Αποκάλυψη μεγάλων πολυτροπικών μοντέλων: Διαμορφώνοντας το τοπίο των γλωσσικών μοντέλων το 2024

Καθώς βιώνουμε τον κόσμο, οι αισθήσεις μας (όραση, ήχοι, μυρωδιές) παρέχουν μια ποικιλία πληροφοριών και εκφραζόμαστε χρησιμοποιώντας διαφορετικές μεθόδους επικοινωνίας, όπως εκφράσεις προσώπου και χειρονομίες. Αυτές οι αισθήσεις και οι μέθοδοι επικοινωνίας ονομάζονται συλλογικά τρόποι, αντιπροσωπεύοντας τους διαφορετικούς τρόπους που αντιλαμβανόμαστε και επικοινωνούμε. Αντλώντας έμπνευση από αυτή την ανθρώπινη ικανότητα, μεγάλο πολυτροπικό μοντέλο (LMM), συνδυασμός γενεσιουργού και πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη, αναπτύσσονται για την κατανόηση και τη δημιουργία περιεχομένου χρησιμοποιώντας διαφορετικούς τύπους όπως κείμενο, εικόνες και ήχος. Σε αυτό το άρθρο, εμβαθύνουμε σε αυτό το πρόσφατα αναδυόμενο πεδίο, διερευνώντας τι είναι τα LMM (Large Multimodal Models), πώς κατασκευάζονται, υπάρχοντα παραδείγματα, τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν και πιθανές εφαρμογές.

Εξέλιξη του Generative AI το 2024: Από τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας στα μεγάλα πολυτροπικά μοντέλα

Στην τελευταία του έκθεση, McKinsey ορίστηκε το 2023 ως έτος ξεμπλοκαρίσματος για γενετική AI, οδηγώντας σε πολλές προόδους στον τομέα. Γίναμε μάρτυρες μιας αξιοσημείωτης αύξησης του επιπολασμού του μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) ικανοί στην κατανόηση και τη δημιουργία γλώσσας που μοιάζει με άνθρωπο. Επί πλέον, μοντέλα δημιουργίας εικόνας έχουν εξελιχθεί σημαντικά, επιδεικνύοντας την ικανότητά τους να δημιουργούν γραφικά από κειμενικά μηνύματα. Ωστόσο, παρά τη σημαντική πρόοδο σε μεμονωμένες μεθόδους, όπως κείμενο, εικόνες ή ήχος, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη αντιμετώπισε προκλήσεις στον απρόσκοπτο συνδυασμό αυτών των τρόπων στη διαδικασία παραγωγής. Καθώς ο κόσμος είναι εγγενώς πολυτροπικός στη φύση, είναι σημαντικό για την τεχνητή νοημοσύνη να αντιμετωπίσει τις πολυτροπικές πληροφορίες. Αυτό είναι απαραίτητο για ουσιαστική ενασχόληση με τους ανθρώπους και επιτυχή λειτουργία σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Ως εκ τούτου, πολλοί ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης αναμένουν την άνοδο των LMM ως το επόμενο σύνορο στην έρευνα και ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης το 2024. Αυτό το εξελισσόμενο σύνορο εστιάζει στην ενίσχυση της ικανότητας της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης να επεξεργάζεται και να παράγει διαφορετικά αποτελέσματα, που εκτείνονται σε κείμενο, εικόνες, ήχο, βίντεο και άλλους τρόπους. Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι δεν πληρούν όλα τα πολυτροπικά συστήματα ως LMM. Μοντέλα όπως Μεσοταξίδι και Σταθερή Διάχυση, παρά το γεγονός ότι είναι πολυτροπικά, δεν εντάσσονται στην κατηγορία LMM κυρίως επειδή στερούνται της παρουσίας των LLM, τα οποία αποτελούν θεμελιώδες συστατικό των LMM. Με άλλα λόγια, μπορούμε να περιγράψουμε τα LMM ως μια επέκταση των LLM, παρέχοντάς τους τη δυνατότητα να χειρίζονται επιδέξια διάφορες μεθόδους.

