Que sont les grands modèles multimodaux (LMM) ?

Les systèmes LMM ont créé un changement au sein de la communauté de recherche en IA. Ces systèmes redéfinissent des secteurs entiers avec leurs implémentations. Cependant, la question se pose : qu'est-ce qu'un grand modèle multimodal (LMM) ? En quoi les LMM diffèrent-ils des grands modèles linguistiques (LLM) ? Et surtout, pourquoi les développeurs, les data scientists et les passionnés d'IA devraient-ils y prêter attention ? 

Ce blog répondra à toutes vos questions. Nous approfondirons ce que sont les LMM, les comparerons aux LLM, étudierons leur histoire dans l'IA et, enfin, discuterons des nouvelles réalités dans le domaine des défis, des outils et des opportunités qu'apportent les modèles LMM.

Comprendre les bases : que sont les grands modèles multimodaux (LMM) ? 

Avec le développement rapide de la technologie de l'IA, les chercheurs sont confrontés au défi que représente une variété écrasante de données. Les grands modèles multimodaux (LMM) sont apparus pour résoudre, traiter et analyser des données provenant de différentes modalités : texte, images, audio et vidéo. Alors que les modèles traditionnels Modèles AI Bien qu'ils ne puissent gérer qu'un seul type de données, les LMM sont avancés et, en fait, excellent dans la compréhension et la génération d'informations à partir d'un mélange de diverses entrées de données.

Considérez un LMM capable d'analyser une image et de fournir une explication textuelle cohérente, d'effectuer une reconnaissance d'objets et de dessiner une signification contextuelle en une seule fois. Contrairement aux modèles traditionnels LLMLes LMM se différencient par leur capacité à croiser et à raisonner avec des données de formats variés.

Quelles sont les différences entre les LMM et les LLM ?

Modalités prises en charge : Les données textuelles exclusives sont le seul point central des LLM. Elles restent inégalées en matière de compréhension et de génération du langage humain. Les LMM, en revanche, travaillent avec des images et de l'audio en plus du texte, ce qui les rend beaucoup plus intégrés à diverses modalités.

Applications pratiques: La mise en œuvre LLM est la mieux adaptée aux interactions avec les chatbots, à la rédaction de contenu et à d’autres fonctionnalités d’IA conversationnelle, tandis que les LMM ont l’avantage dans le sous-titrage vidéo, la récupération intermodale et l’analyse de contenu multimédia interactif. 

Formation et complexité : Étant donné que les LMM fonctionnent avec plusieurs modalités en même temps, ils nécessitent des données et une architecture de formation beaucoup plus sophistiquées que les LLM.

Macgence aide à la pose efficace d'ensembles de données afin de former les LMM et les LLM et de fournir une fusion experte de données multimodales pour aider à concevoir la prochaine outils d'IA de nouvelle génération.

Le développement des LMM dans les technologies d'IA et d'apprentissage automatique 

Les modèles multimodaux existent depuis un certain temps. Les modèles à grande échelle sont toutefois une évolution plus récente. Ce changement d'orientation peut être attribué aux progrès réalisés dans le domaine de l'apprentissage profond et à l'accessibilité toujours croissante de la puissance de calcul. 

Phase fondatrice : Les premières tentatives de création de modèles multimodaux n'ont pas réussi à fusionner des données provenant de plusieurs formats. Beaucoup d'entre elles nécessitaient des pipelines individuels pour chaque modalité, ce qui entraînait un manque d'efficacité. 

Le changement de paradigme avec les transformateurs : Le changement d'architecture du modèle des transformateurs, qui alimentent des modèles tels que GPT et BERT, a permis le traitement transparent des données multimodales. La propriété d'auto-attention des transformateurs permet aux LMM d'aligner et d'analyser la relation entre les différentes modalités. 

Croissance monumentale : Les avancées récentes en matière de mise à l’échelle, telles que GPT-4 d’OpenAI, PaLM de Google et d’autres, ont permis la création de LMM capables de traiter une énorme quantité de données multimodales. 

Applications potentielles et pratiques dans la vie réelle

Les LMM sont puissants et révolutionnent presque tous les secteurs. Voici quelques applications notables : 

1. Soins De Santé 

Simultanément, à partir de rapports médicaux et d'images, diagnostiquer des maladies et analyser des données.  

Enrichissez les interactions des patients avec les chatbots médicaux en utilisant à la fois la compréhension du texte et de l'image.

2. Commerce de détail et commerce électronique

Comme Google Lens pour le shopping : un client prend une photo d’un produit et le bot LMM fournit une liste de produits correspondant à l’image.

Faites ressortir le récit caché des produits grâce à une analyse image-texte et à une génération de contenu précise.

3. Médias et divertissement

Automatisez le sous-titrage des vidéos et le balisage intelligent du contenu pour les organisations médiatiques.

