कल्पना गर्नुहोस् कि तपाइँसँग एक्स-रे रिपोर्ट छ र तपाइँलाई के चोटहरू छन् भनेर बुझ्न आवश्यक छ। एउटा विकल्प यो हो कि तपाईंले डाक्टरलाई भेट्न सक्नुहुन्छ जुन आदर्श रूपमा तपाईंले गर्नुपर्छ तर केही कारणले गर्दा, यदि तपाईं सक्नुहुन्न भने, तपाईंले मल्टीमोडल लार्ज ल्याङ्ग्वेज मोडेलहरू (MLLMs) प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ जसले तपाईंको एक्स-रे स्क्यानलाई प्रशोधन गर्नेछ र तपाईंलाई कुन चोटपटक लागेको छ भनी ठ्याक्कै बताउनेछ। स्क्यान गर्न।
सरल शब्दहरूमा, MLLMहरू पाठ, छवि, आवाज, भिडियोहरू, आदि जस्ता बहुविध मोडेलहरूको फ्यूजनबाहेक अरू केही होइनन्। जुन सामान्य पाठ क्वेरीलाई मात्र प्रशोधन गर्न सक्षम छैनन् तर छविहरू र ध्वनि जस्ता धेरै रूपहरूमा प्रश्नहरू प्रशोधन गर्न सक्छन्।
त्यसोभए यस लेखमा, हामी तपाईलाई MLLM हरू के हो, तिनीहरूले कसरी काम गर्छन् र तपाईले प्रयोग गर्न सक्ने शीर्ष MMLM हरू के हुन् भन्ने बारे जानुहुनेछ।
Multimodal LLMs के हो?
परम्परागत LLMs को विपरीत जसले केवल एक प्रकारको डेटा - प्राय: पाठ वा छविसँग काम गर्न सक्छ, यी बहुविध LLM ले डेटाको धेरै रूपहरूसँग काम गर्न सक्छ जसरी मानिसहरूले दृष्टि, आवाज र पाठलाई एकैचोटि प्रक्रिया गर्न सक्छन्।
यसको मूलमा, मल्टिमोडल एआई ले पाठ, छवि, अडियो, भिडियो, र यहाँ सम्म कि सेन्सर डेटा जस्ता डेटा को विभिन्न रूपहरु मा लिन्छ।, एक धनी र अधिक परिष्कृत समझ र अन्तरक्रिया प्रदान गर्न। एउटा एआई प्रणालीलाई विचार गर्नुहोस् जसले छवि मात्र हेर्दैन तर यसलाई वर्णन गर्न, सन्दर्भ बुझ्न, यसको बारेमा प्रश्नहरूको जवाफ दिन, र धेरै इनपुट प्रकारहरूमा आधारित सम्बन्धित सामग्री उत्पन्न गर्न पनि सक्छ।
अब, एक्स-रे रिपोर्टको एउटै उदाहरणलाई सन्दर्भमा लिनुहोस् कि कसरी बहुविध LLM ले यसको सन्दर्भ बुझ्छ। यहाँ एउटा साधारण एनिमेसनले चित्रलाई भेक्टरमा रूपान्तरण गर्नको लागि छवि एन्कोडर मार्फत छविलाई कसरी प्रशोधन गर्छ र पछि प्रश्नको जवाफ दिन मेडिकल डेटामा प्रशिक्षित LLM प्रयोग गर्छ भनेर व्याख्या गरिएको छ।
स्रोत: गुगल मल्टिमोडल मेडिकल एआई
Multimodal LLMs ले कसरी काम गर्छ?
