Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) yapay zekada (AI) bir devrimdir. Metin, görüntü veya ses gibi tek bir veri ortamında çalışan geleneksel AI modellerinin aksine, LMM'ler aynı anda birden fazla modaliteyi oluşturma ve işleme yeteneğine sahiptir.
Bu nedenle bağlam-farkında multimedya bilgisine sahip çıktıların üretilmesi. Bu makalenin amacı LMM'lerin ne olduğunu, LLM'lerden nasıl farklı hale geldiklerini ve bunu mümkün kılan teknolojiler temelinde nerede uygulanabileceklerini ortaya çıkarmaktır.
Büyük Çok Modlu Modeller Açıklandı
LMM'ler, birden fazla veri kipliğini işleyebilen ve yorumlayabilen AI sistemleridir. Bir kiplik, bir sisteme girilebilen herhangi bir veri yapısını temsil etmek için kullanılan bir terimdir. Kısacası, geleneksel AI modelleri aynı anda yalnızca bir kiplik üzerinde çalışır (örneğin, metin tabanlı dil modelleri veya görüntü tanıma sistemleri); LMM'ler, farklı kaynaklardan gelen bilgileri analiz için ortak bir çerçeveye getirerek bu engeli ortadan kaldırır.
Örneğin, Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) bir haber makalesini (metin) okuyabilen, beraberindeki fotoğrafları (görüntüleri) analiz edebilen ve kapsamlı bir özet oluşturmak için ilgili video kliplerle ilişkilendirebilen yapay zeka sistemlerinden biri olabilir.
Yabancı bir dildeki bir menünün görüntüsünü okuyabilir, bunun metinsel çevirisini yapabilir ve içeriğe bağlı olarak diyet önerilerinde bulunabilir. Bu tür bir modalite entegrasyonu, LMM'lerin daha önce tek modlu AI sistemleri için zor olan şeyleri yapmaları için kozmik bir kapı açar.
LMM'ler Nasıl Çalışır?
LMM'lerin çok modlu verileri etkili ve optimum şekilde işlemesini sağlayan yöntemler mimariler ve eğitim teknikleri olarak gruplandırılabilir. İşte nasıl çalıştıkları:
- Giriş Modülleri: Duygusal ve belirgin sinir ağları her modaliteyi yönetir. Bu durumda, metin doğal dil işleme modeli (NLP) tarafından doğal dil işleme olurdu; bir görüntü evrişimli sinir ağı (CNN) olurdu; ve ses eğitilmiş bir RNN veya dönüştürücü olurdu.
- Füzyon Modülleri: Bu, giriş modüllerinin çıktılarını alır ve bunları tek bir gösterimde birleştirir.
- Çıkış Modülleri: Burada birleştirilmiş gösterim, bir tahmin, karar veya yanıt biçiminde bir sonuç üretmeye yol açar. Örneğin, bir video hakkında bir görüntü-cevap sorgusu hakkında altyazılar üretmek, konuşulan izni eylemlere çevirmek.
LMM'ler ve LLM'ler: Temel Farklar
| Özellikler(Hazırlık aşamasında) | Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) | Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) |
|---|---|---|
| Veri Modalitesi | Sadece yazı | Metin, resimler, ses, video |
| Uygulama Alanı | Dil anlayışı ve nesil | Çapraz-modal anlayış ve üretim |
| Uygulamalar | Makale yazma, belgeleri özetleme | Resim altyazısı, video analizi, çok modlu soru-cevap |
| Eğitim verileri | Metin korpusları | Metin + resim + ses + video |
| Örnekler | GPT-4 (yalnızca metin modu) | GPT-4 Vizyonu, Google Gemini |
Büyük Çok Modlu Modeller İçin Uygulamalar
LMM’ler aynı anda birden fazla veri türünü hesaplayabildiğinden farklı sektörlerde uygulama ve yaygınlık dereceleri oldukça yüksektir.
Sağlık hizmeti
Vaka hakkında iletişimi kolaylaştırmak için radyoloji görüntülerini hastanın bilgileriyle analiz edin. Örnek: İlgili doktorun yorumlarını dikkate alarak röntgen filmlerini yorumlamak.
Eğitim
Metin, resim tabanlı materyaller ve işitsel açıklamaları entegre ederek etkileşimli öğrenme sağlayın. Örnek: Birden fazla dilde eğitim videoları için altyazıları otomatik olarak oluşturun.
Kullanıcı Desteği
Chatbot'ları, kullanıcıların gönderdiği ekran görüntülerini veya resimleri, metin sorgularıyla birlikte yorumlayabilecek düzeye getirin.
