Bir röntgen raporunuz olduğunu ve hangi yaralanmalara sahip olduğunuzu anlamanız gerektiğini düşünün. Bir seçenek, ideal olarak yapmanız gereken bir doktora gitmenizdir ancak bazı nedenlerden dolayı bunu yapamıyorsanız, röntgen taramanızı işleyecek ve taramalara göre tam olarak hangi yaralanmalara sahip olduğunuzu söyleyecek Multimodal Large Language Models (MLLM'ler) kullanabilirsiniz.
Basitçe anlatmak gerekirse, MLLM'ler metin, resim, ses, video vb. gibi birden fazla modelin birleşiminden başka bir şey değildir ve sadece normal bir metin sorgusunu değil, resim ve ses gibi birden fazla biçimdeki soruları da işleyebilirler.
Bu yazımızda sizlere MLLM'lerin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve kullanabileceğiniz en iyi MMLM'lerin hangileri olduğunu anlatacağız.
Multimodal LLM nedir?
Çoğunlukla metin veya görüntü olmak üzere yalnızca bir veri türüyle çalışabilen geleneksel Hukuk Yüksek Lisans programlarının aksine, bu çok biçimli Hukuk Yüksek Lisans programları, insanların aynı anda görme, ses ve metni işleyebilmesine benzer şekilde birden fazla veri türüyle çalışabilir.
Onun çekirdeğinde, Çok modlu AI, metin, resim, ses, video ve hatta sensör verileri gibi çeşitli veri biçimlerini alır, daha zengin ve daha sofistike bir anlayış ve etkileşim sağlamak için. Sadece bir görüntüyü görüntülemekle kalmayıp onu tanımlayabilen, bağlamını anlayabilen, bununla ilgili soruları yanıtlayabilen ve hatta birden fazla girdi türüne dayalı olarak ilgili içerik üretebilen bir AI sistemini düşünün.
Şimdi, çok modlu bir LLM'nin bağlamını nasıl anlayacağı bağlamında bir x-ışını raporunun aynı örneğini ele alalım. İşte, görüntüyü vektörlere dönüştürmek için görüntü kodlayıcısı aracılığıyla ilk önce görüntüyü nasıl işlediğini ve daha sonra sorguyu yanıtlamak için tıbbi veriler üzerinde eğitilen LLM'yi nasıl kullandığını açıklayan basit bir animasyon.
Kaynak: Google multimodal tıbbi AI
Çok Modlu Hukuk Yüksek Lisansı nasıl çalışır?
Çok modlu LLM'lerin iç işleyişi oldukça karmaşık olsa da (LLM'lerden daha karmaşıktır), bunları altı basit adıma ayırmaya çalıştık:
1. Adım: Girdi Toplama – Bu, verilerin toplandığı ve ilk işleme tabi tutulduğu ilk adımdır. Örneğin, görüntüler genellikle evrişimli sinir ağı (CNN) mimarileri kullanılarak piksellere dönüştürülür.
Metin girişleri, BytePair Encoding (BPE) veya SentencePiece gibi algoritmalar kullanılarak belirteçlere dönüştürülür. Öte yandan, ses sinyalleri spektrogramlara veya mel-frekans cepstral katsayılarına (MFCC'ler) dönüştürülür. Ancak video verileri, ardışık biçimde her kareye ayrılır.
Adım 2: Tokenleştirme – Tokenleştirmenin ardındaki fikir, verileri makinenin bağlamını anlayabilmesi için standart bir forma dönüştürmektir. Örneğin, metni tokenlere dönüştürmek için doğal dil işleme (NLP) kullanılır.
Görüntü belirteçleme için sistem, ResNet veya Vision Transformer (ViT) mimarileri gibi önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağlarını kullanır. Ses sinyalleri, ses dalga biçimlerinin kompakt ve anlamlı ifadelere dönüştürülebilmesi için sinyal işleme teknikleri kullanılarak belirteçlere dönüştürülür.
Adım 3: Katmanı Gömme – Bu adımda, tokenlar (önceki adımda elde ettiğimiz) verinin bağlamını yakalayabilecek şekilde yoğun vektörlere dönüştürülür. Burada dikkat edilmesi gereken şey, her bir modalitenin diğerleriyle çapraz uyumlu kendi vektörlerini geliştirmesidir.
Adım 4: Çapraz-Modal Füzyon – Şimdiye kadar modeller, verileri bireysel model seviyesine kadar anlayabiliyordu ancak 4. adımdan itibaren değişiyor. Çapraz-modal füzyonda, sistem daha derin bağlamsal ilişkiler için birden fazla modalite arasındaki noktaları birleştirmeyi öğrenir.
Bir plajın görüntüsünün, plajda geçirilen bir tatilin metinsel temsilinin ve dalgaların, rüzgarın ve neşeli bir kalabalığın ses kliplerinin etkileşime girdiği iyi bir örnek. Bu şekilde çok modlu LLM yalnızca girdileri anlamakla kalmaz, aynı zamanda her şeyi tek bir deneyim olarak bir araya getirir.
