Hãy tưởng tượng bạn có báo cáo chụp X-quang và bạn cần hiểu bạn bị thương ở đâu. Một lựa chọn là bạn có thể đến gặp bác sĩ, lý tưởng nhất là bạn nên đến nhưng vì lý do nào đó, nếu bạn không thể, bạn có thể sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (MLLM) để xử lý ảnh chụp X-quang và cho bạn biết chính xác bạn bị thương ở đâu theo kết quả chụp.
Nói một cách đơn giản, MLLM chính là sự kết hợp của nhiều mô hình như văn bản, hình ảnh, giọng nói, video, v.v. có khả năng không chỉ xử lý truy vấn văn bản thông thường mà còn có thể xử lý các câu hỏi ở nhiều dạng khác nhau như hình ảnh và âm thanh.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn tìm hiểu MLLM là gì, cách thức hoạt động của chúng và những MMLM hàng đầu mà bạn có thể sử dụng.
LLM đa phương thức là gì?
Không giống như các LLM truyền thống chỉ có thể làm việc với một loại dữ liệu—chủ yếu là văn bản hoặc hình ảnh, các LLM đa phương thức này có thể làm việc với nhiều dạng dữ liệu tương tự như cách con người có thể xử lý hình ảnh, giọng nói và văn bản cùng một lúc.
Ở cốt lõi của nó, AI đa phương thức tiếp nhận nhiều dạng dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và thậm chí cả dữ liệu cảm biến, để cung cấp sự hiểu biết và tương tác phong phú và tinh vi hơn. Hãy xem xét một hệ thống AI không chỉ xem hình ảnh mà còn có thể mô tả hình ảnh, hiểu bối cảnh, trả lời các câu hỏi về hình ảnh và thậm chí tạo nội dung liên quan dựa trên nhiều loại đầu vào.
Bây giờ, hãy lấy ví dụ tương tự về báo cáo chụp X-quang với bối cảnh về cách LLM đa phương thức sẽ hiểu bối cảnh của nó. Sau đây là một hình ảnh động đơn giản giải thích cách nó xử lý hình ảnh đầu tiên thông qua bộ mã hóa hình ảnh để chuyển đổi hình ảnh thành các vectơ và sau đó sử dụng LLM được đào tạo trên dữ liệu y tế để trả lời truy vấn.
Nguồn: Google AI y tế đa phương thức
Chương trình LLM đa phương thức hoạt động như thế nào?
Mặc dù hoạt động bên trong của LLM đa phương thức khá phức tạp (hơn LLM), chúng tôi đã cố gắng chia nhỏ chúng thành sáu bước đơn giản:
Bước 1: Thu thập đầu vào – Đây là bước đầu tiên mà dữ liệu được thu thập và trải qua quá trình xử lý ban đầu. Ví dụ, hình ảnh được chuyển đổi thành pixel thường sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN).
Đầu vào văn bản được chuyển đổi thành mã thông báo bằng các thuật toán như BytePair Encoding (BPE) hoặc SentencePiece. Mặt khác, tín hiệu âm thanh được chuyển đổi thành phổ đồ hoặc hệ số cepstral tần số mel (MFCC). Tuy nhiên, dữ liệu video được chia nhỏ thành từng khung hình theo dạng tuần tự.
Bước 2: Mã hóa – Ý tưởng đằng sau tokenization là chuyển đổi dữ liệu thành dạng chuẩn để máy có thể hiểu được ngữ cảnh của nó. Ví dụ, để chuyển đổi văn bản thành token, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng.
Đối với mã hóa hình ảnh, hệ thống sử dụng mạng nơ-ron tích chập được đào tạo trước như kiến trúc ResNet hoặc Vision Transformer (ViT). Tín hiệu âm thanh được chuyển đổi thành mã thông báo bằng các kỹ thuật xử lý tín hiệu để có thể chuyển đổi dạng sóng âm thanh thành các biểu thức nhỏ gọn và có ý nghĩa.
