תאר לעצמך שיש לך דוח רנטגן ואתה צריך להבין אילו פציעות יש לך. אפשרות אחת היא שאתה יכול לבקר רופא, מה שבאופן אידיאלי אתה צריך, אבל מסיבה כלשהי, אם אתה לא יכול, אתה יכול להשתמש במודלים גדולים של שפה רב-מודאלית (MLLMs) שיעבדו את סריקת הרנטגן שלך ויגידו לך בדיוק אילו פציעות יש לך לפי לסריקות.
במילים פשוטות, MLLMs אינם אלא מיזוג של מספר דגמים כמו טקסט, תמונה, קול, סרטונים וכו' אשר מסוגלים לא רק לעבד שאילתת טקסט רגילה אלא יכולים לעבד שאלות במספר צורות כגון תמונות וקול.
אז במאמר זה, נדריך אותך מה הם MLLMs, איך הם עובדים ומהם MMLMs המובילים שבהם אתה יכול להשתמש.
מהם לימודי LLM מולטי-מודאליים?
שלא כמו LLMs מסורתיים שיכולים לעבוד רק עם סוג אחד של נתונים - בעיקר טקסט או תמונה, LLMs מולטי-מודאליים אלה יכולים לעבוד עם צורות מרובות של נתונים הדומות לאופן שבו בני אדם יכולים לעבד חזון, קול וטקסט בבת אחת.
בבסיס שלו, AI מולטי-מודאלי לוקח צורות שונות של נתונים, כגון טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ואפילו נתוני חיישנים, כדי לספק הבנה ואינטראקציה עשירה ומתוחכמת יותר. שקול מערכת בינה מלאכותית שלא רק צופה בתמונה אלא יכולה לתאר אותה, להבין את ההקשר, לענות על שאלות לגביה, ואפילו לייצר תוכן קשור המבוסס על מספר סוגי קלט.
כעת, בואו ניקח את אותה דוגמה של דוח רנטגן עם ההקשר של האופן שבו LLM מולטי-מודאלי יבין את ההקשר שלו. הנה אנימציה פשוטה שמסבירה כיצד היא מעבדת תחילה את התמונה באמצעות מקודד התמונה כדי להמיר את התמונה לוקטורים ובהמשך היא משתמשת ב-LLM אשר מאומן על נתונים רפואיים כדי לענות על השאילתה.
מקור: בינה מלאכותית רפואית מולטי-מודאלית של גוגל
כיצד פועלים לימודי LLM מולטי-מודאליים?
בעוד שהעבודות הפנימיות של LLMs מולטי-מודאליות מורכבות למדי (יותר מאשר LLMs), ניסינו לפרק אותן לשישה שלבים פשוטים:
שלב 1: איסוף קלט – זהו השלב הראשון בו נאספים הנתונים ועוברים עיבוד ראשוני. לדוגמה, תמונות מומרות לפיקסלים בדרך כלל באמצעות ארכיטקטורות של רשתות עצביות קונבולוציונית (CNN).
קלט טקסט מומר לאסימונים באמצעות אלגוריתמים כמו BytePair Encoding (BPE) או SentencePiece. מצד שני, אותות אודיו מומרים לספקטרוגרמות או למקדמי ספסטרליים של תדר מל (MFCC). עם זאת, נתוני וידאו מחולקים לכל פריים בצורה רציפה.
שלב 2: טוקניזציה – הרעיון מאחורי טוקניזציה הוא להמיר את הנתונים לצורה סטנדרטית כך שהמכונה תוכל להבין את ההקשר שלהם. לדוגמה, כדי להמיר טקסט לאסימונים, נעשה שימוש בעיבוד שפה טבעית (NLP).
עבור אסימון תמונה, המערכת משתמשת ברשתות עצביות קונבולוציוניות מאומנות מראש כמו ארכיטקטורות ResNet או Vision Transformer (ViT). אותות האודיו מומרים לאסימונים באמצעות טכניקות עיבוד אותות כך שניתן להמיר צורות גל אודיו לביטויים קומפקטיים ומשמעותיים.
שלב 3: הטמעת שכבה – בשלב זה, האסימונים (שהשגנו בשלב הקודם) מומרים לוקטורים צפופים באופן שבו וקטורים אלו יכולים ללכוד את ההקשר של הנתונים. הדבר שיש לציין כאן הוא שכל אופציה מפתחת וקטורים משלה אשר מתאימים זה לזה עם אחרים.
שלב 4: היתוך חוצה-מודאלי - עד עכשיו, מודלים היו מסוגלים להבין את הנתונים עד לרמת המודל הבודד, אבל מהשלב הרביעי, זה משתנה. בהיתוך חוצה-מודאלי, המערכת לומדת לחבר נקודות בין אופנים מרובים למערכות יחסים הקשריות עמוקות יותר.
דוגמה טובה אחת שבה דימוי של חוף, ייצוג טקסטואלי של חופשה על החוף, וקטעי אודיו של גלים, רוח וקהל עליז מקיימים אינטראקציה. בדרך זו, ה-LLM המולטי-מודאלי לא רק מבין את התשומות אלא גם מחבר הכל כחוויה אחת.