Adım 5: Sinir Ağı İşleme – Sinir ağı işleme, çapraz-modal füzyondan (önceki adım) toplanan bilgilerin anlamlı içgörülere dönüştürüldüğü adımdır. Şimdi, model çapraz-modal füzyon sırasında bulunan karmaşık bağlantıları analiz etmek için derin öğrenmeyi kullanacaktır.
Röntgen raporlarını, hasta notlarını ve semptom açıklamalarını birleştirdiğiniz bir durumu hayal edin. Sinir ağı işlemeyle, yalnızca gerçekleri listelemekle kalmayacak, aynı zamanda potansiyel sağlık risklerini belirleyebilen ve olası teşhisleri önerebilen bütünsel bir anlayış yaratacaktır.
Adım 6 – Çıktı Oluşturma – Bu, MLLM'nin sizin için kesin bir çıktı hazırlayacağı son adımdır. Genellikle bağlamla sınırlı olan geleneksel modellerin aksine, MLLM'nin çıktısı derinliğe ve bağlamsal bir anlayışa sahip olacaktır.
Ayrıca çıktı, bir veri kümesi oluşturma, bir senaryonun görsel temsilini oluşturma, hatta belirli bir olayın ses veya video çıktısını oluşturma gibi birden fazla formata sahip olabilir.
[Ayrıca Okuyun: RAG ve İnce Ayar: Hangisi LLM'nize Uygun??]
Çok Modlu Büyük Dil Modellerinin Uygulamaları Nelerdir?
MLLM yeni atılmış bir terim olsa da, geleneksel yöntemlere kıyasla dikkat çekici iyileştirmeler bulacağınız yüzlerce uygulama var, hepsi MLLM'ler sayesinde. İşte MLLM'nin bazı önemli uygulamaları:
Sağlık ve Tıbbi Tanı
Çok modlu Hukuk Yüksek Lisansı (LLM), izole veri noktalarına büyük ölçüde dayanan geleneksel yöntemlere kıyasla insanlık tarihindeki bir sonraki tıbbi sıçrama olarak düşünülebilir; Çok Modlu Hukuk Yüksek Lisansı (MLLM), daha kapsamlı tanı ve tedavi çözümleri için metinsel, görsel ve işitsel verileri birleştirerek sağlık hizmetlerini büyük ölçüde iyileştirebilir.
- Tıbbi Görüntüleme Analizi: Bu modeller, hasta kayıtlarının bulunduğu röntgen, MR veya BT taramaları gibi tıbbi görüntüleri okuyarak kanser, kalp hastalığı veya nörolojik bozukluklar gibi kritik durumların erken teşhisinde yardımcı olabilir.
- Kişiselleştirilmiş Tedavi Planları: Bu tür modeller, genetik verileri, hastanın geçmişini ve yaşam tarzı faktörlerini bir araya getirerek son derece kişiselleştirilmiş tedavi stratejileri ortaya koyabiliyor.
- Uzaktan Sağlık Hizmeti: Multimodal LLM'ler sayesinde telemedikal alanda gerçek zamanlı tanı yardımı için video görüşmeleri ve hasta girdileri analiz edilebilmektedir.
İleri Bilimsel Araştırma ve Keşif
Bilimde, çok modlu LLM'ler karmaşık veri kümelerini işleyerek ve aksi takdirde fark edilemeyecek kalıpları ortaya çıkararak çığır açan buluşları destekler.
- Disiplinlerarası Görüşler: Bu modeller, araştırma makalelerini veri grafikleri ve deneysel görüntülerle birleştirerek bir desen ve korelasyon belirlemek ve dolayısıyla alanlar arası yeniliği hızlandırmak için analiz edebilir.
- İlaç Keşfi: Çok modlu LLM'ler ilaç etkinliğini öngörür ve biyolojik verilere, uygun literatüre ve moleküler yapılara dayalı potansiyel terapötik çözümler keşfeder.
- Astronomik Araştırma: Teleskop görüntüleri, simülasyonlar ve gözlem verileri gibi girdilerden türetilen modeller, göksel olayların keşfedilmesine olanak tanır.
- İklim Etütleri:Doğal afetleri tahmin etmek için uydu görüntülerini, iklim modellerini ve çevresel değişikliklere ilişkin metin tabanlı raporları analiz edebilirler.
Erişim ve Yardımcı Teknolojiler
Çok modlu Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.), engelli insanlara yönelik araçların geliştirilmesi, erişim ve bağımsızlık sağlanması açısından önemlidir.
- Konuşmanın İşaret Diline Çevirisi: Bu modeller, video ve ses girişlerine dayanarak konuşmayı gerçek zamanlı olarak işaret diline çevirebiliyor ve bu da sağır danışanlar arasında iletişimsel yeterliliği destekliyor.
- Görsel Açıklama Araçları:Bu araçlar, görme engelli kişilerin görsellerde gezinmesine veya görselleri tüketmesine yardımcı olabilecek daha ayrıntılı açıklamalar sağlayabilir.
