I Large Multimodal Models (LMM) sono una rivoluzione nell'intelligenza artificiale (AI). A differenza dei tradizionali modelli AI che operano all'interno di un singolo ambiente di dati come testo, immagini o audio, gli LMM sono in grado di creare ed elaborare più modalità simultaneamente.
Da qui la generazione di output con informazioni multimediali consapevoli del contesto. Lo scopo di questo articolo è di svelare cosa sono gli LMM, come si differenziano dagli LLM e dove possono essere applicati, sulla base di tecnologie che lo rendono possibile.
Grandi modelli multimodali spiegati
Gli LMM sono sistemi di intelligenza artificiale in grado di elaborare e interpretare più tipi di modalità di dati. Una modalità è un termine utilizzato per rappresentare qualsiasi struttura di dati che può essere inserita in un sistema. In breve, i modelli di intelligenza artificiale tradizionali lavorano su una sola modalità (ad esempio, modelli linguistici basati su testo o sistemi di riconoscimento delle immagini) alla volta; gli LMM infrangono questa barriera portando informazioni da diverse fonti in un framework comune per l'analisi.
Ad esempio, gli LLM possono essere uno dei sistemi di intelligenza artificiale in grado di leggere un articolo di giornale (testo), analizzare le fotografie (immagini) che lo accompagnano e correlarlo con i videoclip correlati per ottenere un riepilogo completo.
Può leggere un'immagine di un menu in una lingua straniera, farne una traduzione testuale e dare consigli dietetici in base al contenuto. Tale integrazione di modalità apre una porta cosmica per gli LMM per fare quelle cose che in precedenza erano difficili per i sistemi di intelligenza artificiale unimodale.
Come funzionano gli LMM
I metodi che consentono agli LMM di gestire dati multimodali in modo efficace e ottimale possono essere raggruppati in architetture e tecniche di training. Ecco come funzionano:
- Moduli di ingresso: Le reti neurali emozionali e distinte gestiscono ogni modalità. In questo caso, il testo sarebbe un'elaborazione del linguaggio naturale da parte di un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP); un'immagine sarebbe una rete neurale convoluzionale (CNN); e l'audio sarebbe una RNN o un trasformatore addestrato.
- Moduli Fusion: Ciò prenderebbe gli output dei moduli di input e li combinerebbe in un'unica rappresentazione.
- Moduli di uscita: Qui la rappresentazione unita lascia spazio alla generazione di un risultato sotto forma di previsione, decisione o risposta. Ad esempio, la generazione di didascalie su una query di risposta a un'immagine su un video che traduce il permesso parlato in azioni.
LMM vs. LLM: differenze chiave
| caratteristica | Large Language Models (LLM) | Grandi modelli multimodali (LMM) |
|---|---|---|
| Modalità dei dati | Solo testo | Testi, immagini, audio, video |
| Capabilities | Comprensione e generazione del linguaggio | Comprensione e generazione cross-modale |
| Applicazioni | Scrivere articoli, riassumere documenti | Didascalie delle immagini, analisi video, domande e risposte multimodali |
| Dati di allenamento | Corpi di testo | Testo + immagini + audio + video |
| Esempi | GPT-4 (modalità solo testo) | Visione GPT-4, Google Gemini |
Applicazioni per grandi modelli multimodali
Poiché gli LMM possono elaborare più tipi di dati contemporaneamente, il grado delle loro applicazioni e la loro diffusione sono molto elevati in diversi settori.
Sistema Sanitario
Analizzare le immagini radiologiche con le informazioni del paziente, per facilitare la comunicazione sul caso. Esempio: Interpretare le radiografie tenendo conto dei commenti del medico pertinente.
Istruzione
Fornire apprendimento interattivo integrando testo, materiali basati su immagini e spiegazioni uditive. Esempio: generare automaticamente sottotitoli per video educativi in più lingue.
Assistenza clienti
Migliorare i chatbot affinché siano in grado di interpretare screenshot o immagini inviate dagli utenti insieme a query di testo.
Intrattenimento
Sviluppo di sottotitoli per film o programmi TV, in cui il modello analizza sia il contenuto video sia le trascrizioni dei dialoghi.
Vendita al dettaglio e commercio elettronico
Analizza le recensioni dei prodotti (testo), le varie immagini caricate dagli utenti e i video di unboxing per consigliare prodotti migliori.
Veicoli autonomi
Fornire dati sensoriali per combinare il feed della telecamera, il LiDAR e il GPS per valutare le situazioni e intraprendere azioni in tempo reale.
Formazione LMM
A differenza dei modelli unimodali, l'addestramento di modelli multimodali comporta solitamente una complessità sostanzialmente maggiore. La ragione semplice è l'uso obbligatorio di set di dati diversi e architetture complesse:
- Set di dati multimodali: Durante l'addestramento, devono essere utilizzati grandi set di dati tra diverse modalità. Per questo esempio, possiamo usare:
- Le immagini e le didascalie di testo corrispondono alle attività di linguaggio visivo.
- Video abbinati a trascrizioni scritte corrispondenti alle attività audiovisive.
- Metodi di ottimizzazione: L'addestramento deve essere ottimizzato per ridurre al minimo la funzione di perdita per descrivere la differenza tra le previsioni e i dati di base relativi a tutte le modalità.
- Meccanismi di attenzione: Un meccanismo che consente al modello di concentrarsi su tutte le porzioni rilevanti dei dati di input e ignorare le informazioni ingiustificate. Ad esempio:
- Concentrarsi su oggetti specifici in un'immagine quando si cerca di rispondere a domande ad essi correlate.
- Concentrarsi su parole specifiche in una trascrizione quando si cerca di generare i sottotitoli per un video.
- Incorporamenti multimodali: Questi creano uno spazio congiunto di rappresentazioni attraverso le modalità, consentendo al modello di comprendere le relazioni tra le modalità. Ad esempio:
- Il termine "cane"; un'immagine del cane; e il suono dell'abbaiare associato.
Sfide nella costruzione di LMM
La creazione di LMM efficaci comporta diverse sfide, tra cui:
Integrazione dei dati
I set di dati stessi sono eterogenei e devono essere allineati attentamente per garantire coerenza tra le modalità.
Costi computazionali
L'addestramento degli LMM è computazionalmente costoso a causa della complessità e dei set di dati su larga scala.
Interpretazione del modello
Comprendere il modo in cui i modelli basati sulla statistica giungono a decisioni può essere difficile, perché gran parte della costruzione dei modelli segue varie architetture complesse che a volte non sono facili da comprendere, accertare e spiegare.
Scalabilità
Pertanto, le applicazioni previste necessiterebbero di un'infrastruttura solida per scalare questi LMM, che devono gestire automaticamente input multimodali.
Come può aiutare Shaip?
Laddove c'è un grande potenziale, ci sono anche sfide di integrazione, scalabilità, spese computazionali e coerenza intermodale, che possono imporre limiti alla completa adozione di questi modelli. È qui che entra in gioco Shaip. Forniamo set di dati multimodali di alta qualità, vari e ben annotati per fornirti dati diversificati, seguendo tutte le linee guida.
Grazie ai nostri servizi di dati e di annotazione personalizzati, Shaip garantisce che gli LMM siano stati originariamente addestrati su set di dati validi e chiaramente operativi, consentendo così alle aziende di sfruttare le potenzialità globali dell'intelligenza artificiale multimodale, ottenendo al contempo prestazioni efficienti e scalabili.
