Dychmygwch fod gennych adroddiad pelydr-x a bod angen i chi ddeall pa anafiadau sydd gennych. Un opsiwn yw y gallwch ymweld â meddyg a dylech yn ddelfrydol ond am ryw reswm, os na allwch, gallwch ddefnyddio Modelau Iaith Mawr Amlfodd (MLLMs) a fydd yn prosesu eich sgan pelydr-x ac yn dweud wrthych yn union pa anafiadau sydd gennych. i'r sganiau.
Yn syml, nid yw MLLMs yn ddim byd ond cyfuniad o fodelau lluosog fel testun, delwedd, llais, fideos, ac ati sydd nid yn unig yn gallu prosesu ymholiad testun arferol ond sy'n gallu prosesu cwestiynau ar ffurfiau lluosog megis delweddau a sain.
Felly yn yr erthygl hon, byddwn yn eich tywys trwy beth yw MLLMs, sut maen nhw'n gweithio a beth yw'r MMLMs gorau y gallwch eu defnyddio.
Beth yw LLMs Amlfodd?
Yn wahanol i LLMs traddodiadol sy'n gallu gweithio gydag un math o ddata yn unig - testun neu ddelwedd yn bennaf, gall y LLMs amlfodd hyn weithio gyda ffurfiau lluosog o ddata sy'n debyg i sut y gall bodau dynol brosesu gweledigaeth, llais a thestun i gyd ar unwaith.
Yn ei graidd, Mae AI amlfodd yn cynnwys gwahanol fathau o ddata, megis testun, delweddau, sain, fideo, a hyd yn oed data synhwyrydd, i ddarparu dealltwriaeth a rhyngweithiad cyfoethocach a mwy soffistigedig. Ystyriwch system AI sydd nid yn unig yn gweld delwedd ond yn gallu ei disgrifio, yn deall y cyd-destun, yn ateb cwestiynau amdano, a hyd yn oed yn cynhyrchu cynnwys cysylltiedig yn seiliedig ar sawl math o fewnbwn.
Nawr, gadewch i ni gymryd yr un enghraifft o adroddiad pelydr-x gyda'r cyd-destun o sut y bydd LLM amlfodd yn deall ei gyd-destun. Dyma animeiddiad syml yn esbonio sut mae'n prosesu'r ddelwedd yn gyntaf trwy'r amgodiwr delwedd i drosi'r ddelwedd yn fectorau ac yn ddiweddarach mae'n defnyddio LLM sydd wedi'i hyfforddi dros ddata meddygol i ateb yr ymholiad.
ffynhonnell: AI meddygol amlfodd Google
Sut mae LLMs Amlfodd yn gweithio?
Er bod gweithrediadau mewnol LLMs amlfodd yn eithaf cymhleth (mwy nag LLMs), rydym wedi ceisio eu torri i lawr yn chwe cham syml:
Cam 1: Casgliad Mewnbwn - Dyma'r cam cyntaf lle mae'r data'n cael ei gasglu ac yn cael ei brosesu cychwynnol. Er enghraifft, mae delweddau'n cael eu trosi'n bicseli fel arfer gan ddefnyddio pensaernïaeth rhwydwaith niwral convolutional (CNN).
Mae mewnbynnau testun yn cael eu trosi'n docynnau gan ddefnyddio algorithmau fel BytePair Encoding (BPE) neu SentencePiece. Ar y llaw arall, mae signalau sain yn cael eu trosi'n sbectrogramau neu gyfernodau ceptral amledd mel (MFCCs). Fodd bynnag, caiff data fideo ei dorri i lawr i bob ffrâm ar ffurf ddilyniannol.
Cam 2: Tocynnu - Y syniad y tu ôl i symboleiddio yw trosi'r data yn ffurf safonol fel bod y peiriant yn gallu deall ei gyd-destun. Er enghraifft, i drosi testun yn docynnau, defnyddir prosesu iaith naturiol (NLP).