Eğlence
Modelin hem video içeriğini hem de diyalog metinlerini analiz ettiği film veya TV şovları için altyazı geliştirme.
Perakende ve E-Ticaret
Daha iyi ürün önerilerinde bulunmak için ürün incelemelerini (metin), çeşitli kullanıcı tarafından yüklenen görselleri ve kutu açma videolarını analiz edin.
Özerk Araçlar
Durumları değerlendirmek ve gerçek zamanlı eylemlerde bulunmak için kamera beslemesini, LiDAR'ı ve GPS'i birleştirmek üzere duyusal veriler sağlayın.
LMM'leri eğitmek
Tek modlu modellerin aksine, çok modlu modelleri eğitmek genellikle önemli ölçüde daha fazla karmaşıklık gerektirir. Bunun basit nedeni farklı veri kümelerinin ve karmaşık mimarilerin zorunlu kullanımıdır:
- Çok Modlu Veri Kümeleri: Eğitim sırasında, farklı modaliteler arasında büyük veri kümeleri kullanılmalıdır. Bu örnek için şunları kullanabiliriz:
- Resimler ve metin başlıkları görsel dil görevlerine karşılık gelir.
- Görsel-işitsel görevlere karşılık gelen yazılı metinlerle eşleştirilen videolar.
- Optimizasyon Yöntemleri: Tüm modalitelere ilişkin tahminler ile gerçek veriler arasındaki farkı tanımlamak için kayıp fonksiyonunu en aza indirecek şekilde eğitimin optimize edilmesi gerekmektedir.
- Dikkat Mekanizmaları: Modelin girdi verilerinin tüm ilgili kısımlarına odaklanmasına ve garanti edilmeyen bilgileri görmezden gelmesine olanak tanıyan bir mekanizma. Örneğin:
- Bir görüntüdeki belirli nesnelere ilişkin sorulara cevap vermeye çalışırken, o nesneye odaklanmak.
- Bir videonun altyazısını oluşturmaya çalışırken transkriptteki belirli kelimelere yoğunlaşmak.
- Çok Modlu Yerleştirmeler: Bunlar, modaliteler arasında ortak bir temsil alanı oluşturarak modelin modaliteler arasındaki ilişkileri anlamasını sağlar. Örneğin:
- “Köpek” terimi; köpeğin bir resmi; ve bununla ilişkili havlama sesi.
LMM'leri Oluşturmada Karşılaşılan Zorluklar
Etkili LMM'ler kurmak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli zorlukları beraberinde getirir:
Veri Entegrasyonu
Veri kümeleri kendi içinde çeşitlidir ve farklı yöntemler arasında tutarlılık sağlamak için dikkatlice hizalanmalıdır.
Hesaplamalı Maliyetler
LMM'leri eğitmek, veri kümelerinin karmaşıklığı ve büyük ölçekli olması nedeniyle hesaplama açısından maliyetlidir.
Modeli Yorumlamak
İstatistiksel tabanlı modellerin kararlara nasıl ulaştığını anlamak zor olabilir, çünkü model oluşturmanın büyük bir kısmı bazen anlaşılması, belirlenmesi ve açıklanması kolay olmayan çeşitli karmaşık mimarileri takip eder.
ölçeklenebilirlik
Dolayısıyla, çok modlu girdileri otomatik olarak işlemesi gereken bu LMM'lerin ölçeklenebilmesi için hedeflenen uygulamaların güçlü bir altyapıya ihtiyacı olacaktır.
Shaip nasıl yardımcı olabilir?
Büyük bir potansiyelin olduğu yerde, entegrasyon, ölçekleme, hesaplama masrafı ve bu modellerin tam olarak benimsenmesine sınırlamalar getirebilecek intermodal tutarlılık zorlukları da vardır. Shaip'in devreye girdiği yer burasıdır. Tüm yönergeleri takip ederken size çeşitli veriler sağlamak için yüksek kaliteli, çeşitli ve iyi açıklamalı multimodal veri kümeleri sunuyoruz.
Özelleştirilmiş veri hizmetlerimiz ve açıklama hizmetlerimizle Shaip, LMM'lerin başlangıçta geçerli ve gözle görülür şekilde işlevsel veri kümeleri üzerinde eğitilmesini sağlayarak, işletmelerin çok modlu yapay zekanın kapsamlı potansiyellerini ele alırken aynı zamanda verimli ve ölçeklenebilir bir performans sergilemelerini sağlar.