जबकि मल्टिमोडल LLM को भित्री कार्यहरू धेरै जटिल छन् (LLM भन्दा बढी), हामीले तिनीहरूलाई छवटा सरल चरणहरूमा विभाजन गर्ने प्रयास गरेका छौं:
चरण 1: इनपुट सङ्कलन - यो पहिलो चरण हो जहाँ डाटा सङ्कलन गरिन्छ र प्रारम्भिक प्रक्रियाबाट गुज्रिन्छ। उदाहरणका लागि, छविहरूलाई पिक्सेलमा रूपान्तरण गरिन्छ सामान्यतया कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आर्किटेक्चरहरू प्रयोग गरेर।
पाठ इनपुटहरू बाइटपेयर एन्कोडिङ (BPE) वा SentencePiece जस्ता एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर टोकनहरूमा रूपान्तरण गरिन्छ। अर्कोतर्फ, अडियो संकेतहरू स्पेक्ट्रोग्राम वा मेल-फ्रिक्वेन्सी सेपस्ट्रल गुणांक (MFCCs) मा रूपान्तरण गरिन्छ। यद्यपि भिडियो डेटा क्रमिक रूपमा प्रत्येक फ्रेममा विभाजित हुन्छ।
चरण 2: टोकनकरण - टोकनकरण पछिको विचार भनेको डाटालाई मानक फारममा रूपान्तरण गर्नु हो ताकि मेसिनले यसको सन्दर्भ बुझ्न सक्छ। उदाहरणका लागि, पाठलाई टोकनमा रूपान्तरण गर्न, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) प्रयोग गरिन्छ।
छवि टोकनकरणको लागि, प्रणालीले पूर्व-प्रशिक्षित कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू जस्तै ResNet वा भिजन ट्रान्सफर्मर (ViT) आर्किटेक्चरहरू प्रयोग गर्दछ। अडियो संकेतहरूलाई संकेत प्रशोधन प्रविधिहरू प्रयोग गरेर टोकनहरूमा रूपान्तरण गरिन्छ ताकि अडियो तरंगहरूलाई कम्प्याक्ट र अर्थपूर्ण अभिव्यक्तिहरूमा रूपान्तरण गर्न सकिन्छ।
चरण 3: इम्बेडिंग तह - यस चरणमा, टोकनहरू (जसलाई हामीले अघिल्लो चरणमा प्राप्त गरेका थियौं) घना भेक्टरहरूमा रूपान्तरण गरिन्छ जसरी यी भेक्टरहरूले डाटाको सन्दर्भ क्याप्चर गर्न सक्छन्। यहाँ ध्यान दिनु पर्ने कुरा यो हो कि प्रत्येक मोडालिटीले आफ्नै भेक्टरहरू विकास गर्दछ जुन अरूसँग क्रस-कम्प्याटिबल हुन्छ।
चरण 4: क्रस-मोडल फ्यूजन -अहिले सम्म, मोडेलहरूले व्यक्तिगत मोडेल स्तरसम्म डाटा बुझ्न सक्षम थिए तर चौथो चरणबाट, यो परिवर्तन हुन्छ। क्रस-मोडल फ्युजनमा, प्रणालीले गहिरो सान्दर्भिक सम्बन्धहरूको लागि बहुविध मोडालिटीहरू बीच थोप्लाहरू जडान गर्न सिक्छ।
एउटा राम्रो उदाहरण जहाँ समुद्र तटको छवि, समुद्र तटमा बिदाको पाठ्य प्रतिनिधित्व, र छालहरू, हावा र हर्षित भीडको अडियो क्लिपहरू अन्तरक्रिया गर्दछ। यसरी मल्टिमोडल LLM ले इनपुटहरू मात्र बुझ्दैन तर सबैलाई एकै अनुभवको रूपमा सँगै राख्छ।
चरण 5: न्यूरल नेटवर्क प्रशोधन - तंत्रिका नेटवर्क प्रशोधन एक चरण हो जहाँ क्रस-मोडल फ्यूजन (अघिल्लो चरण) बाट एकत्रित जानकारी अर्थपूर्ण अन्तरदृष्टिमा रूपान्तरण हुन्छ। अब, मोडेलले क्रस-मोडल फ्युजनको समयमा फेला परेका जटिल जडानहरूको विश्लेषण गर्न गहिरो शिक्षा प्रयोग गर्नेछ।
तपाईंले एक्स-रे रिपोर्टहरू, बिरामी नोटहरू, र लक्षण विवरणहरू संयोजन गर्ने केसको छवि बनाउनुहोस्। तंत्रिका नेटवर्क प्रशोधनको साथ, यसले तथ्यहरू मात्र सूचीबद्ध गर्दैन तर सम्भावित स्वास्थ्य जोखिमहरू पहिचान गर्न र सम्भावित निदानहरू सुझाव दिन सक्ने समग्र समझ सिर्जना गर्नेछ।
चरण 6 - आउटपुट उत्पादन - यो अन्तिम चरण हो जहाँ MLLM ले तपाइँको लागि एक सटीक आउटपुट सिर्जना गर्नेछ। परम्परागत मोडेलहरूको विपरीत जुन प्राय: सन्दर्भ-सीमित हुन्छन्, MLLM को उत्पादनमा गहिराइ र प्रासंगिक समझ हुनेछ।
साथै, आउटपुटमा एक भन्दा बढी ढाँचा हुन सक्छ जस्तै डेटासेट सिर्जना गर्ने, परिदृश्यको दृश्य प्रतिनिधित्व सिर्जना गर्ने, वा कुनै विशेष घटनाको अडियो वा भिडियो आउटपुट पनि।
[यो पनि पढ्नुहोस्: RAG vs. Fine-Tuning: कुन एक तपाईंको LLM मा उपयुक्त छ?]