Développe des connaissances plus approfondies sur le comportement des utilisateurs pour alimenter les expériences d'immersion avec les LMM grâce au contenu généré par les utilisateurs.

4. Systèmes autonomes

Amélioration des systèmes de perception des voitures autonomes en reliant les images, les vidéos et les informations des données des capteurs.

Améliorer la connaissance de la situation des robots grâce au traitement synergique des signaux vocaux et vidéo.

Défis et limites des grands modèles multimodaux

Bien que le LMM soit très prometteur, il reste plusieurs défis à relever : 

Exigences en matière de données: La collecte et l'étiquetage d'ensembles de données multimodaux massifs ne sont pas une tâche facile. C'est là qu'interviennent des entreprises comme Macgence. Macgence est spécialisée dans l'offre d'ensembles de données pré-packagés pour répondre à divers besoins en matière d'IA/ML.

Coût de calcul élevé : Les données multimodales sont coûteuses à former et à déployer car elles nécessitent des ressources de calcul importantes pour leur traitement.

Préoccupations éthiques: L’un des enjeux de la recherche LMM concerne la lutte contre les biais et la garantie d’une utilisation éthique des données multimodales.

Outils et cadres pour le développement de LMM

Pour créer un LMM, des outils et des cadres avancés sont nécessaires. Voici quelques-uns des plus populaires :

PyTorch – Il dispose d'un support dynamique pour la construction et la formation de transformateurs multimodaux.

TensorFlow – Des bibliothèques puissantes comme TensorFlow Hub disposent de modèles multimodaux pré-entraînés.

Visage enlacé – Les architectures de modèles multimodaux comme Vision Transformer (ViT) et CLIP sont disponibles prêtes à l'emploi.

API OpenAI – Ils offrent des fonctionnalités multimodales avancées telles que les paires image-texte.

Conseils pour optimiser les performances et l'efficacité des LMM

Conservation des données : Disposez d'ensembles de données de haute qualité, bien annotés, avec des modalités réparties de manière uniforme. Macgence est une entreprise qui construit ces ensembles de données pour permettre des flux de formation sans tracas.

Ajustement du modèle : Améliorez les performances en appliquant un réglage précis sur des données spécifiques au domaine aux modèles pré-entraînés.

Réduire la complexité du modèle : Appliquez des techniques de distillation aux modèles LMM pour réduire leur taille sans compromis significatif sur les performances.

Tendances et innovations futures dans le domaine des LMM

L’aspect le plus passionnant des LMM réside dans leurs possibilités futures :

Agents IA interactifs : Systèmes qui interagissent avec l'utilisateur via du texte, de l'audio et de la vidéo pour offrir une expérience entièrement personnalisée.

Multimodalité interlinguistique : Les LMM sont des fonctions qui traitent les données dans une langue et les restituent dans une autre, tout en intégrant différentes modalités.

Apprentissage fédéré pour les LMM : Améliorer la précision et la confidentialité des modèles à l'aide de méthodes d'apprentissage distribuées.

Grâce à l’innovation continue, il ne fait aucun doute que les LMM deviendront les aspects clés du paysage de l’IA au service d’une efficacité et d’une intelligence inégalées. 

Ce que les LMM signifient pour le paysage de l'IA

Les LMM étendus servent aux grands modèles multimodaux qui réorganisent constamment les possibilités de l'IA. Ces modèles offrent des possibilités supplémentaires aux développeurs d'IA car ils favorisent l'intégration de l'audio, du texte et des images, permettant des interactions plus rapides, plus intelligentes et plus humaines avec les machines. numériques jumeaux (digital twin models) agir comme un pont entre les mondes du texte, de l’image et de l’audio.

Chez Macgence, nous proposons les informations nécessaires pour construire la prochaine génération, notamment les LMM et les LLM, que vous pouvez former en tant que développeur ou explorer les activités multimodales en tant que data scientist. Vous pouvez compter sur nous quel que soit votre poste.

Pour fournir l'ensemble de données dont vos projets d'IA ont besoin, l'appel à nous contacter maintenant est attendu depuis longtemps. 

Contactez-nous dès aujourd'hui pour concevoir les ensembles de données que vos projets d'IA méritent.

FAQs

Macgence

Macgence est une société leader dans le domaine des données de formation en IA, à l'avant-garde de la fourniture de solutions exceptionnelles d'intervention humaine dans la boucle pour améliorer l'IA. Nous sommes spécialisés dans l'offre de solutions de données IA/ML entièrement gérées, répondant aux besoins évolutifs des entreprises de tous les secteurs. Forts d'un engagement fort en matière de responsabilité et de sincérité, nous nous sommes imposés comme un partenaire de confiance pour les organisations à la recherche de solutions d'automatisation avancées.