Enthüllung großer multimodaler Modelle: Die Landschaft der Sprachmodelle im Jahr 2024 gestalten

Während wir die Welt erleben, liefern unsere Sinne (Sehen, Geräusche, Gerüche) vielfältige Informationen und wir drücken uns mit verschiedenen Kommunikationsmethoden wie Mimik und Gestik aus. Diese Sinne und Kommunikationsmethoden werden zusammenfassend als Modalitäten bezeichnet und repräsentieren die unterschiedlichen Arten, wie wir wahrnehmen und kommunizieren. Sich von dieser menschlichen Fähigkeit inspirieren lassen, großes multimodales Modell (LMM), eine Kombination aus generativem und multimodale KI, werden entwickelt, um Inhalte mithilfe verschiedener Typen wie Text, Bildern und Audio zu verstehen und zu erstellen. In diesem Artikel befassen wir uns mit diesem neuen Bereich und untersuchen, was LMMs (Large Multimodal Models) sind, wie sie aufgebaut sind, welche Beispiele es bereits gibt, welche Herausforderungen sie mit sich bringen und welche Anwendungsmöglichkeiten sie bieten.

Entwicklung der generativen KI im Jahr 2024: Von großen Sprachmodellen zu großen multimodalen Modellen

In seinem neuesten Bericht McKinsey hat das Jahr 2023 festgelegt als Durchbruchjahr für generative KI, was zu vielen Fortschritten auf diesem Gebiet führte. Wir haben einen bemerkenswerten Anstieg der Prävalenz beobachtet Große Sprachmodelle (LLMs) geschickt darin, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Außerdem, Bilderzeugungsmodelle sind erheblich weiterentwickelt und demonstrieren ihre Fähigkeit, aus Textaufforderungen visuelle Darstellungen zu erstellen. Trotz erheblicher Fortschritte bei einzelnen Modalitäten wie Text, Bildern oder Audio stößt die generative KI jedoch auf Herausforderungen bei der nahtlosen Kombination dieser Modalitäten im Generierungsprozess. Da die Welt von Natur aus multimodal ist, ist es für die KI von entscheidender Bedeutung, sich mit multimodalen Informationen auseinanderzusetzen. Dies ist für eine sinnvolle Auseinandersetzung mit Menschen und einen erfolgreichen Betrieb in realen Szenarien von entscheidender Bedeutung.

Daher erwarten viele KI-Forscher den Aufstieg von LMMs als nächste Grenze in der KI-Forschung und -Entwicklung im Jahr 2024. Diese sich entwickelnde Grenze konzentriert sich auf die Verbesserung der Fähigkeit der generativen KI, verschiedene Ausgaben zu verarbeiten und zu produzieren, die Text, Bilder, Audio, Video usw. umfassen andere Modalitäten. Es muss unbedingt betont werden, dass nicht alle multimodalen Systeme als LMM gelten. Models mögen Zwischendurch sowie Stable Diffusion Obwohl sie multimodal sind, passen sie nicht in die LMM-Kategorie, vor allem weil ihnen LLMs fehlen, die ein grundlegender Bestandteil von LMMs sind. Mit anderen Worten: Wir können LMMs als eine Erweiterung von LLMs beschreiben, die ihnen die Fähigkeit verleihen, verschiedene Modalitäten kompetent zu handhaben.

Wie funktionieren LMMs?

Während Forscher erforscht haben verschiedene Ansätze Für den Bau von LMMs umfassen sie typischerweise drei wesentliche Komponenten und Vorgänge. Zunächst werden für jede Datenmodalität Encoder eingesetzt, um für diese Modalität spezifische Datendarstellungen (sogenannte Einbettungen) zu generieren. Zweitens werden unterschiedliche Mechanismen verwendet, um Einbettungen aus verschiedenen Modalitäten in einem einheitlichen multimodalen Einbettungsraum auszurichten. Drittens wird für generative Modelle ein LLM verwendet, um Textantworten zu generieren. Da Eingaben aus Text, Bildern, Videos und Audios bestehen können, arbeiten Forscher an neuen Wegen, um Sprachmodelle dazu zu bringen, bei der Abgabe von Antworten unterschiedliche Modalitäten zu berücksichtigen.