Multimodal ठूलो भाषा मोडेल को आवेदन के हो?
यद्यपि MLLM हालसालै टस गरिएको शब्द हो, त्यहाँ सयौं अनुप्रयोगहरू छन् जहाँ तपाईंले परम्परागत विधिहरूको तुलनामा उल्लेखनीय सुधारहरू पाउनुहुनेछ, सबै MLLMहरूलाई धन्यवाद। यहाँ MLLM को केहि महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरू छन्:
स्वास्थ्य सेवा र चिकित्सा निदान
मल्टिमोडल LLM लाई मानव इतिहासको अर्को चिकित्सा छलांगको रूपमा सोच्न सकिन्छ जुन परम्परागत विधिहरूको तुलनामा पृथक डेटा बिन्दुहरूमा धेरै भर पर्न प्रयोग गरिन्छ, MLLMs ले थप व्यापक निदान र उपचार समाधानहरूको लागि पाठ्य, दृश्य, र अडियो डेटा संयोजन गरेर स्वास्थ्य सेवामा धेरै सुधार गर्न सक्छ। ।
- मेडिकल इमेजिङ विश्लेषण: एक्स-रे, एमआरआई, वा सीटी स्क्यान जस्ता मेडिकल छविहरू पढेर बिरामीको रेकर्डसँग, यी मोडेलहरूले क्यान्सर, हृदय रोग, वा न्यूरोलोजिकल विकारहरू जस्ता गम्भीर अवस्थाहरूको प्रारम्भिक पत्ता लगाउन मद्दत गर्न सक्छन्।
- निजीकृत उपचार योजनाहरू: आनुवंशिक डेटा, बिरामीको इतिहास, र जीवनशैली कारकहरू समावेश गरेर, त्यस्ता मोडेलहरूले उच्च अनुकूल उपचार रणनीतिहरू ल्याउन सक्छन्।
- दुर्गम स्वास्थ्य सेवा: मल्टिमोडल LLM को साथ, भिडियो परामर्श र बिरामी इनपुटहरू टेलिमेडिसिनमा वास्तविक-समय निदान सहायतामा विश्लेषण गर्न सकिन्छ।
उन्नत वैज्ञानिक अनुसन्धान र खोज
विज्ञानमा, मल्टिमोडल एलएलएमहरूले जटिल डेटा सेटहरू प्रशोधन गरेर र अन्यथा पत्ता नलाग्ने ढाँचाहरू प्रकट गरेर सफलताहरूलाई समर्थन गर्दछ।
- क्रस-अनुशासनात्मक अन्तर्दृष्टि: यी मोडेलहरूले ढाँचा र सहसम्बन्ध पहिचान गर्न डेटा चार्टहरू र प्रयोगात्मक छविहरूसँग संयुक्त अनुसन्धान पत्रहरू विश्लेषण गर्न सक्छन्, र यसैले क्षेत्रहरूमा नवाचारलाई गति दिन्छ।
- औषधिको खोजी: मल्टिमोडल LLM ले औषधिको प्रभावकारिताको भविष्यवाणी गर्दछ र जैविक डेटा, उपयुक्त साहित्य, र आणविक संरचनाहरूमा आधारित सम्भावित चिकित्सीय समाधानहरू पत्ता लगाउँदछ।
- खगोलीय अनुसन्धान: टेलिस्कोप इमेजरी, सिमुलेशन, र अवलोकन डेटा जस्ता इनपुटहरूबाट व्युत्पन्न मोडेलहरूले आकाशीय घटनाहरूको खोजको लागि अनुमति दिन्छ।
- जलवायु अध्ययन: तिनीहरूले प्राकृतिक प्रकोपहरूको भविष्यवाणी गर्नको लागि उपग्रह इमेजरी, जलवायु मोडेलहरू, र वातावरणीय परिवर्तनहरूमा पाठ-आधारित रिपोर्टहरू विश्लेषण गर्न सक्छन्।
पहुँच र सहायक प्रविधि