Bước 3: Nhúng lớp – Trong bước này, các mã thông báo (mà chúng ta đã đạt được ở bước trước) được chuyển đổi thành các vectơ dày đặc theo cách mà các vectơ này có thể nắm bắt được ngữ cảnh của dữ liệu. Điều cần lưu ý ở đây là mỗi phương thức phát triển các vectơ riêng của nó, tương thích chéo với các vectơ khác.
Bước 4: Hợp nhất đa phương thức – Cho đến nay, các mô hình có thể hiểu dữ liệu ở cấp độ mô hình riêng lẻ nhưng từ bước thứ 4, nó thay đổi. Trong quá trình hợp nhất đa phương thức, hệ thống học cách kết nối các điểm giữa nhiều phương thức để có mối quan hệ ngữ cảnh sâu hơn.
Một ví dụ hay là hình ảnh bãi biển, một bản trình bày văn bản về kỳ nghỉ trên bãi biển và các đoạn âm thanh về sóng, gió và đám đông vui vẻ tương tác. Theo cách này, LLM đa phương thức không chỉ hiểu các dữ liệu đầu vào mà còn kết hợp mọi thứ lại thành một trải nghiệm duy nhất.
Bước 5: Xử lý mạng nơ-ron – Xử lý mạng nơ-ron là bước mà thông tin thu thập được từ quá trình hợp nhất đa phương thức (bước trước) được chuyển đổi thành những hiểu biết có ý nghĩa. Bây giờ, mô hình sẽ sử dụng học sâu để phân tích các kết nối phức tạp được tìm thấy trong quá trình hợp nhất đa phương thức.
Hãy tưởng tượng một trường hợp khi bạn kết hợp các báo cáo chụp X-quang, ghi chú của bệnh nhân và mô tả triệu chứng. Với xử lý mạng nơ-ron, nó sẽ không chỉ liệt kê các sự kiện mà còn tạo ra sự hiểu biết toàn diện có thể xác định các rủi ro sức khỏe tiềm ẩn và gợi ý các chẩn đoán có thể.
Bước 6 – Tạo ra đầu ra – Đây là bước cuối cùng mà MLLM sẽ tạo ra một đầu ra chính xác cho bạn. Không giống như các mô hình truyền thống thường bị giới hạn ngữ cảnh, đầu ra của MLLM sẽ có chiều sâu và hiểu biết theo ngữ cảnh.
Ngoài ra, đầu ra có thể có nhiều định dạng như tạo tập dữ liệu, tạo biểu diễn trực quan của một tình huống hoặc thậm chí là đầu ra âm thanh hoặc video của một sự kiện cụ thể.
[Cũng đọc: RAG so với Fine-Tuning: Loại nào phù hợp với LLM của bạn?]
Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức là gì?
Mặc dù MLLM là một thuật ngữ mới được đưa ra gần đây, nhưng có hàng trăm ứng dụng mà bạn sẽ tìm thấy những cải tiến đáng kể so với các phương pháp truyền thống, tất cả đều nhờ vào MLLM. Sau đây là một số ứng dụng quan trọng của MLLM:
Chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán y khoa
LLM đa phương thức có thể được coi là bước tiến y học tiếp theo trong lịch sử loài người khi so sánh với các phương pháp truyền thống vốn phụ thuộc nhiều vào các điểm dữ liệu riêng lẻ, MLLM có thể cải thiện đáng kể chăm sóc sức khỏe bằng cách kết hợp dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh để có giải pháp chẩn đoán và điều trị toàn diện hơn.
- Phân tích hình ảnh y tế: Bằng cách đọc hình ảnh y tế như chụp X-quang, chụp MRI hoặc chụp CT bằng hồ sơ bệnh nhân, các mô hình này có thể giúp phát hiện sớm các tình trạng nguy kịch như ung thư, bệnh tim hoặc rối loạn thần kinh.
