Immagina di avere un referto radiografico e di dover capire quali lesioni hai. Un'opzione è quella di andare da un medico, cosa che idealmente dovresti fare, ma per qualche motivo, se non puoi, puoi usare i Multimodal Large Language Models (MLLM) che elaboreranno la tua scansione radiografica e ti diranno esattamente quali lesioni hai in base alle scansioni.
In parole povere, gli MLLM non sono altro che una fusione di più modelli, come testo, immagine, voce, video, ecc., in grado non solo di elaborare una normale query di testo, ma anche di elaborare domande in più formati, come immagini e suoni.
In questo articolo ti spiegheremo cosa sono gli MLLM, come funzionano e quali sono i migliori MLLM che puoi utilizzare.
Cosa sono gli LLM multimodali?
A differenza dei tradizionali LLM che possono lavorare solo con un tipo di dati, per lo più testo o immagini, questi LLM multimodali possono lavorare con più forme di dati, in modo simile a come gli esseri umani possono elaborare contemporaneamente vista, voce e testo.
Nel suo nucleo, L'intelligenza artificiale multimodale accetta varie forme di dati, come testo, immagini, audio, video e persino dati dei sensori, per fornire una comprensione e un'interazione più ricche e sofisticate. Considera un sistema AI che non solo visualizza un'immagine, ma può descriverla, comprenderne il contesto, rispondere a domande su di essa e persino generare contenuti correlati in base a più tipi di input.
Ora, prendiamo lo stesso esempio di un referto radiografico con il contesto di come un LLM multimodale ne comprenderà il contesto. Ecco una semplice animazione che spiega come prima elabora l'immagine tramite l'encoder di immagini per convertirla in vettori e in seguito utilizza LLM che è addestrato su dati medici per rispondere alla query.
Fonte: Google AI medica multimodale
Come funzionano gli LLM multimodali?
Sebbene il funzionamento interno degli LLM multimodali sia piuttosto complesso (più di quello degli LLM), abbiamo provato a suddividerlo in sei semplici passaggi:
Passaggio 1: raccolta degli input – Questo è il primo passaggio in cui i dati vengono raccolti e sottoposti all'elaborazione iniziale. Ad esempio, le immagini vengono convertite in pixel utilizzando in genere architetture di reti neurali convoluzionali (CNN).
Gli input di testo vengono convertiti in token utilizzando algoritmi come BytePair Encoding (BPE) o SentencePiece. D'altro canto, i segnali audio vengono convertiti in spettrogrammi o coefficienti cepstrali di frequenza mel (MFCC). I dati video, invece, vengono suddivisi in ogni frame in forma sequenziale.
Fase 2: Tokenizzazione – L'idea alla base della tokenizzazione è quella di convertire i dati in un formato standard in modo che la macchina possa comprenderne il contesto. Ad esempio, per convertire il testo in token, viene utilizzata l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Per la tokenizzazione delle immagini, il sistema utilizza reti neurali convoluzionali pre-addestrate come architetture ResNet o Vision Transformer (ViT). I segnali audio vengono convertiti in token utilizzando tecniche di elaborazione del segnale in modo che le forme d'onda audio possano essere convertite in espressioni compatte e significative.
Passaggio 3: Incorporamento del livello – In questa fase, i token (che abbiamo ottenuto nella fase precedente) vengono convertiti in vettori densi in modo che questi vettori possano catturare il contesto dei dati. La cosa da notare qui è che ogni modalità sviluppa i propri vettori che sono cross-compatibili con gli altri.
Fase 4: Fusione cross-modale – Finora, i modelli erano in grado di comprendere i dati fino al livello del modello individuale, ma dal 4° passaggio, cambia. Nella fusione cross-modale, il sistema impara a collegare i punti tra più modalità per relazioni contestuali più profonde.
Un buon esempio in cui l'immagine di una spiaggia, una rappresentazione testuale di una vacanza in spiaggia e clip audio di onde, vento e una folla allegra interagiscono. In questo modo, il LLM multimodale non solo comprende gli input, ma mette anche tutto insieme come un'unica esperienza.