Πώς λειτουργούν τα LMM;

Ενώ οι ερευνητές έχουν εξερευνήσει διάφορες προσεγγίσεις για την κατασκευή LMM, συνήθως περιλαμβάνουν τρία βασικά στοιχεία και λειτουργίες. Πρώτον, χρησιμοποιούνται κωδικοποιητές για κάθε τύπο δεδομένων για τη δημιουργία αναπαραστάσεων δεδομένων (που αναφέρονται ως ενσωματώσεις) ειδικές για αυτήν τη μέθοδο. Δεύτερον, χρησιμοποιούνται διαφορετικοί μηχανισμοί για την ευθυγράμμιση των ενσωματώσεων από διαφορετικούς τρόπους σε έναν ενοποιημένο πολυτροπικό χώρο ενσωμάτωσης. Τρίτον, για τα παραγωγικά μοντέλα, χρησιμοποιείται ένα LLM για τη δημιουργία απαντήσεων κειμένου. Καθώς οι εισροές μπορεί να αποτελούνται από κείμενο, εικόνες, βίντεο και ήχους, οι ερευνητές εργάζονται σε νέους τρόπους για να κάνουν τα γλωσσικά μοντέλα να λαμβάνουν υπόψη διαφορετικούς τρόπους όταν δίνουν απαντήσεις.

Ανάπτυξη LMM το 2023

Παρακάτω, έχω περιγράψει εν συντομία μερικά από τα αξιοσημείωτα LMM που αναπτύχθηκαν το 2023.

• LLaVA είναι ένα LMM ανοιχτού κώδικα, που αναπτύχθηκε από κοινού από το Πανεπιστήμιο του Wisconsin-Madison, τη Microsoft Research και το Πανεπιστήμιο Columbia. Το μοντέλο στοχεύει να προσφέρει μια έκδοση ανοιχτού κώδικα του multimodal GPT4. Μόχλευση Meta's Llama LLM, ενσωματώνει το CLIP οπτικός κωδικοποιητής για ισχυρή οπτική κατανόηση. Η εστιασμένη στην υγειονομική περίθαλψη παραλλαγή του LLaVa, που ονομάζεται ως LLaVA-Med, μπορεί να απαντήσει σε ερωτήματα που σχετίζονται με βιοϊατρικές εικόνες.
• imagebind είναι ένα μοντέλο ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε από τη Meta, μιμούμενο την ικανότητα της ανθρώπινης αντίληψης να συσχετίζει πολυτροπικά δεδομένα. Το μοντέλο ενσωματώνει έξι τρόπους - κείμενο, εικόνες/βίντεο, ήχο, τρισδιάστατες μετρήσεις, δεδομένα θερμοκρασίας και δεδομένα κίνησης - μαθαίνοντας μια ενοποιημένη αναπαράσταση σε αυτούς τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων. Το ImageBind μπορεί να συνδέσει αντικείμενα σε φωτογραφίες με χαρακτηριστικά όπως ήχος, τρισδιάστατα σχήματα, θερμοκρασία και κίνηση. Το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί, για παράδειγμα, για τη δημιουργία σκηνής από κείμενο ή ήχους.
• SeamlessM4T είναι ένα πολυτροπικό μοντέλο που σχεδιάστηκε από τη Meta για την προώθηση της επικοινωνίας μεταξύ πολύγλωσσων κοινοτήτων. Το SeamlessM4T υπερέχει στις εργασίες μετάφρασης και μεταγραφής, υποστηρίζοντας μεταφράσεις ομιλίας σε ομιλία, ομιλία σε κείμενο, κείμενο σε ομιλία και από κείμενο σε κείμενο. Το μοντέλο χρησιμοποιεί αποκωδικοποιητή κειμένου σε μονάδα που δεν λειτουργεί με παλινδρόμηση για να εκτελέσει αυτές τις μεταφράσεις. Η βελτιωμένη έκδοση, SeamlessM4T v2, αποτελεί τη βάση για μοντέλα όπως SeamlessExpressive και SeamlessStreaming, δίνοντας έμφαση στη διατήρηση της έκφρασης μεταξύ των γλωσσών και στην παροχή μεταφράσεων με ελάχιστο λανθάνοντα χρόνο.
• GPT4, που κυκλοφόρησε από το OpenAI, είναι μια πρόοδος του προκατόχου του, GPT3.5. Αν και οι λεπτομερείς αρχιτεκτονικές ιδιαιτερότητες δεν αποκαλύπτονται πλήρως, το GPT4 θεωρείται καλά για την ομαλή ενσωμάτωσή του σε μοντέλα μόνο κειμένου, μόνο όρασης και μόνο ήχου. Το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει κείμενο τόσο από γραπτές όσο και από γραφικές εισόδους. Διαπρέπει σε διάφορες εργασίες, συμπεριλαμβανομένης της περιγραφής χιούμορ σε εικόνες, της σύνοψης κειμένου από στιγμιότυπα οθόνης και της κατάλληλης απάντησης σε ερωτήσεις εξετάσεων με διαγράμματα. Το GPT4 αναγνωρίζεται επίσης για την προσαρμοστικότητά του στην αποτελεσματική επεξεργασία ενός ευρέος φάσματος μορφών δεδομένων εισόδου.
• Gemini, που δημιουργήθηκε από το Google DeepMind, διακρίνεται επειδή είναι εγγενώς πολυτροπικό, επιτρέποντας την απρόσκοπτη αλληλεπίδραση σε διάφορες εργασίες χωρίς να βασίζεται στη συρραφή εξαρτημάτων μίας μορφής. Αυτό το μοντέλο διαχειρίζεται αβίαστα τόσο κείμενο όσο και διάφορες οπτικοακουστικές εισροές, επιδεικνύοντας την ικανότητά του να δημιουργεί εξόδους τόσο σε μορφή κειμένου όσο και σε μορφή εικόνας.