שלב 5: עיבוד רשת עצבית - עיבוד רשתות עצביות הוא השלב שבו מידע שנאסף מההיתוך חוצה-מודאלי (השלב הקודם) הופך לתובנות משמעותיות. כעת, המודל ישתמש בלמידה עמוקה כדי לנתח את הקשרים המורכבים שנמצאו במהלך היתוך חוצה אופנים.
דמיין מקרה שבו אתה משלב דוחות רנטגן, הערות מטופלים ותיאורי סימפטומים. עם עיבוד רשתות עצביות, זה לא רק יפרט עובדות אלא ייצור הבנה הוליסטית שיכולה לזהות סיכונים בריאותיים פוטנציאליים ולהציע אבחנות אפשריות.
שלב 6 – יצירת פלט – זהו השלב האחרון שבו ה-MLLM ייצור עבורך פלט מדויק. שלא כמו מודלים מסורתיים שלעתים קרובות הם מוגבלים בהקשר, הפלט של MLLM יהיה בעל עומק והבנה הקשרית.
כמו כן, הפלט יכול לקבל יותר מפורמט אחד כגון יצירת מערך נתונים, יצירת ייצוג חזותי של תרחיש, או אפילו פלט אודיו או וידאו של אירוע ספציפי.
[קרא גם: RAG לעומת כוונון עדין: איזה מהם מתאים ל-LLM שלך?]
מהם היישומים של מודלים רב-מודאליים של שפה גדולה?
למרות שה-MLLM הוא מונח שהושלך לאחרונה, ישנם מאות יישומים שבהם תמצאו שיפורים מדהימים בהשוואה לשיטות המסורתיות, הכל הודות ל-MLLMs. להלן כמה יישומים חשובים של MLLM:
שירותי בריאות ואבחון רפואי
ניתן להתייחס ל-LLMs מולטי-מודאליים כעל הקפיצה הרפואית הבאה בהיסטוריה האנושית בהשוואה לשיטות מסורתיות שבעבר הסתמכו במידה רבה על נקודות מידע מבודדות, MLLMs יכולים לשפר מאוד את שירותי הבריאות על ידי שילוב נתונים טקסטואליים, חזותיים ואודיו לפתרונות אבחון וטיפול מקיפים יותר. .
- ניתוח הדמיה רפואית: על ידי קריאת תמונות רפואיות כמו צילומי רנטגן, MRI או סריקות CT עם רישומי חולים, מודלים אלה יכולים לסייע בזיהוי מוקדם של מצבים קריטיים כגון סרטן, מחלות לב או הפרעות נוירולוגיות.
- תוכניות טיפול מותאמות אישית: על ידי שילוב נתונים גנטיים, ההיסטוריה של המטופל וגורמי אורח חיים, מודלים כאלה יכולים להמציא אסטרטגיות טיפול מותאמות במיוחד.
- שירותי בריאות מרחוק: עם LLMs מולטי-מודאליים, ניתן לנתח ייעוץ וידאו ותשומות של מטופלים בסיוע אבחון בזמן אמת ברפואה טלפונית.
מחקר וגילוי מדעיים מתקדמים
במדע, לימודי LLM מולטי-מודאליים תומכים בפריצות דרך על ידי עיבוד מערכי נתונים מסובכים וחשיפת דפוסים שעלולים לא להתגלות אחרת.
- תובנות חוצות-תחומיות: מודלים אלה יכולים לנתח מאמרי מחקר בשילוב עם תרשימי נתונים ודימויים ניסיוניים כדי לזהות דפוס ומתאם, ומכאן לזרז חדשנות בין תחומים.
- גילוי תרופות: LLMs מולטי-מודאליים מנבאים את יעילות התרופה ומגלים פתרונות טיפוליים פוטנציאליים המבוססים על נתונים ביולוגיים, ספרות מתאימה ומבנים מולקולריים.
- מחקר אסטרונומי: מודלים שנגזרו מתשומות כמו תמונות טלסקופ, סימולציות ונתוני תצפית מאפשרים גילוי של תופעות שמימיות.
- לימודי אקלים: הם יכולים לנתח תמונות לוויין, מודלים של אקלים ודוחות מבוססי טקסט על שינויים סביבתיים כדי לחזות אסונות טבע.
גישה וטכנולוגיה מסייעת
לימודי LLM מולטי-מודאליים הם המפתח במתן פיתוח כלים לאנשים עם מוגבלויות, גישה ועצמאות.
- תרגום דיבור לשפת הסימנים: מודלים אלה יכולים לתרגם דיבור לשפת הסימנים בזמן אמת על סמך כניסות וידאו ואודיו, התומך בכשירות תקשורתית בקרב לקוחות חירשים.
- כלי תיאור חזותי: כלים אלה יכולים לספק תיאור מפורט יותר שיכול לעזור לאנשים לקויי ראייה לנווט או לצרוך תמונות ויזואליות.