Fase 5: Elaborazione della rete neurale – L'elaborazione della rete neurale è il passaggio in cui le informazioni raccolte dalla fusione cross-modale (passaggio precedente) vengono convertite in approfondimenti significativi. Ora, il modello utilizzerà il deep learning per analizzare le intricate connessioni che sono state trovate durante la fusione cross-modale.
Immagina un caso in cui combini referti radiografici, note del paziente e descrizioni dei sintomi. Con l'elaborazione della rete neurale, non solo elencherà i fatti, ma creerà una comprensione olistica in grado di identificare potenziali rischi per la salute e suggerire possibili diagnosi.
Fase 6 – Generazione di output – Questo è il passaggio finale in cui il MLLM creerà un output preciso per te. A differenza dei modelli tradizionali che sono spesso limitati dal contesto, l'output del MLLM avrà una profondità e una comprensione contestuale.
Inoltre, l'output può avere più di un formato, ad esempio la creazione di un set di dati, la creazione di una rappresentazione visiva di uno scenario o anche un output audio o video di un evento specifico.
[Leggi anche: RAG vs. Fine-Tuning: quale si adatta al tuo LLM?]
Quali sono le applicazioni dei modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni?
Anche se MLLM è un termine recentemente scartato, ci sono centinaia di applicazioni in cui troverete notevoli miglioramenti rispetto ai metodi tradizionali, tutto grazie a MLLM. Ecco alcune importanti applicazioni di MLLM:
Assistenza sanitaria e diagnostica medica
Gli LLM multimodali possono essere considerati il prossimo balzo in avanti della medicina nella storia dell'umanità: rispetto ai metodi tradizionali che si basavano in gran parte su punti dati isolati, gli MLLM possono migliorare notevolmente l'assistenza sanitaria combinando dati testuali, visivi e audio per soluzioni diagnostiche e terapeutiche più complete.
- Analisi di immagini mediche: Grazie alla lettura di immagini mediche come radiografie, risonanze magnetiche o TAC insieme alle cartelle cliniche dei pazienti, questi modelli possono contribuire alla diagnosi precoce di condizioni critiche come cancro, malattie cardiache o disturbi neurologici.
- Piani di trattamento personalizzati: Incorporando dati genetici, la storia del paziente e fattori legati allo stile di vita, tali modelli possono elaborare strategie di trattamento altamente personalizzate.
- Assistenza sanitaria remota: Grazie ai LLM multimodali, le videoconsulenze e i contributi dei pazienti possono essere analizzati in tempo reale per fornire assistenza diagnostica in telemedicina.
Ricerca e scoperta scientifica avanzata
In ambito scientifico, gli LLM multimodali favoriscono le innovazioni elaborando set di dati complessi e rivelando modelli che altrimenti potrebbero passare inosservati.
- Approfondimenti interdisciplinari: Questi modelli possono analizzare documenti di ricerca combinati con grafici di dati e immagini sperimentali per identificare uno schema e una correlazione e quindi accelerare l'innovazione in tutti i settori.
- Scoperta di nuovi farmaci: Gli LLM multimodali prevedono l'efficacia dei farmaci e scoprono potenziali soluzioni terapeutiche basandosi su dati biologici, letteratura appropriata e strutture molecolari.
- Ricerca astronomica: I modelli derivati da dati di input quali immagini di telescopi, simulazioni e dati osservativi consentono la scoperta di fenomeni celesti.
- Studi sul climaPossono analizzare immagini satellitari, modelli climatici e resoconti testuali sui cambiamenti ambientali per prevedere disastri naturali.
Accesso e tecnologia assistiva
Gli LLM multimodali sono fondamentali per fornire lo sviluppo di strumenti per le persone con disabilità, accesso e indipendenza.
- Traduzione del parlato nella lingua dei segni: Questi modelli sono in grado di tradurre il parlato nel linguaggio dei segni in tempo reale sulla base di input video e audio, il che supporta la competenza comunicativa tra i clienti sordi.