Ar gyfer tokenization delwedd, mae'r system yn defnyddio rhwydweithiau niwral convolutional sydd wedi'u hyfforddi ymlaen llaw fel pensaernïaeth ResNet neu Vision Transformer (ViT). Mae'r signalau sain yn cael eu trosi'n docynnau gan ddefnyddio technegau prosesu signal fel y gellir trosi tonffurfiau sain yn ymadroddion cryno ac ystyrlon.
Cam 3: Ymgorffori Haen - Yn y cam hwn, mae'r tocynnau (a gyflawnwyd gennym yn y cam blaenorol) yn cael eu trosi'n fectorau trwchus mewn ffordd y gall y fectorau hyn ddal cyd-destun y data. Y peth i'w nodi yma yw bod pob dull yn datblygu ei fectorau ei hun sy'n groes-gydnaws ag eraill.
Cam 4: Cyfuniad Traws-foddol – Hyd yn hyn, roedd modelau'n gallu deall y data hyd at lefel y model unigol ond o'r 4ydd cam, mae'n newid. Mewn ymasiad traws-foddol, mae'r system yn dysgu cysylltu dotiau rhwng dulliau lluosog ar gyfer perthnasoedd cyd-destunol dyfnach.
Un enghraifft dda lle mae delwedd traeth, cynrychiolaeth destunol o wyliau ar y traeth, a chlipiau sain o donnau, gwynt, a thyrfa siriol yn rhyngweithio. Fel hyn mae'r LLM amlfodd nid yn unig yn deall y mewnbynnau ond hefyd yn rhoi popeth at ei gilydd fel un profiad unigol.
Cam 5: Prosesu Rhwydwaith Niwral - Prosesu rhwydwaith nerfol yw'r cam lle mae gwybodaeth a gesglir o'r ymasiad traws-foddol (cam blaenorol) yn cael ei throsi'n fewnwelediadau ystyrlon. Nawr, bydd y model yn defnyddio dysgu dwfn i ddadansoddi'r cysylltiadau cymhleth a ganfuwyd yn ystod ymasiad traws-foddol.
Delweddwch achos lle rydych chi'n cyfuno adroddiadau pelydr-x, nodiadau cleifion, a disgrifiadau o symptomau. Gyda phrosesu rhwydwaith niwral, bydd nid yn unig yn rhestru ffeithiau ond bydd yn creu dealltwriaeth gyfannol a all nodi risgiau iechyd posibl ac awgrymu diagnosis posibl.
Cam 6 – Cynhyrchu Allbwn – Dyma'r cam olaf lle bydd yr MLLM yn creu allbwn manwl gywir i chi. Yn wahanol i fodelau traddodiadol sy'n aml yn gyfyngedig i'r cyd-destun, bydd gan allbwn MLLM ddyfnder a dealltwriaeth gyd-destunol.
Hefyd, gall yr allbwn fod â mwy nag un fformat megis creu set ddata, creu cynrychiolaeth weledol o senario, neu hyd yn oed allbwn sain neu fideo o ddigwyddiad penodol.
[Darllenwch hefyd: RAG vs. Cywiro: Pa Un Sy'n Siwtio Eich LLM?]
Beth yw Cymwysiadau Modelau Iaith Mawr Amlfodd?
Er bod yr MLLM yn derm a gafodd ei daflu'n ddiweddar, mae cannoedd o gymwysiadau lle byddwch chi'n dod o hyd i welliannau rhyfeddol o gymharu â dulliau traddodiadol, i gyd diolch i MLLMs. Dyma rai cymwysiadau pwysig o MLLM:
Gofal Iechyd a Diagnosteg Feddygol
Gellir meddwl am LLMs amlfodd fel y naid feddygol nesaf yn hanes dyn o gymharu â dulliau traddodiadol a arferai ddibynnu'n helaeth ar bwyntiau data ynysig, gall MLLMs wella gofal iechyd yn fawr trwy gyfuno data testunol, gweledol a sain ar gyfer datrysiadau diagnostig a thriniaeth mwy cynhwysfawr. .