- Kế hoạch điều trị cá nhân: Bằng cách kết hợp dữ liệu di truyền, tiền sử bệnh nhân và các yếu tố lối sống, các mô hình như vậy có thể đưa ra các chiến lược điều trị phù hợp.
- Chăm sóc sức khỏe từ xa: Với LLM đa phương thức, các buổi tư vấn qua video và thông tin bệnh nhân có thể được phân tích để hỗ trợ chẩn đoán theo thời gian thực trong y học từ xa.
Nghiên cứu khoa học tiên tiến và khám phá
Trong khoa học, LLM đa phương thức hỗ trợ đột phá bằng cách xử lý các tập dữ liệu phức tạp và phát hiện ra các mô hình mà nếu không thì có thể không phát hiện được.
- Thông tin chuyên sâu liên ngành: Các mô hình này có thể phân tích các bài nghiên cứu kết hợp với biểu đồ dữ liệu và hình ảnh thử nghiệm để xác định mô hình và mối tương quan, do đó đẩy nhanh quá trình đổi mới trên nhiều lĩnh vực.
- Nghiên cứu chế tạo thuốc: LLM đa phương thức dự đoán hiệu quả của thuốc và khám phá các giải pháp điều trị tiềm năng dựa trên dữ liệu sinh học, tài liệu phù hợp và cấu trúc phân tử.
- Nghiên cứu thiên văn: Các mô hình thu được từ dữ liệu đầu vào như hình ảnh kính thiên văn, mô phỏng và dữ liệu quan sát cho phép khám phá các hiện tượng thiên thể.
- Nghiên cứu khí hậu:Họ có thể phân tích hình ảnh vệ tinh, mô hình khí hậu và báo cáo dạng văn bản về những thay đổi môi trường để dự đoán thảm họa thiên nhiên.
Công nghệ hỗ trợ và tiếp cận
LLM đa phương thức đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các công cụ phát triển cho người khuyết tật, khả năng tiếp cận và tính độc lập.
- Bản dịch lời nói sang ngôn ngữ ký hiệu: Các mô hình này có thể dịch lời nói sang ngôn ngữ ký hiệu theo thời gian thực dựa trên đầu vào âm thanh và video, hỗ trợ khả năng giao tiếp cho người khiếm thính.
- Công cụ mô tả trực quan:Các công cụ này có thể cung cấp mô tả chi tiết hơn giúp người khiếm thị điều hướng hoặc tiếp nhận hình ảnh.
- Giao tiếp tăng cường và thay thế: Các mô hình này cải thiện thiết bị dành cho người gặp khó khăn về giọng nói bằng cách biên dịch tổng hợp giọng nói với giao tiếp bằng văn bản và hình ảnh.
- Phiên âm và tóm tắt thời gian thực: LLM đa phương thức có thể phiên âm chính xác một cuộc họp hoặc bài giảng và cung cấp bản tóm tắt cho những người bị suy giảm nhận thức.
Ngành công nghiệp sáng tạo và tạo ra nội dung
LLM đa phương thức có thể tạo ra nội dung mới mẻ và hấp dẫn chỉ từ việc tổng hợp dữ liệu cho các ngành công nghiệp sáng tạo.
- Tạo đồ họa, video hoặc tường thuật: Những mô hình này có thể đưa ra đồ họa, video hoặc lời kể hấp dẫn bằng cách sử dụng những gợi ý đơn giản dành cho nhà thiết kế và người viết.
- Phát triển phim và trò chơi: LLM đa phương thức, kết hợp với cả bảng phân cảnh trực quan và kịch bản văn bản, hỗ trợ hình dung trước và phát triển nhân vật.
- Sáng tác nhạc: Họ có thể sáng tác giai điệu hoặc lời bài hát bằng cách sử dụng dữ liệu âm thanh và văn bản phù hợp với chủ đề hoặc cảm xúc nhất định.