- Strumenti di descrizione visiva: Questi strumenti possono fornire una descrizione più dettagliata che può aiutare le persone con disabilità visive a orientarsi o fruire di contenuti visivi.
- Comunicazione Aumentativa e Alternativa: I modelli potenziano i dispositivi per le persone con difficoltà di linguaggio integrando la sintesi vocale con la comunicazione basata su testo e immagini.
- Trascrizione e riepilogo in tempo reale: Gli LLM multimodali possono trascrivere accuratamente una riunione o una lezione e fornirne riassunti a persone con disabilità cognitive.
Industrie creative e generazione di contenuti
Gli LLM multimodali possono creare contenuti nuovi e accattivanti partendo dalla semplice sintesi dei dati per le industrie creative.
- Creazione di grafica, video o narrazione: Questi modelli possono creare grafiche, video o narrazioni accattivanti utilizzando semplici spunti per designer e scrittori.
- Sviluppo di film e giochi: Gli LLM multimodali, in combinazione con storyboard visivi e sceneggiature testuali, facilitano la previsualizzazione e lo sviluppo dei personaggi.
- Composizione musicale: Possono comporre melodie o testi utilizzando dati audio e di testo che corrispondono a determinati temi o emozioni.
- Marketing e pubblicità: Questi modelli possono progettare campagne di marketing multimediali utilizzando le preferenze del pubblico e aggiungendo approfondimenti tratti da testo, immagini e video.
Sfide con gli LLM multimodali
Sebbene gli LLM multimodali presentino una vasta gamma di aspetti positivi, pongono anche molteplici sfide che rendono difficile non solo per i singoli individui, ma anche per le aziende, adattarvisi.
Integrazione e rappresentazione dei dati
L'unione di diverse forme di dati (una combinazione di testo, immagini, audio e video) all'interno di un modello crea una complessità intrinseca.
- Tipi di dati multimodali: Anche le diverse forme hanno caratteristiche diverse. Il testo ha caratteristiche sequenziali, le immagini hanno caratteristiche spaziali e l'audio implica la temporizzazione, mettere insieme tutto questo nel contesto di qualcosa è un'importante sfida tecnica.
- Requisiti di pre-elaborazione: La preparazione dei dati per l'addestramento include la pulizia, l'annotazione e l'allineamento degli input da più formati. Questa operazione richiede molte risorse ed è soggetta a errori.
- Set di dati sbilanciati: La maggior parte dei set di dati sono abbondanti in un tipo di dati, come il testo, ma scarsi in altri, come i video. Uno squilibrio nei set di dati può portare a prestazioni del modello distorte.
Complessità
A parte i problemi di dati, gli MLLM sono sistemi di intelligenza artificiale complessi. Costruire e scalare gli MLLM non richiede solo costi significativi, ma anche competenze.
- Elevata richiesta computazionale: È noto che i tradizionali LLM sono software che richiedono molta GPU e quando si aggiunge la multimodalità al grafico, i requisiti hardware diventano eccessivi, tanto che le piccole organizzazioni potrebbero non essere in grado di permetterselo.
- Memoria e archiviazione: Quando si ha a che fare con LLM multimodali, i parametri possono facilmente sopraffare l'hardware di intelligenza artificiale esistente.
Mancanza di dati
Questo è di gran lunga il problema più critico che chiunque si trovi ad affrontare quando costruisce un MLLM.
- Mancanza di dati MLLM: È difficile trovare set di dati che possano combinare più formati, soprattutto se si tratta di dati relativi a diritto e medicina.
- Processo di annotazione complesso: Quando si considera l'etichettatura di set di dati come video e immagini, spesso è necessario l'intervento di esperti e tecnologie moderne.
- Preoccupazioni relative alla privacy: La raccolta di set di dati quali immagini, video e testi che riguardano la storia personale può comportare complicazioni legali e legate alla privacy.
In che modo Shaip può aiutarti a creare LLM multimodali?
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