AI4BIZ logo

Мультимодальные большие языковые модели: последние достижения

За последний год мультимодальные большие языковые модели (MM-LLM) достигли существенного прогресса, дополняя существующие языковые модели (LLM) поддержкой мультимодальных входных данных или выходных результатов с помощью экономически эффективных стратегий обучения.

В результате получающиеся модели не только сохраняют присущие LLM свойства, такие как способность к рассуждениям и принятию решений, но и расширяют их применимость для различных мультимодальных задач.

Структурно MM-LLM обычно состоят из пяти компонентов:

  1. Кодировщики модальностей (изображения, видео, аудио и т.д.)
  2. Проекторы входных данных для выравнивания представлений разных модальностей
  3. Основа в виде LLM для семантического понимания и рассуждений
  4. Проекторы выходных данных для получения инструкций по генерации контента
  5. Генераторы контента различных модальностей

Обучение MM-LLM обычно проходит в два этапа:

  1. Мультимодальная предварительная тренировка на парах «модальность-текст»
  2. Тонкая настройка на мультимодальных наборах с инструкциями

За последний год было представлено более 25 моделей MM-LLM, каждая из которых отличается своей специфической архитектурой и масштабом используемых данных.

Среди ключевых тенденций развития MM-LLM можно отметить:

  • Переход от понимания мультимодального контента к генерации контента в различных модальностях
  • Расширение поддерживаемых модальностей
  • Улучшение качества наборов данных
  • Повышение эффективности архитектуры

MM-LLM демонстрируют впечатляющие результаты на различных бенчмарках зрительно-языковых задач. Дальнейшее развитие моделей идет в направлении поддержки большего числа модальностей, лучшего понимания намерений пользователей и повышения интерактивности.

MM-LLM — это аббревиатура для multimodal large language models, что в переводе на русский означает «мультимодальные большие языковые модели».

Основные характеристики MM-LLM:

  1. Основаны на больших языковых моделях (LLM), таких как GPT-3, которые хорошо показали себя в задачах обработки естественного языка.
  2. Помимо текста, также могут обрабатывать данные из других модальностей — изображения, аудио, видео и т.д. Отсюда и название «мультимодальные».
  3. За счет комбинирования разных типов данных, MM-LLM могут лучше понимать контекст, проводить логические рассуждения и генерировать более разнообразный и релевантный контент.
  4. Обучаются на огромных объемах мультимодальных данных, часто состоящих из миллиардов изображений и текстов.
  5. Могут быть использованы для широкого круга задач, требующих совместного анализа разных модальностей — например, для диалоговых систем, подбора изображений к текстам, автоматических описаний видео и т.д.

То есть если коротко, это мощные языковые модели нового поколения, которые благодаря мультимодальности обладают более совершенным контекстным пониманием и функциональностью.

Исследования

Мультимодальные большие языковые модели: последние достижения

За последний год произошел значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей (MM-LLM). Эти модели дополняют существующие языковые модели возможностью обрабатывать мультимодальные данные (изображения, видео, аудио) при помощи эффективных методов обучения.

Читать полностью »
ChatGPT голос
Интеллектуальные чат-боты

Крупное обновление чат-бота OpenAI: ChatGPT теперь может «видеть, слышать и говорить»

Чат-бот ChatGPT от OpenAI получает значительное обновление, которое позволит этому популярному интеллектуальному чат-боту вести голосовые диалоги с пользователями и взаимодействовать с использованием изображений. 

Читать полностью »

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *