Grandes modelos multimodales vs. Un gran modelo de lenguaje



LMM (modelo multimodal grande)Un tipo avanzado de modelo de inteligencia artificial que puede procesar y comprender múltiples tipos de formatos de datos. Estos datos multimodales pueden incluir texto, imágenes, audio, vídeo, etc. Los modelos multimodales pueden integrar e interpretar información de estas diferentes fuentes de datos simultáneamente.


Funciona no sólo para texto sino también para varios tipos de datos. Modelo de lenguaje grande (LMM)Se puede decir que es una versión mejorada de Además, la salida del modelo de lenguaje multimodal se dirige no solo al texto sino también a los lenguajes visuales y auditivos.


Los modelos de lenguaje multimodal se consideran el siguiente paso para la inteligencia artificial general.


AIAIMultiple compara e interpreta un modelo multimodal grande con un modelo de lenguaje grande.



Diferencia entre LMM y LLM


1) formato de datos


LMM está diseñado para comprender y procesar diferentes tipos de formularios o entradas de datos. También incluye otros tipos de datos como texto, imágenes, audio, vídeo y, en ocasiones, datos sensoriales. La función principal de LMM es integrar y comprender estos diferentes formatos de datos simultáneamente.


LL.MSe especializa en procesar y generar datos textuales. Están capacitados principalmente en grandes corpus de texto y tienen habilidades para comprender y producir lenguaje humano en una variedad de contextos. Sin embargo, no procesa de forma nativa datos no textuales como imágenes o audio.


2) Aplicaciones y tareas


Debido a su naturaleza multimodal, LMM se puede utilizar para tareas que requieren comprender e integrar información sobre diferentes tipos de datos. Por ejemplo, LMM puede analizar artículos de noticias (texto), fotografías adjuntas (imágenes) y videoclips relacionados para obtener una comprensión detallada.


LMM Las aplicaciones giran en torno a tareas relacionadas con el texto, como escribir ensayos, traducir idiomas, responder preguntas, resumir documentos y crear contenido basado en texto.

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Formularios de datos para grandes modelos multimodales.


• Texto


Esto incluye todo tipo de contenido escrito, incluidos libros, artículos, páginas web y publicaciones en redes sociales. Los modelos pueden comprender, interpretar y generar contenido textual, incluidas tareas normales de procesamiento del lenguaje, como traducir, resumir y responder preguntas.


• Higo


Este modelo puede analizar y generar datos visuales. Esto incluye comprender el contenido y el contexto de fotografías, cuadros y otras representaciones gráficas. Esta categoría también incluye tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y generación de imágenes basadas en descripciones de texto.


• Audio


Esto incluye grabaciones, música y lenguaje hablado. Se pueden entrenar modelos para reconocer el habla, la música, los sonidos ambientales y otras entradas auditivas. Puede grabar su voz, comprender comandos de voz y crear voces o música integradas.


• Video


Componentes visuales y auditivos. Incluye procesamiento de vídeo integrado. Esto incluye comprender imágenes en movimiento y los sonidos que las acompañan. Esto incluye analizar contenido de video, reconocer acciones o eventos en un video o crear videoclips.


Hoy en día, la mayoría de los grandes modelos de lenguaje multimodal sólo pueden utilizar texto e imágenes, pero las investigaciones futuras avanzan hacia la entrada de datos de audio y vídeo.


Cómo entrenar grandes modelos multivariados


1) Recopilación y preparación de datos.


LL.MViernes Se centra principalmente en datos textuales. Reunir colecciones de textos completas de libros, sitios web y otras fuentes escritas.Todo. Se enfatiza la diversidad y la amplitud del lenguaje.


LMMViernes Además de los datos textuales, también se requieren otros tipos de datos como imágenes, audio, vídeo y datos emocionales. La recopilación de datos es muy compleja porque involucra diferentes formas, formatos y contenidos. La anotación y normalización de datos son importantes para ordenar de manera significativa estos diferentes tipos de datos en LMM.