- Artırıcı ve Alternatif İletişim: Modeller, konuşma sentezini metin ve resim tabanlı iletişimle birleştirerek konuşma güçlüğü çeken kişilere yönelik cihazları geliştiriyor.
- Gerçek Zamanlı Transkripsiyon ve Özetleme: Çok modlu Hukuk Yüksek Lisansı (LLM) öğrencileri bir toplantıyı veya dersi doğru bir şekilde yazıya dökebilir ve bilişsel engelli bireylere özetler sağlayabilir.
Yaratıcı Endüstriler ve İçerik Üretimi
Çok modlu LLM'ler, yaratıcı endüstriler için yalnızca veri sentezinden yeni ve ilgi çekici içerikler yaratabilir.
- Grafik, video veya anlatı oluşturma: Bu modeller, tasarımcılar ve yazarlar için basit komutlar kullanarak ilgi çekici grafikler, videolar veya anlatılar ortaya çıkarabilir.
- Film ve Oyun Geliştirme: Çok modlu LLM'ler, hem görsel hikaye panoları hem de metinsel senaryolarla birlikte kullanıldığında, ön görselleştirmeye ve karakter geliştirmeye yardımcı olur.
- Müzik kompozisyonu: Belirli temalara veya duygulara uyan ses ve metin verilerini kullanarak melodiler veya sözler besteleyebilirler.
- Pazarlama ve Reklamcılık: Bu modeller, hedef kitlenin tercihlerini kullanarak ve metin, görsel ve videolardan gelen içgörüleri ekleyerek multimedya pazarlama kampanyaları tasarlayabilir.
Çok Modlu LLM'lerin Zorlukları
Çok Modlu Hukuk Yüksek Lisansı (Multimodal LLM) birçok olumlu yönü yanında, yalnızca bireylerin değil şirketlerin de uyum sağlamasını zorlaştıran birçok zorluğu da beraberinde getiriyor.
Verilerin Entegrasyonu ve Temsili
Farklı veri biçimlerinin (metin, resim, ses ve videonun bir kombinasyonu) tek bir modelde bir araya getirilmesi, doğası gereği karmaşıklık yaratır.
- Çok Modlu Veri Türleri: Farklı formların farklı özellikleri de vardır. Metin ardışık özelliklere sahiptir; resimler uzamsal özelliklere sahiptir ve ses zamanlamayı içerir, tüm bunları bir şeyin bağlamında bir araya getirmek önemli bir teknik zorluktur.
- Ön İşleme Gereksinimleri: Verileri eğitime hazırlamak, birden fazla formattan gelen girdileri temizlemeyi, açıklama eklemeyi ve hizalamayı içerir. Bu, kaynak yoğun ve hatalara eğilimlidir.
- Dengesiz Veri Kümeleri: Çoğu veri kümesi, metin gibi bir veri türünde bol miktarda bulunurken, videolar gibi diğerlerinde seyrektir. Veri kümelerindeki bir dengesizlik, önyargılı model performansına yol açabilir.
karmaşa
Veri sorunlarının yanı sıra, MLLM'ler karmaşık AI sistemleridir. MLLM'leri oluşturmak ve ölçeklendirmek yalnızca önemli bir maliyet değil, aynı zamanda beceriler de gerektirir.
- Yüksek Hesaplama Talebi: Geleneksel LLM'lerin GPU yoğunluklu yazılımlar olduğu bilinmektedir ve tabloya çoklu-modaliteyi eklediğinizde, donanım gereksinimleri raflardan çıkar, öyle ki küçük kuruluşlar bunu karşılayamayabilir.
- Bellek ve Depolama: Çok modlu LLM'lerle uğraştığınızda, parametreler mevcut yapay zeka donanımını kolayca alt üst edebilir.
Veri eksikliği
Bu, MLLM'ler kurarken herkesin karşılaşacağı en kritik sorun olmalı.
- MLLM Verilerinin Eksikliği: Birden fazla formatı birleştirebilen veri kümelerini bulmak zordur, özellikle de hukuk ve tıp alanındaki veri kümelerini.
- Karmaşık Açıklama Süreci: Video ve resim gibi veri kümelerini etiketlemeyi düşündüğünüzde, bunlar genellikle uzman müdahalesi ve modern teknoloji gerektirir.
- Gizlilik endişeleri: Kişisel geçmişi içeren resim, video ve metin gibi veri kümelerinin toplanması gizliliğe ve yasal sorunlara yol açabilir.
Shaip Çok Modlu LLM'ler Kurmanıza Nasıl Yardımcı Olabilir?
Shaip, veri çözümleri konusunda iyi donanımlıdır ve yüksek kaliteli veri çözümleri sunarak, optimum performansa ulaşmak için çok önemli olan modellerinizin çeşitli ve doğru veri kümeleri üzerinde eğitilmesini sağlarız.
İster birlikte çalışın, ister Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) Önemli miktarda hesaplama kaynağı veya verimlilik gerektiren Küçük Dil Modelleri (SLM) gerektiren uygulamalarda Shaip, özel ihtiyaçlarınızı karşılamak için özel veri açıklama ve etik kaynak hizmetleri sunar.