Entwicklung von LMMs im Jahr 2023

Im Folgenden habe ich einige der bemerkenswerten LMMs, die im Jahr 2023 entwickelt wurden, kurz skizziert.

• LLaVA ist ein Open-Source-LMM, das gemeinsam von der University of Wisconsin-Madison, Microsoft Research und der Columbia University entwickelt wurde. Das Modell zielt darauf ab, eine Open-Source-Version von Multimodal anzubieten GPT4. Nutzung Metas Lama LLM, es enthält die CLIP Visueller Encoder für robustes visuelles Verständnis. Die auf das Gesundheitswesen ausgerichtete Variante von LLaVa, genannt LLaVA-Med, kann Anfragen zu biomedizinischen Bildern beantworten.
• Bildbinden ist ein von Meta entwickeltes Open-Source-Modell, das die Fähigkeit der menschlichen Wahrnehmung nachahmt, multimodale Daten miteinander in Beziehung zu setzen. Das Modell integriert sechs Modalitäten – Text, Bilder/Videos, Audio, 3D-Messungen, Temperaturdaten und Bewegungsdaten – und erlernt eine einheitliche Darstellung dieser verschiedenen Datentypen. ImageBind kann Objekte in Fotos mit Attributen wie Ton, 3D-Formen, Temperatur und Bewegung verbinden. Das Modell kann beispielsweise verwendet werden, um Szenen aus Text oder Tönen zu generieren.
• SeamlessM4T ist ein von Meta entwickeltes multimodales Modell zur Förderung der Kommunikation zwischen mehrsprachigen Gemeinschaften. SeamlessM4T zeichnet sich durch Übersetzungs- und Transkriptionsaufgaben aus und unterstützt Sprache-zu-Sprache-, Sprache-zu-Text-, Text-zu-Sprache- und Text-zu-Text-Übersetzungen. Das Modell verwendet einen nicht-autoregressiven Text-zu-Einheit-Decoder, um diese Übersetzungen durchzuführen. Die erweiterte Version, SeamlessM4T v2, bildet die Grundlage für Modelle wie NahtlosAusdrucksstark sowie Nahtloses StreamingDabei liegt der Schwerpunkt auf der Bewahrung des sprachlichen Ausdrucks und der Bereitstellung von Übersetzungen mit minimaler Latenz.
• GPT4, eingeführt von OpenAI, ist eine Weiterentwicklung seines Vorgängers, GPT3.5. Obwohl detaillierte architektonische Besonderheiten nicht vollständig offengelegt werden, wird GPT4 für seine reibungslose Integration von Nur-Text-, Nur-Bild- und Nur-Audio-Modellen geschätzt. Das Modell kann Text sowohl aus schriftlichen als auch aus grafischen Eingaben generieren. Es zeichnet sich durch verschiedene Aufgaben aus, darunter die humorvolle Beschreibung in Bildern, die Zusammenfassung von Texten aus Screenshots und die geschickte Beantwortung von Prüfungsfragen mit Diagrammen. GPT4 ist außerdem für seine Anpassungsfähigkeit bei der effektiven Verarbeitung einer Vielzahl von Eingabedatenformaten bekannt.
• Gemini, erstellt von Google DeepMind, zeichnet sich dadurch aus, dass es von Natur aus multimodal ist und eine nahtlose Interaktion über verschiedene Aufgaben hinweg ermöglicht, ohne auf das Zusammenfügen von Einzelmodalitätskomponenten angewiesen zu sein. Dieses Modell verwaltet mühelos sowohl Text als auch verschiedene audiovisuelle Eingaben und stellt seine Fähigkeit unter Beweis, Ausgaben sowohl im Text- als auch im Bildformat zu generieren.