Προκλήσεις Μεγάλων Πολυτροπικών Μοντέλων

• Ενσωμάτωση περισσότερων τρόπων δεδομένων: Τα περισσότερα από τα υπάρχοντα LMM λειτουργούν με κείμενο και εικόνες. Ωστόσο, τα LMM πρέπει να εξελίσσονται πέρα ​​από το κείμενο και τις εικόνες, προσαρμόζοντας τρόπους όπως βίντεο, μουσική και 3D.
• Διαθεσιμότητα διαφορετικών συνόλων δεδομένων: Μία από τις βασικές προκλήσεις για την ανάπτυξη και την εκπαίδευση πολυτροπικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης είναι η ανάγκη για μεγάλα και διαφορετικά σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν πολλαπλούς τρόπους. Για παράδειγμα, για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο να δημιουργεί κείμενο και εικόνες μαζί, το σύνολο δεδομένων πρέπει να περιλαμβάνει εισόδους κειμένου και εικόνας που σχετίζονται μεταξύ τους.
• Δημιουργία πολυτροπικών εξόδων: Ενώ τα LMM μπορούν να χειριστούν πολυτροπικές εισόδους, η δημιουργία διαφορετικών εξόδων, όπως ο συνδυασμός κειμένου με γραφικά ή κινούμενα σχέδια, παραμένει μια πρόκληση.
• Ακολουθούν οδηγίες: Τα LMMs αντιμετωπίζουν την πρόκληση του διαλόγου και των εργασιών που ακολουθούν τις οδηγίες, προχωρώντας πέρα ​​από την απλή ολοκλήρωση.
• Πολυτροπικός συλλογισμός: Ενώ τα τρέχοντα LMM υπερέχουν στο μετασχηματισμό μιας τροπικότητας σε άλλη, η απρόσκοπτη ενσωμάτωση πολυτροπικών δεδομένων για σύνθετες συλλογιστικές εργασίες, όπως η επίλυση προβλημάτων γραπτού λόγου που βασίζονται σε ακουστικές οδηγίες, παραμένει μια πρόκληση.
• Συμπίεση LMM: Η ένταση των πόρων των LMM θέτει ένα σημαντικό εμπόδιο, καθιστώντας τα μη πρακτικά για συσκευές αιχμής με περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους. Η συμπίεση των LMM για να βελτιωθεί η απόδοση και να γίνουν κατάλληλα για ανάπτυξη σε συσκευές με περιορισμένους πόρους είναι ένας κρίσιμος τομέας συνεχιζόμενης έρευνας.