- Tiếp thị và quảng cáo: Các mô hình này có thể thiết kế các chiến dịch tiếp thị đa phương tiện bằng cách sử dụng sở thích của đối tượng mục tiêu và thêm thông tin chi tiết từ văn bản, hình ảnh và video.
Những thách thức với LLM đa phương thức
Mặc dù LLM đa phương thức có nhiều ưu điểm nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức khiến không chỉ cá nhân mà cả các công ty cũng khó thích nghi.
Tích hợp và biểu diễn dữ liệu
Việc trộn lẫn nhiều dạng dữ liệu khác nhau (kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video) trong cùng một mô hình sẽ tạo ra sự phức tạp cố hữu.
- Kiểu dữ liệu đa phương thức: Các dạng khác nhau cũng có các đặc điểm khác nhau. Văn bản có các đặc điểm tuần tự; hình ảnh có các đặc điểm không gian và âm thanh liên quan đến thời gian, việc kết hợp tất cả những điều này trong bối cảnh của một cái gì đó là một thách thức kỹ thuật quan trọng.
- Yêu cầu của quá trình tiền xử lý: Chuẩn bị dữ liệu để đào tạo bao gồm việc dọn dẹp, chú thích và căn chỉnh các đầu vào từ nhiều định dạng. Việc này tốn nhiều tài nguyên và dễ xảy ra lỗi.
- Bộ dữ liệu không cân bằng: Hầu hết các tập dữ liệu đều có nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản nhưng lại ít loại khác, chẳng hạn như video. Sự mất cân bằng trong các tập dữ liệu có thể dẫn đến hiệu suất mô hình bị sai lệch.
phức tạp
Ngoài các vấn đề về dữ liệu, MLLM là hệ thống AI phức tạp. Việc xây dựng và mở rộng quy mô MLLM không chỉ đòi hỏi chi phí đáng kể mà còn cần cả kỹ năng.
- Nhu cầu tính toán cao: Các LLM truyền thống được biết đến là phần mềm sử dụng nhiều GPU và khi bạn thêm đa phương thức vào biểu đồ, các yêu cầu về phần cứng sẽ vượt quá khả năng chi trả, đến mức các tổ chức nhỏ có thể không đủ khả năng chi trả.
- Bộ nhớ và Lưu trữ: Khi bạn xử lý các LLM đa phương thức, các tham số có thể dễ dàng vượt quá phần cứng AI hiện có.
Thiếu dữ liệu
Cho đến nay, đây có lẽ là vấn đề quan trọng nhất mà mọi người sẽ phải đối mặt khi xây dựng MLLM.
- Thiếu dữ liệu MLLM: Việc tìm kiếm các tập dữ liệu có thể kết hợp nhiều định dạng là rất khó, đặc biệt là các tập dữ liệu về luật và y học.
- Quy trình chú thích phức tạp: Khi bạn cân nhắc việc dán nhãn các tập dữ liệu như video và hình ảnh, chúng thường đòi hỏi sự can thiệp của chuyên gia và công nghệ hiện đại.
- Mối quan tâm về quyền riêng tư: Việc thu thập các tập dữ liệu như hình ảnh, video và văn bản liên quan đến lịch sử cá nhân có thể dẫn đến các vấn đề về quyền riêng tư và pháp lý.
Shaip có thể giúp bạn xây dựng chương trình LLM đa phương thức như thế nào?
Shaip được trang bị đầy đủ các giải pháp dữ liệu và bằng cách cung cấp các giải pháp dữ liệu chất lượng cao, chúng tôi đảm bảo rằng các mô hình của bạn được đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chính xác, điều rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu.
Cho dù bạn đang làm việc với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) yêu cầu nguồn lực tính toán đáng kể hoặc Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) đòi hỏi hiệu quả, Shaip cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu được thiết kế riêng và dịch vụ tìm nguồn có đạo đức để đáp ứng nhu cầu cụ thể của bạn.
