Các mô hình đa phương thức lớn (LMM) là một cuộc cách mạng trong trí tuệ nhân tạo (AI). Không giống như các mô hình AI truyền thống hoạt động trong một môi trường dữ liệu duy nhất như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh, LMM có khả năng tạo và xử lý nhiều phương thức cùng lúc.
Do đó, việc tạo ra các đầu ra với thông tin đa phương tiện có nhận thức ngữ cảnh. Mục đích của bài viết này là làm sáng tỏ LMM là gì, chúng khác với LLM như thế nào và chúng có thể được áp dụng ở đâu, dựa trên các công nghệ giúp điều này trở nên khả thi.
Giải thích về các mô hình đa phương thức lớn
LMM là hệ thống AI có thể xử lý và diễn giải nhiều loại phương thức dữ liệu. Phương thức là thuật ngữ dùng để biểu diễn bất kỳ cấu trúc dữ liệu nào có thể đưa vào hệ thống. Tóm lại, các mô hình AI truyền thống chỉ hoạt động trên một phương thức (ví dụ: mô hình ngôn ngữ dựa trên văn bản hoặc hệ thống nhận dạng hình ảnh) tại một thời điểm; LMM phá vỡ rào cản này bằng cách đưa thông tin từ các nguồn khác nhau vào một khuôn khổ chung để phân tích.
Ví dụ, LLM có thể là một trong những hệ thống AI có thể đọc một bài báo (văn bản), phân tích các bức ảnh đi kèm (hình ảnh) và liên hệ nó với các đoạn video có liên quan để đưa ra bản tóm tắt mở rộng.
Nó có thể đọc hình ảnh của một thực đơn bằng ngôn ngữ nước ngoài, dịch văn bản và đưa ra khuyến nghị về chế độ ăn uống tùy thuộc vào nội dung. Tích hợp phương thức như vậy mở ra một cánh cửa vũ trụ cho LMM để thực hiện những điều mà trước đây là khó khăn đối với các hệ thống AI đơn phương thức.
LMM hoạt động như thế nào
Các phương pháp cho phép LMM xử lý dữ liệu đa phương thức một cách hiệu quả và tối ưu có thể được nhóm thành các kiến trúc và kỹ thuật đào tạo. Sau đây là cách chúng hoạt động:
- Mô-đun đầu vào: Mạng nơ-ron cảm xúc và riêng biệt quản lý mọi phương thức. Trong trường hợp này, văn bản sẽ là xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP); hình ảnh sẽ là mạng nơ-ron tích chập (CNN); và âm thanh sẽ là RNN hoặc bộ biến đổi đã được đào tạo.
- Mô-đun hợp nhất: Điều này sẽ lấy đầu ra của các mô-đun đầu vào và kết hợp chúng thành một biểu diễn duy nhất.
- Mô-đun đầu ra: Ở đây, biểu diễn hợp nhất nhường chỗ cho việc tạo ra kết quả dưới dạng dự đoán, quyết định hoặc phản hồi. Ví dụ—tạo chú thích về hình ảnh - trả lời truy vấn về video - dịch lời nói thành hành động.
[Cũng đọc: Những ứng dụng và trường hợp sử dụng AI đa phương thức hàng đầu là gì?]
LMM so với LLM: Sự khác biệt chính
| Tính năng | Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) | Các mô hình đa phương thức lớn (LMM) |
|---|---|---|
| Phương thức dữ liệu | Chỉ văn bản | Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video |
| DỊCH VỤ | Hiểu và tạo ngôn ngữ | Hiểu biết và tạo ra đa phương thức |
| Ứng dụng | Viết bài viết, tóm tắt tài liệu | Chú thích hình ảnh, phân tích video, hỏi đáp đa phương thức |
| Dữ liệu đào tạo | Tập hợp văn bản | Văn bản + hình ảnh + âm thanh + video |
| Các ví dụ | GPT-4 (chế độ chỉ văn bản) | Tầm nhìn GPT-4, Google Gemini |
Ứng dụng cho các mô hình đa phương thức lớn
Vì LMM có thể tính toán nhiều loại dữ liệu cùng một lúc nên mức độ ứng dụng và phạm vi lan truyền của chúng rất cao trong các lĩnh vực khác nhau.
phù hợp túi tiền
Phân tích hình ảnh chụp X-quang với thông tin của bệnh nhân, để tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi về ca bệnh. Ví dụ: Giải thích hình ảnh chụp X-quang trong khi xem xét các ý kiến của bác sĩ có liên quan.
có chất lượng
Cung cấp phương pháp học tập tương tác bằng cách tích hợp văn bản, tài liệu dựa trên hình ảnh và giải thích bằng âm thanh. Ví dụ: Tự động tạo phụ đề cho video giáo dục bằng nhiều ngôn ngữ.