Πιθανές περιπτώσεις χρήσης

• Εκπαίδευση: Τα LMM έχουν τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν την εκπαίδευση δημιουργώντας ποικίλο και ελκυστικό εκπαιδευτικό υλικό που συνδυάζει κείμενο, εικόνες και ήχο. Τα LMM παρέχουν ολοκληρωμένη ανατροφοδότηση για εργασίες, προωθούν πλατφόρμες συνεργατικής μάθησης και ενισχύουν την ανάπτυξη δεξιοτήτων μέσω διαδραστικών προσομοιώσεων και παραδειγμάτων πραγματικού κόσμου.
• Φροντίδα Υγείας: Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά διαγνωστικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που στοχεύουν σε μία μόνο μέθοδο, τα LMM βελτιώνουν τα ιατρικά διαγνωστικά ενσωματώνοντας πολλαπλές μεθόδους. Υποστηρίζουν επίσης την επικοινωνία μεταξύ των γλωσσικών φραγμών μεταξύ των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης και των ασθενών, λειτουργώντας ως κεντρικός χώρος αποθήκευσης για διάφορες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στα νοσοκομεία.
• Γενιά Τέχνης και Μουσικής: Τα LMM θα μπορούσαν να διαπρέψουν στη δημιουργία τέχνης και μουσικής συνδυάζοντας διαφορετικούς τρόπους για μοναδικά και εκφραστικά αποτελέσματα. Για παράδειγμα, ένα art LMM μπορεί να συνδυάσει οπτικά και ακουστικά στοιχεία, παρέχοντας μια καθηλωτική εμπειρία. Ομοίως, ένα μουσικό LMM μπορεί να ενσωματώσει οργανικά και φωνητικά στοιχεία, με αποτέλεσμα δυναμικές και εκφραστικές συνθέσεις.
• Εξατομικευμένες προτάσεις: Τα LMM μπορούν να αναλύσουν τις προτιμήσεις των χρηστών σε διάφορους τρόπους για να παρέχουν εξατομικευμένες προτάσεις για κατανάλωση περιεχομένου, όπως ταινίες, μουσική, άρθρα ή προϊόντα.

• Πρόβλεψη καιρού και Περιβαλλοντική Παρακολούθηση: Τα LMM μπορούν να αναλύσουν διάφορες μορφές δεδομένων, όπως δορυφορικές εικόνες, ατμοσφαιρικές συνθήκες και ιστορικά μοτίβα, για να βελτιώσουν την ακρίβεια στην πρόβλεψη καιρού και την παρακολούθηση του περιβάλλοντος.

Η κατώτατη γραμμή

Το τοπίο των Μεγάλων Πολυτροπικών Μοντέλων (LMM) σηματοδοτεί μια σημαντική ανακάλυψη στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, υποσχόμενη προόδους σε διάφορους τομείς. Καθώς αυτά τα μοντέλα ενσωματώνουν απρόσκοπτα διαφορετικούς τρόπους, όπως κείμενο, εικόνες και ήχο, η ανάπτυξή τους ανοίγει πόρτες σε μετασχηματιστικές εφαρμογές στην υγειονομική περίθαλψη, την εκπαίδευση, την τέχνη και τις εξατομικευμένες συστάσεις. Ωστόσο, οι προκλήσεις, συμπεριλαμβανομένης της προσαρμογής περισσότερων τρόπων δεδομένων και της συμπίεσης μοντέλων έντασης πόρων, υπογραμμίζουν τις συνεχιζόμενες ερευνητικές προσπάθειες που απαιτούνται για την πλήρη αξιοποίηση των δυνατοτήτων των LMM.