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2) Diseño de arquitectura modelo.


LL.MViernes En general, utiliza una estructura similar a un convertidor adecuada para el procesamiento continuo de datos (texto). Se centra en comprender y producir el lenguaje humano.


LMM La arquitectura es más compleja porque necesita integrar diferentes tipos de entradas de datos. A menudo involucra redes neuronales como CNN para imágenes, RNN o transformadores para texto, y algoritmos para combinar eficientemente estos métodos.


3) Pre-entrenamiento


LL.Mde La formación previa implica el uso de grandes corpus de texto. Son comunes técnicas como el modelado del lenguaje de máscaras, donde un modelo predice las palabras que faltan en una oración.


LMM comprarTodo el tutorial es muy diferente porque incluye otros métodos y texto. Un modelo puede aprender a asociar texto con imágenes o comprender elementos visuales en un video.


4) Ajuste fino


LL.Mde esta afinando bien Utilice conjuntos de datos de texto especializados adecuados para tareas específicas, como preguntas y respuestas o traducción.


LMM El ajuste fino incluye conjuntos de datos específicos de cada modalidad y conjuntos de datos para ayudar a aprender relaciones intermodales. La integración de LMM para tareas específicas es más compleja debido a la diversidad de tareas para las que está diseñado.


5) Evaluar y repetir


LL.Mde Evaluación Los indicadores se centran en tareas de producción como la comprensión y fluidez del lenguaje, la coherencia y la relevancia.


LMMDebido a que deben ser expertos en múltiples dominios, se los evalúa según una amplia gama de métricas. Estos incluyen la precisión del reconocimiento de imágenes, la calidad del procesamiento de audio y la capacidad del modelo para integrar información en múltiples modalidades.


Ejemplos populares de grandes modelos multimodales.


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Abra el CLIP de AI (preentrenamiento de imagen-lenguaje contradictorio)Diseñado para comprender imágenes en el contexto del lenguaje natural. Al comprender las descripciones de texto, puede realizar tareas como la clasificación de imágenes de toma cero, que le permite clasificar imágenes con precisión incluso en categorías para las que no está capacitado explícitamente.


Flamingo de DeepMind está diseñado para realizar tareas que requieren comprender y sintetizar información a partir de texto e imágenes, utilizando tanto el lenguaje como la comprensión visual.


Limitaciones de los modelos de lenguaje grandes


• Requisitos y sesgos de datos: estos modelos requieren conjuntos de datos grandes y variados para su entrenamiento. Sin embargo, la disponibilidad y calidad de estos conjuntos de datos pueden resultar problemáticas. Además, si los datos de entrenamiento contienen sesgos, el modelo los detectará y los amplificará, lo que generará resultados ilógicos o poco éticos.


Recursos computacionales: entrenar y ejecutar modelos multimodales a gran escala requiere recursos computacionales sustanciales, lo que los hace costosos y de difícil acceso para organizaciones pequeñas o investigadores independientes.


• Interpretación e interpretación: Al igual que con los modelos complejos de IA, no es fácil entender cómo estos modelos toman decisiones. Esta falta de transparencia puede ser un problema importante, especialmente en aplicaciones sensibles como la atención médica o la aplicación de la ley.


• Integración de formatos: es muy difícil integrar eficazmente diferentes tipos de datos, incluidos texto, imágenes y audio, sin comprender realmente los matices de cada formato. Los modelos no siempre capturan con precisión el contexto o los matices de la comunicación humana que surgen de la combinación de estos modos.


• Generalización y sobreajuste: incluso si el modelo se entrena con un gran conjunto de datos, es posible que no se generalice a datos nuevos o faltantes o a escenarios que difieran significativamente de los datos de entrenamiento. En cambio, se le puede equipar con datos de entrenamiento y capturar ruido y anomalías como patrones.

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