Ermächtigung von KI mit Sinnen: Eine Reise in multimodale LLMs Teil 1

multimodale Großsprachenmodelle (LLMs): Überbrückung der Lücke zwischen Text und Sehvermögen

Unsere Welt wird durch mehrere Sinne erlebt - Sprache, Sicht, Geruch und Berührung -, sodass wir unsere Umgebung verstehen können. Menschen sind besonders geschickt in sprachlichem Denken und visuellem Gedächtnis. Wenn die Modelle für generative AI (Genai) voranschreiten, konzentrieren sich die Forscher darauf, Multimodalität zu integrieren, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. Herkömmliche Großsprachmodelle (LLMs) sind auf Texteingabe und Ausgabe beschränkt und vernachlässigen andere Modalitäten wie Bilder, Videos oder Audio. Während sich LLMs bei Aufgaben wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung, Übersetzung und Codeerzeugung übertreffen, schaltet die Integration anderer Modalitäten (Erstellen multimodaler LLMs) ein erhebliches Potenzial aus. Das Kombinieren von Text- und Bilddaten ermöglicht beispielsweise Anwendungen wie visuelle Fragenbeantwortung, Bildsegmentierung und Objekterkennung. Das Hinzufügen von Videos verbessert die Funktionen für die fortschrittliche Medienanalyse weiter.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung in multimodale LLMs
• Datensätze und Vorverarbeitung
• Anwendungen multimodaler LLMs
  • Bildunterschrift
  • Informationsextraktion
  • visuelle Interpretation und Argumentation
  • optische Zeichenerkennung (OCR)
  • Objekterkennung und Segmentierung
• Architekturen großer Sehvermögensmodelle (LVLMs)
  • Zwei-Turm-VLMS
  • zwei-leg-vlms
  • vlms mit Bildcodierer, Text Encoder & Decoder
  • vlms mit Encoder-Decoder-Architektur
• Schlussfolgerung

Einführung in multimodale LLMs

Genai umfasst Modelle für maschinelles Lernen, die neue Inhalte generieren können. Text-to-Text-Modelle generieren Sie beispielsweise Text aus der Texteingabe. Das Erweitern von LLMs mit anderen Modalitäten öffnet jedoch Türen für Text-zu-Image-, Text-zu-Video-, Text-zu-Sprach-, Bild-zu-Image-Anwendungen und Bild-zu-Video-Anwendungen. Diese sind als große multimodale Modelle (multimodale LLMs) bekannt. Das Training Diese Modelle beinhalten große Datensätze, die Text und andere Modalitäten enthalten, sodass der Algorithmus zwischen allen Eingabetypen zu lernen kann. Entscheidend ist, dass diese Modelle nicht auf einzelne Eingangs-/Ausgangstypen beschränkt sind. Sie passen sich an verschiedene Modalitäten an. Dies vermittelt dem System ein reichhaltigeres Verständnis der sensorischen Eingabe.

Dieser Artikel ist in zwei Teile unterteilt: Die erste erforscht Anwendungen und Architekturen multimodaler LLMs, während das zweite (hier nicht enthalten) das Training eines kleineren Sehmodells beschreibt.

Datensätze und Vorverarbeitung

Kombination verschiedener Datentypen zum Erstellen multimodaler LLMs stellt Herausforderungen, insbesondere bei gleichzeitiger Behandlung von 1D-, 2D- und 3D -Daten. Dies erfordert einen sequentiellen, Schritt-für-Schritt-Ansatz mit sorgfältiger Datenkuration, um die Modellleistung zu optimieren.

Diese Diskussion konzentriert sich auf Text und Bilder. Im Gegensatz zu Text variieren Bilder und Videos in Größe und Auflösung, was eine robuste Vorverarbeitung erforderlich macht, um Eingänge zu standardisieren. Bilder, Videos, Eingabeaufforderungen und Metadaten müssen bereit sein, kohärente Denkprozesse und logische Konsistenz während der Inferenz zu erleichtern. Modelle, die auf Text-, Bild- und Videodaten trainiert werden, werden als große Sehvermögensmodelle (LVLMS) bezeichnet.

Anwendungen multimodaler LLMs

Das folgende Bild (aus einem Qwen2-VL-Papier) zeigt ein Visionsmodell, das auf dem Qwen2 LLM basiert, mit dem verschiedene visuelle Aufgaben erledigt werden können.

Das folgende Diagramm zeigt, wie ein multimodales Sprachmodell (MMLM) Bild-, Text-, Audio- und Videodaten verarbeitet, um verschiedene Ziele zu erreichen. Der Kern -MMLM integriert diese Modalitäten für die kombinierte Verarbeitung.

Die folgenden Abschnitte detaillierten spezifischen Anwendungen (Code -Beispiele für Kürze weggelassen):

1. Bildunterschrift: Erzeugen von Textbeschreibungen von Bildern.

2. Informationsextraktion: Abrufen bestimmter Merkmale oder Datenpunkte aus Bildern (z. B. Objektfarbe, Text).

3. Visuelle Interpretation und Argumentation: Analyse von Bildern und Ausführung von Argumentationsaufgaben basierend auf visuellen Informationen.

4. OPTICAL CHARABE Kennung (OCR): Text aus Bildern extrahieren.

5. Objekterkennung und -segmentierung: Identifizieren und Klassifizieren von Objekten in Bildern, potenziell Segmentierung in verschiedene Regionen.

Architekturen großer Sehvermögensmodelle (LVLMs)

Das Ziel von LVLMS ist es, Funktionen aus Bildern, Videos und Text zu vereinen. Für die Vorausbildung werden mehrere Architekturen untersucht:

1. Zwei-Turm-VLMs: Bilder und Text werden separat codiert und mit einem gemeinsamen Ziel geschult, Informationen aus beiden Modalitäten auszurichten.

2. Zwei-Leg-VLMs: Ähnlich wie zwei Turm, enthält jedoch eine Fusionsschicht, um Bild- und Textfunktionen vor dem gemeinsam genutzten Ziel zu verschmelzen.

3. VLMs mit Bildcodierer - Textcodierer & Decoder: Ein Bild -Encoder verarbeitet Bilder, während Textdaten von separaten Encodern und Decodern verarbeitet werden, die komplexere Interaktionen ermöglichen.

4. VLMs mit Encoder-Decoder-Architektur: Die Bilder werden von einem Encoder, Text von einem Decoder, mit kombinierten Merkmalen (über Verkettung oder Kreuzbeachtung) vor dem Dekodieren verarbeitet.

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Schlussfolgerung

multimodale LLMs, insbesondere VLMs, werden auf Bild-Text-Datensätzen trainiert, um die Lücke zwischen visuellen und textuellen Daten zu schließen. Sie zeichnen sich bei visuellen Aufgaben aus, aber eine hohe Leistung erfordert erhebliche Datensätze und Rechenressourcen. Während viele visuelle Aufgaben in der Lage sind, bleiben die Einschränkungen im komplexen Denken und in der Datenextraktion bestehen. Weitere Forschungen und Entwicklung sind entscheidend, um diese Einschränkungen zu überwinden und das volle Potenzial multimodaler LLMs freizuschalten.

Referenzen (Liste im Originaltext angegeben)

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