- Dadansoddiad Delweddu Meddygol: Trwy ddarllen delweddau meddygol fel pelydrau-X, MRIs, neu sganiau CT gyda chofnodion cleifion, gall y modelau hyn helpu i ganfod cyflyrau critigol yn gynnar fel canser, clefyd y galon, neu anhwylderau niwrolegol.
- Cynlluniau Triniaeth Personol: Trwy ymgorffori data genetig, hanes y claf, a ffactorau ffordd o fyw, gall modelau o'r fath ddod o hyd i strategaethau triniaeth wedi'u teilwra'n arbennig.
- Gofal Iechyd o Bell: Gyda LLMs amlfodd, gellir dadansoddi ymgynghoriadau fideo a mewnbwn cleifion mewn cymorth diagnostig amser real mewn telefeddygaeth.
Ymchwil a Darganfod Gwyddonol Uwch
Mewn gwyddoniaeth, mae LLMs amlfodd yn cefnogi datblygiadau arloesol trwy brosesu setiau data cymhleth a datgelu patrymau a allai fynd heb eu canfod fel arall.
- Mewnwelediadau Traws-ddisgyblaethol: Gall y modelau hyn ddadansoddi papurau ymchwil ynghyd â siartiau data a delweddau arbrofol i nodi patrwm a chydberthynas, a thrwy hynny gyflymu arloesedd ar draws meysydd.
- Darganfod Cyffuriau: Mae LLMs amlfodd yn rhagweld effeithiolrwydd cyffuriau ac yn darganfod datrysiadau therapiwtig posibl yn seiliedig ar ddata biolegol, llenyddiaeth briodol, a strwythurau moleciwlaidd.
- Ymchwil Seryddol: Mae modelau sy'n deillio o fewnbynnau fel delweddau telesgop, efelychiadau, a data arsylwi yn caniatáu ar gyfer darganfod ffenomenau nefol.
- Astudiaethau Hinsawdd: Gallant ddadansoddi delweddau lloeren, modelau hinsawdd, ac adroddiadau testun ar newidiadau amgylcheddol i ragfynegi trychinebau naturiol.
Mynediad a Thechnoleg Gynorthwyol
Mae LLMs amlfodd yn allweddol wrth ddarparu datblygiad offer ar gyfer pobl ag anableddau, mynediad ac annibyniaeth.
- Cyfieithu Lleferydd i Iaith Arwyddion: Gall y modelau hyn drosi lleferydd i iaith arwyddion mewn amser real yn seiliedig ar fewnbynnau fideo a sain, sy'n cefnogi cymhwysedd cyfathrebol ymhlith cleientiaid byddar.
- Offer Disgrifiad Gweledol: Gall yr offer hyn ddarparu disgrifiad manylach a all helpu pobl â nam ar eu golwg i lywio neu ddefnyddio delweddau.
- Cyfathrebu Cynyddol ac Amgen: Mae'r modelau'n gwella dyfeisiau ar gyfer pobl ag anawsterau lleferydd trwy lunio synthesis lleferydd gyda chyfathrebu testun a delwedd.
- Trawsgrifio a Chrynodeb Amser Real: Gall LLMs amlfodd drawsgrifio cyfarfod neu ddarlith yn gywir a darparu crynodebau i unigolion â nam gwybyddol.
Diwydiannau Creadigol a Chynhyrchu Cynnwys
Gall LLMs amlfodd greu cynnwys ffres a swynol o synthesis data yn unig ar gyfer y diwydiannau creadigol.
- Creu graffeg, fideo, neu naratif: Gall y modelau hyn ddod o hyd i graffeg, fideos, neu naratifau deniadol gan ddefnyddio awgrymiadau syml ar gyfer dylunwyr ac awduron.
- Datblygu Ffilm a Gêm: Mae LLMs amlfodd, ar y cyd â byrddau stori gweledol a sgriptiau testunol, yn gymorth i ragwelediad a datblygiad cymeriad.
- Cyfansoddi Cerddoriaeth: Gallant gyfansoddi alawon neu eiriau gan ddefnyddio data sain a thestun sy'n cyfateb i rai themâu neu emosiynau.