- תקשורת מוגברת ואלטרנטיבית: המודלים משפרים מכשירים עבור אנשים עם קשיי דיבור על ידי הידור סינתזת דיבור עם תקשורת מבוססת טקסט ותמונה.
- תמלול וסיכום בזמן אמת: לימודי LLM מולטי-מודאליים עשויים לתמלל במדויק פגישה או הרצאה ולספק סיכומים לאנשים עם לקויות קוגניטיביות.
תעשיות יצירתיות ויצירת תוכן
לימודי LLM מולטי-מודאליים יכולים ליצור תוכן רענן ושובה לב מסינתזת נתונים גרידא לתעשיות היצירתיות.
- גרפיקה, וידאו או יצירה נרטיבית: מודלים אלה יכולים להמציא גרפיקה, סרטונים או נרטיבים מושכים באמצעות הנחיות פשוטות למעצבים ולכותבים.
- פיתוח סרטים ומשחקים: לימודי LLM מולטי-מודאליים, בשילוב עם סטוריבורד חזותי ותסריטים טקסטואליים כאחד, מסייעים בתצוגה מקדימה ופיתוח דמויות.
- הרכב מוזיקה: הם יכולים לחבר מנגינות או מילים באמצעות נתוני אודיו וטקסט התואמים נושאים או רגשות מסוימים.
- שיווק ופרסום: מודלים אלה יכולים לעצב קמפיינים שיווקיים מולטימדיה תוך שימוש בהעדפות קהל והוספת תובנות מטקסט, ויזואליה וסרטונים.
אתגרים עם לימודי LLM מולטי-מודאליים
בעוד ש-LLMs מולטי-מודאליים מגיעים עם מגוון רחב של יתרונות חיוביים, הם מציבים אתגרים מרובים המקשים לא רק על יחידים אלא גם על חברות להסתגל אליהם.
אינטגרציה וייצוג של נתונים
ערבוב של צורות שונות של נתונים - שילוב של טקסט, תמונות, אודיו ווידאו - בתוך מודל אחד יוצר מורכבות אינהרנטית.
- סוגי נתונים רב-מודאליים: לצורות השונות יש גם תכונות שונות. לטקסט יש תכונות עוקבות; לתמונות יש מאפיינים מרחביים, ואודיו כרוך בתזמון, להפגיש את כל זה בהקשר של משהו הוא אתגר טכני חשוב.
- דרישות עיבוד מקדים: הכנת הנתונים להדרכה כוללת ניקוי, הערות ויישור קלט ממספר פורמטים. זה עתיר משאבים ונוטה לטעויות.
- מערכי נתונים לא מאוזנים: רוב מערכי הנתונים נמצאים בשפע בסוג אחד של נתונים, כגון טקסט, אך דל באחרים, כגון סרטונים. חוסר איזון במערכי נתונים יכול להוביל לביצועי מודל מוטים.
מוּרכָּבוּת
מלבד בעיות נתונים, MLLMs הן מערכות AI מורכבות. בנייה וקנה מידה של MLLM לא רק דורש עלות משמעותית אלא גם מיומנויות.
- דרישה חישובית גבוהה: ידוע כי ה-LLMs המסורתיות הן תוכנות עתירות GPU וכאשר אתה מוסיף ריבוי-מודאליות לתרשים, דרישות החומרה יוצאות מהמדף, עד כדי כך שארגונים קטנים לא יוכלו להרשות זאת לעצמם.
- זיכרון ואחסון: כאשר אתה מתמודד עם LLMs מולטי-מודאליים, הפרמטרים יכולים בקלות להציף את חומרת הבינה המלאכותית הקיימת.
חוסר נתונים
ללא ספק, זו צריכה להיות הבעיה הכי קריטית שכולם יתמודדו איתה בזמן בניית MLLMs.
- חוסר בנתוני MLLM: קשה למצוא מערכי נתונים שיכולים לשלב מספר פורמטים, במיוחד מערכי הנתונים למשפט ורפואה.
- תהליך הערות מורכב: כאשר אתה שוקל לתייג מערכי נתונים כמו סרטונים ותמונות, לעתים קרובות הם דורשים התערבות מומחים וטכנולוגיה מודרנית.
- חששות פרטיות: איסוף מערכי נתונים כמו תמונות, סרטונים וטקסט הכוללים היסטוריה אישית עלול להוביל לפרטיות ולסיבוכים משפטיים.
איך שייפ יכול לעזור לך לבנות לימודי LLM מולטי-מודאליים?
Shaip מצוידת היטב בפתרונות נתונים ועל ידי אספקת פתרונות נתונים באיכות גבוהה, אנו מבטיחים שהמודלים שלך מאומנים על מערכי נתונים מגוונים ומדויקים, חיוניים להשגת ביצועים מיטביים.
בין אם אתה עובד עם מודלים של שפה גדולה (LLMs) שדורשים משאבי חישוב משמעותיים או מודלים של שפה קטנה (SLMs) הדורשים יעילות, שייפ מציעה הערות נתונים ושירותי מקורות אתיים מותאמים לצרכים הספציפיים שלך.
