Мультимодальное обучение

Мультимодальное обучение — это подобласть машинного обучения (ML), в которой модели ИИ обучаются обрабатывать и понимать информацию из нескольких типов данных, известных как модальности. Подобно тому, как люди воспринимают мир, объединяя зрение, звук и язык, мультимодальное обучение позволяет ИИ развивать более целостное и контекстуальное понимание, интегрируя данные из таких источников, как изображения, текст, аудио и показания датчиков. Этот подход выходит за рамки систем с одним фокусом, позволяя получать более богатые интерпретации и более сложные приложения, которые отражают человеческий интеллект. Конечная цель состоит в том, чтобы построить модели, которые могут видеть, читать и слушать, чтобы извлекать всесторонние знания.

Как работает мультимодальное обучение

Мультимодальные системы обучения предназначены для решения трех основных задач: представление, выравнивание и слияние. Во-первых, модель должна изучить значимое представление для каждой модальности, часто преобразуя различные типы данных, такие как пиксели и слова, в числовые векторы, называемые вложениями (embeddings). Во-вторых, она должна выровнять эти представления, связывая связанные концепции между модальностями — например, связывая текст «собака ловит фрисби» с соответствующими визуальными элементами на картинке. Наконец, она объединяет эти выровненные представления, чтобы сделать единый прогноз или сгенерировать новый контент. Это слияние может происходить на разных этапах, и разработка таких архитектур, как Transformer, и его механизм внимания сыграли ключевую роль в создании эффективных стратегий слияния.

Применение в реальном мире

Мультимодальное обучение — это двигатель многих передовых возможностей ИИ. Вот несколько ярких примеров:

1. Визуальный вопрос-ответ (VQA): В VQA модели ИИ предоставляется изображение и вопрос на естественном языке об этом изображении (например, "Что делает человек в красной рубашке?"). Модель должна одновременно обрабатывать визуальную информацию с изображения и семантическое значение текста, чтобы предоставить точный ответ. Эта технология используется для создания вспомогательных инструментов для слабовидящих и для расширенного анализа контента. Вы можете изучить популярный набор данных VQA, чтобы увидеть больше примеров.
2. Генерация изображений из текста: Генеративные модели, такие как DALL-E 3 от OpenAI и Stable Diffusion, являются яркими примерами мультимодального обучения. Они принимают текстовое описание (запрос) и генерируют новое, соответствующее изображение. Это требует глубокого понимания языка и способности преобразовывать абстрактные концепции в связные визуальные детали, задача, которая сочетает в себе NLP и генеративное зрение.

Основные различия

Полезно различать Multi-Modal Learning и связанные с ним термины:

• Мультимодальные модели: Мультимодальное обучение — это процесс или область изучения, связанная с обучением ИИ с использованием нескольких типов данных. Мультимодальные модели — это полученные системы ИИ или архитектуры, разработанные и обученные с использованием этих методов.
• Компьютерное зрение (CV): CV фокусируется исключительно на обработке и понимании визуальных данных. В то время как специализированная модель CV, такая как Ultralytics YOLO11, превосходно справляется с такими задачами, как обнаружение объектов, мультимодальное обучение идет дальше, интегрируя эти визуальные данные с другими модальностями.
• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): NLP занимается пониманием и генерацией человеческого языка. Мультимодальное обучение объединяет языковые данные с другими модальностями, такими как изображения или показания датчиков, как это видно в Vision Language Models.
• Базовые модели: Это крупномасштабные модели, предварительно обученные на огромных объемах данных. Многие современные базовые модели, такие как GPT-4, по своей сути являются мультимодальными, но эти концепции различны. Мультимодальное обучение — это методология, часто используемая для создания этих мощных моделей, которые изучаются такими учреждениями, как CRFM Стэнфорда.

Проблемы и будущие направления

Мультимодальное обучение представляет собой уникальные проблемы, включая эффективное выравнивание данных из разных источников, разработку оптимальных стратегий слияния и обработку отсутствующих или зашумленных данных. Решение этих задач в мультимодальном обучении остается активной областью исследований. Эта область быстро развивается, расширяя границы в направлении систем ИИ, которые воспринимают мир и рассуждают о нем больше, как люди, что потенциально способствует развитию общего искусственного интеллекта (AGI). В то время как такие платформы, как Ultralytics HUB, в настоящее время облегчают рабочие процессы, ориентированные в основном на задачи компьютерного зрения, более широкий ландшафт ИИ указывает на растущую интеграцию мультимодальных возможностей. Следите за блогом Ultralytics, чтобы получать обновления о новых возможностях моделей, разработанных с использованием таких фреймворков, как PyTorch и TensorFlow.