감각으로 AI 권한 부여 : 멀티 모달 LLMS 로의 여행 1 부

멀티 모달 대형 언어 모델 (LLMS) : 텍스트와 비전 사이의 간격을 연결 우리의 세계는 언어, 시력, 냄새 및 터치 등 여러 가지 감각을 통해 경험을 통해 주변 환경을 이해할 수 있습니다. 인간은 특히 언어 적 추론과 시각적 기억에 능숙합니다. 생성 AI (Genai) 모델이 발전함에 따라 연구원들은 기능을 확장하기 위해 다중 분위기를 통합하는 데 집중하고 있습니다. 전통적인 대형 언어 모델 (LLM)은 텍스트 입력 및 출력으로 제한되며 이미지, 비디오 또는 오디오와 같은 다른 양식을 무시합니다. LLM은 질문 답변, 요약, 번역 및 코드 생성과 같은 작업에 뛰어나는 반면, 다른 양식 (멀티 모달 LLM 생성)을 통합하면 상당한 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지 데이터를 결합하면 시각적 질문 응답, 이미지 세분화 및 객체 감지와 같은 응용 프로그램이 가능합니다. 비디오 추가는 고급 미디어 분석을위한 기능을 더욱 향상시킵니다 목차

멀티 모달 llms 소개 데이터 세트 및 전처리 다중 모드 llms의 응용 이미지 캡션 정보 추출

시각적 해석 및 추론 광학 문자 인식 (OCR) 객체 감지 및 분할
대형 시력 모델 (LVLMS)의 아키텍처 2 타워 vlms 2 leg vlms 이미지 인코더, 텍스트 인코더 및 디코더가있는 vlms 인코더 디코더 아키텍처가있는 VLMS
• 결론
  멀티 모달 llms 소개 Genai는 새로운 컨텐츠를 생성 할 수있는 머신 러닝 모델을 포함합니다. 예를 들어 텍스트-텍스트 모델은 텍스트 입력에서 텍스트를 생성합니다. 그러나 다른 양식으로 LLM을 확장하면 텍스트-이미지, 텍스트-비디오, 텍스트 음성 연설, 이미지 투 이미지 및 이미지-비디오 응용 프로그램에 대한 문이 열립니다. 이것들은 큰 멀티 모달 모델 (멀티 모달 LLM)으로 알려져 있습니다. 이러한 모델 교육에는 텍스트 및 기타 양식이 포함 된 대규모 데이터 세트가 포함되어 알고리즘이 모든 입력 유형 간의 관계를 배울 수 있습니다. 결정적 으로이 모델은 단일 입력/출력 유형으로 제한되지 않습니다. 그들은 다양한 양식에 적응합니다. 이것은 시스템에 감각 입력에 대한 풍부한 이해를 제공합니다.
이 기사는 두 부분으로 나뉩니다. 첫 번째는 멀티 모달 LLM의 응용 프로그램과 아키텍처를 탐색하고 두 번째 (여기에는 포함되지 않음)는 작은 비전 모델의 훈련을 자세히 설명합니다. 데이터 세트 및 전처리 다른 데이터 유형을 결합하여 멀티 모달 LLM을 생성하면 특히 1D, 2D 및 3D 데이터를 동시에 처리 할 때 문제가 발생합니다. 이를 위해서는 모델 성능을 최적화하기 위해 신중한 데이터 큐 레이션을 통해 순차적 인 단계별 방식이 필요합니다.이 토론은 텍스트와 이미지에 중점을 둡니다. 텍스트와 달리 이미지 및 비디오는 크기와 해상도가 다양하므로 입력을 표준화하려면 강력한 전처리가 필요합니다. 이미지, 비디오, 프롬프트 및 메타 데이터는 추론 중 일관된 사고 과정과 논리적 일관성을 촉진하기 위해 준비되어야합니다. 텍스트, 이미지 및 비디오 데이터에 대해 교육을받은 모델은 LVLMS (Largin Vision-Language Models)라고합니다. 다중 모드 llms의 응용 다음 이미지 (QWEN2-VL 용지에서)는 다양한 시각적 작업을 처리 할 수있는 QWEN2 LLM을 기반으로 한 비전 모델을 보여줍니다.

아래 다이어그램은 MMLM (Multimodal Language Model)이 다양한 목표를 달성하기 위해 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다. 핵심 MMLM은 이러한 양식을 결합 된 처리를 위해 통합합니다

다음 섹션에서는 특정 응용 프로그램에 대해 자세히 설명합니다 (Brevity에 대한 코드 예제) :

1. 이미지 캡션 : 이미지의 텍스트 설명 생성

2. 정보 추출 : 이미지에서 특정 기능 또는 데이터 포인트 검색 (예 : 객체 색상, 텍스트). 3. 시각적 해석 및 추론 : 시각 정보를 기반으로 이미지 분석 및 추론 작업 수행.

4. 광학 문자 인식 (OCR) : 이미지에서 텍스트를 추출합니다

5. 객체 감지 및 분할 : 이미지 내에서 물체를 식별하고 분류하여 잠재적으로 별개의 영역으로 분류합니다. 대형 시력 모델 (LVLMS)의 아키텍처 LVLM의 목표는 이미지, 비디오 및 텍스트에서 기능을 통합하는 것입니다. 사전 훈련을 위해 몇몇 아키텍처가 탐색되고 있습니다 :

1. 2 타워 VLMS : 이미지와 텍스트는 별도로 인코딩되어 공유 목표로 두 가지 양식에서 정보를 정렬하기 위해 훈련됩니다.

2. 2 레그 VLMS : 2 타워와 유사하지만 공유 목표 전에 이미지 및 텍스트 기능을 병합하기위한 퓨전 레이어를 포함합니다.

3. 이미지 인코더가있는 VLM - 텍스트 인코더 및 디코더 : 이미지 인코더는 이미지를 처리하는 반면 텍스트 데이터는 별도의 인코더와 디코더로 처리되므로보다 복잡한 상호 작용이 가능합니다.

4. 인코더 디코더 아키텍처가있는 VLMS : 이미지는 디코딩하기 전에 (연결 또는 교차 변호를 통해) 기능을 결합한 디코더에 의해 인코더, 텍스트로 처리됩니다.

결론 멀티 모달 LLM, 특히 VLM은 시각적 데이터와 텍스트 데이터 사이의 간격을 연결하기 위해 이미지 텍스트 데이터 세트에서 교육을받습니다. 시각적 작업에 탁월하지만 고성능을 달성하려면 상당한 데이터 세트와 계산 리소스가 필요합니다. 많은 시각적 작업을 수행 할 수는 있지만 한계는 복잡한 추론 및 데이터 추출으로 남아 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 멀티 모달 LLM의 잠재력을 최대한 활용하려면 추가 연구 및 개발이 중요합니다. 참조 (원본 텍스트로 제공된 목록)

위 내용은 감각으로 AI 권한 부여 : 멀티 모달 LLMS 로의 여행 1 부의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!