Популярность мультимодального искусственного интеллекта продолжает стремительно расти за счет его гибкости и эффективности в решении сложных задач, для качественного выполнения которых нельзя обойтись без взаимодействия с различными видами входной информации.
Увеличению востребованности технологии способствуют в том числе следующие факторы:
— Рост объемов разносторонних данных. Классические ИИ, работающие с одним видом данных, не способны полностью использовать потенциал массивов данных. Это значительно ограничивает их возможности в специфических задачах.
— Повышение вычислительных возможностей. Мощные графические процессоры сделали возможным обучение и использование мультимодальных моделей на больших объемах данных.
Вот лишь несколько популярных примеров задач, которые уже решаются мультимодальными ИИ:
— Автоперевод видео с субтитрами. Мультимодальный ИИ может анализировать аудио и видео вместе с субтитрами для точного перевода, учитывая жесты и мимику.
— Поиск по изображениям и тексту. ИИ позволяют пользователям находить информацию, сочетая текстовые запросы с изображениями, что особенно полезно в сфере продаж.
— Диагностика в медицине. Работающие с различными видами информации модели могут анализировать рентгеновские снимки и текстовые записи из медицинской карты пациента для более точных диагнозов.
Мультимодальный искусственный интеллект – это не просто очередной тренд в ИИ, а ключевая технология, которая открывает перед нами возможности более глубокого и комплексного анализа. С каждым годом эта отрасль продолжает быстро развиваться.
Чем мультимодальные ИИ отличаются от традиционных?
Мультимодальные(MLLM) и традиционные большие языковые модели (LLM) – это два разных подхода к обработке и анализу данных, хотя оба варианта базируются на нейронных сетях. Основное различие между ними заключается в том, как они обрабатывают данные и какие задачи могут решать. В этом разделе мы рассмотрим ключевые различия между технологиями.
Обработка различных типов данных
Большие языковые модели LLM, такие как GPT-3 или BERT, разработаны для работы исключительно с текстом. В их сфере компетенции лежат такие задачи, как проведение анализа, создание текстовых массивов, перевод текстового материала с одного языка на другой, суммаризация. Однако этим их функционал ограничен.
Мультимодальные ИИ может исследовать изображение и приведенное пользователем текстовое описание к нему одновременно, обеспечивая более глубокое понимание контекста и более точный анализ поступающей на вход информации.
Взаимодействие между модальностями
Традиционные LLM ограничены текстовой модальностью, поэтому они могут работать только с линейными зависимостями внутри текстовых данных. Это значит, что LLM не могут анализировать взаимосвязи между текстом и другими видами информации, например изображениями и звуком.
Мультимодальные модели, напротив, могут выявлять сложные связи между разной информацией. Взаимодействие между модальностями делает такие модели полезными в более сложных сценариях, где информация, полученная из разных источников, органично дополняет друг друга.
Архитектурные различия
Архитектура традиционных LLM базируется на обработке последовательности токенов в тексте. Она обучается предсказывать следующий токен в последовательности или выполнять задачи, связанные с пониманием текста (например, классификация или извлечение информации). В основном такие модели используют трансформеры, которые справляются с задачами обработки естественного языка, но не могут напрямую работать с визуальными или другими типами данных.
Мультимодальные архитектуры, напротив, включают несколько разноплановых модулей. Например, в модели CLIP используется текстовый и визуальный модуль, которые объединяются для совместного обучения и анализа. Эти модули могут быть отдельными частями одной сети или работать параллельно, интегрируя результаты для получения более полной картины. Некоторые модели (тот же GPT-4) развивают свои возможности, добавляя мультимодальные компоненты к уже существующим моделям, что расширяет их функционал.
Принцип действия псевдо мультимодального ИИ заключается в подключении специализированных движков для распознавания голоса и генерации изображений к существующим языковым моделям (LLM). Этот подход позволяет имитировать функционал мультимодальных систем, обеспечивая видимость интеграции различных типов данных. Однако «под капотом» такая система остается ограниченной в масштабируемости и не может обучаться на датасетах, отличных от текстовых, что существенно ограничивает её возможности. Источник: Youtube.
Вычислительная сложность
Поскольку традиционные LLM работают только с текстом, их вычислительная сложность зависит от размера текстовых данных и архитектуры модели. Они требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и использования, но их сложность ограничена только одной модальностью.
Мультимодальные модели значительно более сложны в вычислительном плане, так как они работают с различными типами данных, каждый из которых требует своей архитектуры для обработки. Это делает их обучение и внедрение более ресурсоемким процессом. Например, обработка изображений требует мощных графических процессоров (GPU), а объединение с текстовой информацией в значительной степени увеличивает объем необходимых вычислений.
В чем реальная польза от мультимодальных ИИ?
Технология изменила подход к решению сложных задач в самых разных сферах деятельности человека. Вот несколько примеров их успешного реального применения:
— Медицина. Искусственный интеллект помогает анализировать сложные медицинские данные, такие как рентгеновские снимки, MRI или текстовые записи пациентов, что улучшает диагностику и ускоряет процесс принятия решений врачами.
— Искусство и творчество. С помощью моделей типа DALL-E и CLIP художники, дизайнеры и создатели контента могут легко генерировать визуальные элементы по запросу, создавать уникальные изображения и воплощать креативные идеи на базе описаний.
— Инженерия. В инженерии мультимодальные ИИ используются для анализа чертежей и технических документов, и это позволяет инженерам быстрее разрабатывать и тестировать новые проекты, улучшать процессы проектирования и производства.
В образовательной сфере мультимодальные ИИ помогают создавать интерактивные обучающие платформы, где студенты могут одновременно взаимодействовать с текстом и изображениями.