- Marchnata a Hysbysebu: Gall y modelau hyn ddylunio ymgyrchoedd marchnata amlgyfrwng gan ddefnyddio dewisiadau'r gynulleidfa ac ychwanegu mewnwelediadau o destun, delweddau a fideos.
Heriau gyda LLMs Amlfodd
Er bod LLMs Amlfoddol yn dod ag ystod eang o bethau cadarnhaol, maent yn creu heriau lluosog sy'n ei gwneud hi'n anodd nid yn unig i unigolion ond hefyd i gwmnïau addasu iddynt.
Integreiddio a Chynrychioli Data
Mae cymysgu gwahanol fathau o ddata - cyfuniad o destun, delweddau, sain a fideo - o fewn un model yn creu cymhlethdod cynhenid.
- Mathau Data Amlfoddol: Mae gan y gwahanol ffurfiau nodweddion gwahanol hefyd. Mae gan destun nodweddion dilyniannol; mae gan ddelweddau nodweddion gofodol, ac mae sain yn golygu amseru, mae dod â hyn i gyd at ei gilydd yng nghyd-destun rhywbeth yn her dechnegol bwysig.
- Gofynion Rhagbrosesu: Mae paratoi'r data ar gyfer hyfforddiant yn cynnwys glanhau, anodi, ac alinio mewnbynnau o fformatau lluosog. Mae hyn yn adnodd-ddwys ac yn dueddol o gael gwallau.
- Setiau Data anghytbwys: Mae'r rhan fwyaf o setiau data yn helaeth mewn un math o ddata, megis testun ond yn brin mewn mathau eraill, megis fideos. Gall anghydbwysedd mewn setiau data arwain at berfformiad model rhagfarnllyd.
Cymhlethdod
Ar wahân i broblemau data, mae MLLMs yn systemau AI cymhleth. Mae adeiladu a graddio MLLMs nid yn unig yn gofyn am gost sylweddol ond sgiliau hefyd.
- Galw Cyfrifiadol Uchel: Mae'n hysbys bod y LLMs traddodiadol yn feddalwedd GPU-ddwys a phan fyddwch chi'n ychwanegu aml-ddulliau i'r siart, mae'r gofynion caledwedd yn mynd allan o'r silff, cymaint felly efallai na fydd sefydliadau bach yn gallu ei fforddio.
- Cof a Storio: Pan fyddwch chi'n delio â LLMs amlfodd, gall y paramedrau orlethu'r caledwedd AI presennol yn hawdd.
Diffyg Data
O bell ffordd, mae'n rhaid mai hon yw'r broblem fwyaf hanfodol y byddai pawb yn ei hwynebu wrth adeiladu MLLMs.
- Diffyg Data MLLM: Mae'n anodd dod o hyd i setiau data a all gyfuno fformatau lluosog, yn enwedig y setiau data ar gyfer y gyfraith a meddygaeth.
- Proses Anodi Cymhleth: Pan fyddwch yn ystyried labelu setiau data fel fideos a delweddau, yn aml mae angen ymyrraeth arbenigol a thechnoleg fodern arnynt.
- Pryderon Preifatrwydd: Gall casglu setiau data fel delweddau, fideos, a thestun yn ymwneud â hanes personol arwain at breifatrwydd a chymhlethdodau cyfreithiol.
Sut Gall Shaip Eich Helpu i Adeiladu LLM Amlfodd?
Mae gan Shaip ddigon o offer gyda datrysiadau data a thrwy ddarparu datrysiadau data o ansawdd uchel, rydym yn sicrhau bod eich modelau wedi'u hyfforddi ar setiau data amrywiol a chywir, sy'n hanfodol ar gyfer cyflawni'r perfformiad gorau posibl.
P'un a ydych chi'n gweithio gyda Modelau Iaith Mawr (LLMs) sy'n gofyn am adnoddau cyfrifiannol sylweddol neu Fodelau Iaith Bach (SLMs) sy'n mynnu effeithlonrwydd, mae Shaip yn cynnig gwasanaethau anodi data a ffynonellau moesegol wedi'u teilwra i ddiwallu'ch anghenion penodol.