Herausforderungen großer multimodaler Modelle

• Einbindung weiterer Datenmodalitäten: Die meisten vorhandenen LMMs arbeiten mit Text und Bildern. LMMs müssen jedoch über Text und Bilder hinausgehen und Modalitäten wie Videos, Musik und 3D berücksichtigen.
• Verfügbarkeit verschiedener Datensätze: Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung und dem Training multimodaler generativer KI-Modelle ist der Bedarf an großen und vielfältigen Datensätzen, die mehrere Modalitäten umfassen. Um beispielsweise ein Modell für die gemeinsame Generierung von Text und Bildern zu trainieren, muss der Datensatz sowohl Text- als auch Bildeingaben enthalten, die miteinander in Beziehung stehen.
• Generieren multimodaler Ausgaben: Während LMMs multimodale Eingaben verarbeiten können, bleibt die Generierung vielfältiger Ausgaben, beispielsweise die Kombination von Text mit Grafiken oder Animationen, eine Herausforderung.
• Folgende Anweisungen: LMMs stehen vor der Herausforderung, Dialog- und Anweisungenfolgeaufgaben zu meistern, die über die bloße Erledigung hinausgehen.
• Multimodales Denken: Während aktuelle LMMs hervorragend darin sind, eine Modalität in eine andere umzuwandeln, bleibt die nahtlose Integration multimodaler Daten für komplexe Denkaufgaben, wie das Lösen von Textproblemen auf der Grundlage von Höranweisungen, ein herausforderndes Unterfangen.
• LMMs komprimieren: Die ressourcenintensive Natur von LMMs stellt ein erhebliches Hindernis dar und macht sie für Edge-Geräte mit begrenzten Rechenressourcen unpraktisch. Die Komprimierung von LMMs zur Steigerung der Effizienz und deren Eignung für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten ist ein entscheidender Bereich der laufenden Forschung.

Mögliche Anwendungsfälle

• Ausbildung: LMMs haben das Potenzial, die Bildung zu verändern, indem sie vielfältige und ansprechende Lernmaterialien erstellen, die Text, Bilder und Audio kombinieren. LMMs geben umfassendes Feedback zu Aufgaben, fördern kollaborative Lernplattformen und verbessern die Kompetenzentwicklung durch interaktive Simulationen und Beispiele aus der Praxis.
• Gesundheitswesen: Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Diagnosesystemen, die auf eine einzelne Modalität abzielen, verbessern LMMs die medizinische Diagnostik durch die Integration mehrerer Modalitäten. Sie unterstützen auch die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg zwischen Gesundheitsdienstleistern und Patienten und fungieren als zentrales Repository für verschiedene KI-Anwendungen in Krankenhäusern.
• Kunst- und Musikgeneration: LMMs könnten sich durch die Kombination verschiedener Modalitäten für einzigartige und ausdrucksstarke Ergebnisse im Kunst- und Musikschaffen auszeichnen. Beispielsweise kann ein Kunst-LMM visuelle und akustische Elemente kombinieren und so ein immersives Erlebnis bieten. Ebenso kann ein Musik-LMM instrumentale und vokale Elemente integrieren, was zu dynamischen und ausdrucksstarken Kompositionen führt.
• Personalisierte Empfehlungen: LMMs können Benutzerpräferenzen über verschiedene Modalitäten hinweg analysieren, um personalisierte Empfehlungen für den Konsum von Inhalten wie Filmen, Musik, Artikeln oder Produkten bereitzustellen.

• Wettervorhersage und Umweltüberwachung: LMMs können verschiedene Datenmodalitäten wie Satellitenbilder, atmosphärische Bedingungen und historische Muster analysieren, um die Genauigkeit der Wettervorhersage und Umweltüberwachung zu verbessern.

Fazit

Die Entwicklung großer multimodaler Modelle (LMMs) markiert einen bedeutenden Durchbruch in der generativen KI und verspricht Fortschritte in verschiedenen Bereichen. Da diese Modelle verschiedene Modalitäten wie Text, Bilder und Audio nahtlos integrieren, eröffnet ihre Entwicklung bahnbrechende Anwendungen im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, in der Kunst und für personalisierte Empfehlungen. Herausforderungen, darunter die Berücksichtigung weiterer Datenmodalitäten und die Komprimierung ressourcenintensiver Modelle, unterstreichen jedoch die anhaltenden Forschungsanstrengungen, die zur vollständigen Ausschöpfung des Potenzials von LMMs erforderlich sind.