khai

1. Thu thập các tập dữ liệu đa phương thức lớn (văn bản + hình ảnh/âm thanh).
2. Đào tạo với máy biến áp được thiết kế phù hợp với nhiều phương thức.
3. Căn chỉnh các nhúng trên các phương thức để có khả năng tương tác.
4. Tinh chỉnh các nhiệm vụ đa phương thức cụ thể.
5. Triển khai để tương tác đa phương thức trong thế giới thực.

Ví dụ (Thực tế)

• GPT-4 có thị giác (OpenAI): xử lý văn bản và hình ảnh.
• Flamingo (DeepMind): học ít lần cho các nhiệm vụ đa phương thức.
• Google Gemini: tích hợp nhiều phương thức lý luận.

Tài liệu tham khảo / Đọc thêm

• Alayrac và cộng sự. “Flamingo: Mô hình ngôn ngữ trực quan.” DeepMind.
• Báo cáo kỹ thuật OpenAI GPT-4.
• Báo cáo của Stanford CRFM về Mô hình nền tảng.
• Mô hình đa phương thức lớn (LMM) là gì?