मल्टिमोडल एलएलएमहरू अपाङ्गता भएका व्यक्तिहरू, पहुँच, र स्वतन्त्रता भएका मानिसहरूका लागि उपकरणहरूको विकास प्रदान गर्न प्रमुख हुन्।
- सांकेतिक भाषामा भाषण अनुवाद: यी मोडेलहरूले भिडियो र अडियो इनपुटहरूमा आधारित वास्तविक-समयमा साङ्केतिक भाषामा भाषण अनुवाद गर्न सक्छन्, जसले बहिरा ग्राहकहरू बीचको सञ्चार योग्यतालाई समर्थन गर्दछ।
- दृश्य विवरण उपकरणहरू: यी उपकरणहरूले अधिक विस्तृत विवरण प्रदान गर्न सक्छन् जसले दृष्टिविहीन व्यक्तिहरूलाई नेभिगेट गर्न वा दृश्यहरू उपभोग गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
- संवर्धक र वैकल्पिक संचार: मोडेलहरूले पाठ र छवि-आधारित सञ्चारको साथ वाणी संश्लेषण कम्पाइल गरेर भाषण कठिनाइ भएका मानिसहरूका लागि उपकरणहरू बढाउँछन्।
- वास्तविक-समय ट्रान्सक्रिप्शन र सारांश: मल्टिमोडल एलएलएमहरूले सही रूपमा बैठक वा व्याख्यान ट्रान्सक्राइब गर्न सक्छन् र संज्ञानात्मक रूपमा कमजोर व्यक्तिहरूलाई सारांशहरू प्रदान गर्न सक्छन्।
रचनात्मक उद्योग र सामग्री उत्पादन
मल्टिमोडल LLM ले रचनात्मक उद्योगहरूको लागि मात्र डाटा संश्लेषणबाट ताजा र मनमोहक सामग्री सिर्जना गर्न सक्छ।
- ग्राफिक्स, भिडियो, वा कथा सिर्जना: यी मोडेलहरू डिजाइनर र लेखकहरूको लागि सरल प्रम्प्टहरू प्रयोग गरेर आकर्षक ग्राफिक्स, भिडियोहरू, वा कथाहरूसँग आउन सक्छन्।
- चलचित्र र खेल विकास: मल्टिमोडल LLMs, दुबै भिजुअल स्टोरीबोर्डहरू र पाठ्य स्क्रिप्टहरू, सहायता पूर्वावलोकन र चरित्र विकासको संयोजनमा।
- संगीत रचना: तिनीहरूले केही विषयवस्तु वा भावनाहरूसँग मेल खाने अडियो र पाठ डेटा प्रयोग गरेर धुन वा गीत रचना गर्न सक्छन्।
- मार्केटिङ र विज्ञापन: यी मोडेलहरूले दर्शक प्राथमिकताहरू प्रयोग गरेर र पाठ, दृश्यहरू, र भिडियोहरूबाट अन्तर्दृष्टिहरू थपेर मल्टिमिडिया मार्केटिङ अभियानहरू डिजाइन गर्न सक्छन्।
Multimodal LLMs को साथ चुनौतीहरू
जबकि मल्टिमोडल एलएलएमहरू सकारात्मक पक्षहरूको विस्तृत दायराको साथ आउँछन्, तिनीहरूले व्यक्तिहरूलाई मात्र होइन तर कम्पनीहरूका लागि पनि तिनीहरूलाई अनुकूल बनाउन धेरै चुनौतीहरू खडा गर्छन्।
डेटाको एकीकरण र प्रतिनिधित्व
पाठ, छवि, अडियो, र भिडियोको संयोजन—एउटै मोडेल भित्र डेटाका विभिन्न रूपहरूमा मिश्रण गर्दा अन्तर्निहित जटिलता सिर्जना हुन्छ।
- मल्टीमोडल डेटा प्रकारहरू: विभिन्न रूपहरूमा फरक फरक विशेषताहरू पनि छन्। पाठमा क्रमिक सुविधाहरू छन्; छविहरूमा स्थानिय सुविधाहरू छन्, र अडियोमा समय समावेश छ, यी सबैलाई कुनै कुराको सन्दर्भमा सँगै ल्याउनु महत्त्वपूर्ण प्राविधिक चुनौती हो।