Hỗ trợ khách hàng
Nâng cấp chatbot để có khả năng diễn giải ảnh chụp màn hình hoặc hình ảnh được người dùng gửi cùng với các truy vấn văn bản.
Giải Trí
Phát triển phụ đề cho phim hoặc chương trình truyền hình, trong đó mô hình phân tích cả nội dung video và bản ghi lời thoại.
Bán lẻ & Thương mại điện tử
Phân tích các đánh giá sản phẩm (văn bản), nhiều hình ảnh do người dùng tải lên và video mở hộp để đưa ra đề xuất sản phẩm tốt hơn.
Xe tự hành
Cung cấp dữ liệu cảm biến để kết hợp nguồn cấp dữ liệu từ camera, LiDAR và GPS nhằm đánh giá tình hình và thực hiện hành động theo thời gian thực.
[Cũng đọc: Chuỗi suy nghĩ thúc đẩy – Mọi thứ bạn cần biết về nó]
Đào tạo LMM
Không giống như các mô hình đơn phương thức, việc đào tạo các mô hình đa phương thức thường đòi hỏi sự phức tạp lớn hơn đáng kể. Lý do đơn giản là việc bắt buộc sử dụng các tập dữ liệu khác nhau và các kiến trúc phức tạp:
- Bộ dữ liệu đa phương thức: Trong quá trình đào tạo, các tập dữ liệu lớn phải được sử dụng giữa các phương thức khác nhau. Đối với trường hợp này, chúng ta có thể sử dụng:
- Hình ảnh và chú thích văn bản tương ứng với các nhiệm vụ ngôn ngữ trực quan.
- Video kết hợp với bản ghi chép tương ứng với nhiệm vụ nghe nhìn.
- Phương pháp tối ưu hóa: Quá trình đào tạo cần được tối ưu hóa để giảm thiểu hàm mất mát nhằm mô tả sự khác biệt giữa dự đoán và dữ liệu thực tế liên quan đến tất cả các phương thức.
- Cơ chế chú ý: Một cơ chế cho phép mô hình tập trung vào tất cả các phần có liên quan của dữ liệu đầu vào và bỏ qua thông tin không cần thiết. Ví dụ:
- Tập trung vào các đối tượng cụ thể trong hình ảnh khi cố gắng trả lời các câu hỏi liên quan đến chúng.
- Tập trung vào các từ cụ thể trong bản ghi khi cố gắng tạo phụ đề cho video.
- Nhúng đa phương thức: Chúng tạo ra một không gian chung của các biểu diễn trên các phương thức, cho phép mô hình hiểu được mối quan hệ giữa các phương thức. Ví dụ:
- Thuật ngữ “chó”; hình ảnh của con chó; và tiếng sủa liên quan.
Những thách thức trong việc xây dựng LMM
Việc xây dựng LMM hiệu quả tạo ra một số thách thức bao gồm:
Data Integration
Bản thân các tập dữ liệu rất đa dạng và phải được sắp xếp cẩn thận để đảm bảo tính nhất quán giữa các phương thức.
Chi phí tính toán
Việc đào tạo LMM tốn kém về mặt tính toán vì tính phức tạp và quy mô lớn của các tập dữ liệu.
Giải thích mô hình
Việc hiểu cách các mô hình dựa trên thống kê đưa ra quyết định có thể khó khăn vì phần lớn quá trình xây dựng mô hình tuân theo nhiều kiến trúc phức tạp đôi khi không dễ hiểu, xác định và giải thích.
khả năng mở rộng
Do đó, các ứng dụng dự kiến sẽ cần cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để mở rộng quy mô các LMM này, vốn cần xử lý đầu vào đa phương thức một cách tự động.
Shaip có thể giúp gì?
Nơi nào có tiềm năng lớn, cũng tồn tại những thách thức về tích hợp, mở rộng quy mô, chi phí tính toán và tính nhất quán liên phương thức, có thể đặt ra những hạn chế đối với việc áp dụng hoàn toàn các mô hình này. Đây chính là nơi Shaip xuất hiện. Chúng tôi cung cấp các tập dữ liệu đa phương thức chất lượng cao, đa dạng và được chú thích tốt để cung cấp cho bạn dữ liệu đa dạng trong khi vẫn tuân thủ mọi hướng dẫn.
Với các dịch vụ dữ liệu và chú thích tùy chỉnh của mình, Shaip đảm bảo rằng các LMM ban đầu được đào tạo trên các tập dữ liệu hợp lệ và có khả năng hoạt động đáng chú ý, do đó cho phép các doanh nghiệp khai thác tiềm năng toàn diện của AI đa phương thức đồng thời hoạt động hiệu quả và có khả năng mở rộng.