- पूर्व प्रशोधन आवश्यकताहरु: तालिमको लागि डेटा तयार गर्दा धेरै ढाँचाहरूबाट इनपुटहरू सफा गर्ने, एनोटेट गर्ने र पङ्क्तिबद्ध गर्ने समावेश हुन्छ। यो स्रोत-गहन र त्रुटिहरूको लागि प्रवण छ।
- असंतुलित डाटासेट: धेरै जसो डेटासेटहरू एक प्रकारको डेटामा प्रचुर मात्रामा हुन्छन्, जस्तै पाठ तर अरूमा विरल, जस्तै भिडियोहरू। डाटासेटहरूमा असन्तुलनले पक्षपाती मोडेल प्रदर्शन निम्त्याउन सक्छ।
जटिलता
डाटा समस्याहरू बाहेक, MLLM जटिल AI प्रणालीहरू हुन्। MLLM को निर्माण र मापन गर्न महत्त्वपूर्ण लागत मात्र नभई सीपहरू पनि चाहिन्छ।
- उच्च कम्प्यूटेशनल माग: परम्परागत एलएलएमहरू GPU-गहन सफ्टवेयरको रूपमा चिनिन्छन् र जब तपाईंले चार्टमा बहु-मोडालिटी थप्नुहुन्छ, हार्डवेयर आवश्यकताहरू शेल्फबाट बाहिर जान्छन्, यति धेरै कि साना संस्थाहरूले यसलाई वहन गर्न सक्षम नहुन सक्छन्।
- मेमोरी र भण्डारण: जब तपाइँ मल्टिमोडल LLM सँग डिल गर्नुहुन्छ, प्यारामिटरहरूले सजिलैसँग अवस्थित AI हार्डवेयरलाई ओझेलमा पार्न सक्छन्।
डाटाको अभाव
अहिले सम्म, यो MLLMs निर्माण गर्दा सबैले सामना गर्ने सबैभन्दा गम्भीर समस्या हुनुपर्दछ।
- MLLM डाटाको अभाव: धेरै ढाँचाहरू संयोजन गर्न सक्ने डेटासेटहरू फेला पार्न गाह्रो छ, विशेष गरी कानून र औषधिको लागि डेटासेटहरू।
- जटिल एनोटेशन प्रक्रिया: जब तपाइँ भिडियो र छविहरू जस्ता लेबलिङ डेटासेटहरू विचार गर्नुहुन्छ, तिनीहरू प्रायः विशेषज्ञ हस्तक्षेप र आधुनिक प्रविधिको आवश्यकता पर्दछ।
- गोपनीयता सरोकारहरू: तस्बिरहरू, भिडियोहरू, र व्यक्तिगत इतिहास समावेश गरिएको पाठ जस्ता डेटासेटहरू सङ्कलन गर्दा गोपनीयता र कानुनी जटिलताहरू निम्त्याउन सक्छ।
Shaip ले तपाईंलाई Multimodal LLMs निर्माण गर्न कसरी मद्दत गर्न सक्छ?
Shaip डाटा समाधानहरूसँग राम्ररी सुसज्जित छ र उच्च-गुणस्तरको डाटा समाधानहरू प्रदान गरेर, हामी सुनिश्चित गर्छौं कि तपाईंका मोडेलहरू विविध र सटीक डाटासेटहरूमा प्रशिक्षित छन्, इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त गर्न महत्त्वपूर्ण।
चाहे तपाईं संग काम गर्दै हुनुहुन्छ ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) पर्याप्त कम्प्युटेशनल स्रोतहरू वा Small Language Models (SLMs) चाहिन्छ जसले दक्षताको माग गर्दछ, Shaip ले तपाइँको विशेष आवश्यकताहरू पूरा गर्न उपयुक्त डेटा एनोटेसन र नैतिक सोर्सिङ सेवाहरू प्रदान गर्दछ।
