Sistemlerin metin, görüntü ve ses gibi çeşitli verileri işlediği ve anladığı Multimodal Yapay Zekayı keşfedin. Nasıl çalıştığını öğrenin ve temel uygulamaları keşfedin.
Multimodal YZ, sistemlerin modalite olarak bilinen birden fazla veri türünden gelen bilgileri işlemek, anlamak ve muhakeme etmek için tasarlandığı bir yapay zeka ( YZ) alanını ifade eder. Tipik olarak tek bir veri türüne (örneğin, yalnızca metin veya yalnızca görüntüler) odaklanan geleneksel YZ sistemlerinin aksine, multimodal YZ metin, görüntü, ses, video ve hatta sensör verileri gibi çeşitli veri kaynaklarını entegre eder ve yorumlar. Bu yaklaşım, insanların çevrelerini algılamak için görme, işitme ve dili birlikte kullanmalarına benzer şekilde, YZ'nin dünyayı daha kapsamlı ve insan benzeri bir şekilde anlamasını sağlar. Bu alandaki temel zorluk, sadece her bir modaliteyi işlemek değil, aynı zamanda birleşik ve bağlamsal olarak zengin bir yorum oluşturmak için bunları etkili bir şekilde birleştirmektir.
Çok modlu bir yapay zeka sistemi geliştirmek birkaç önemli adım içerir. İlk olarak, modelin her veri türü için anlamlı bir sayısal temsil oluşturması gerekir; bu süreç genellikle katıştırmalar oluşturmayı içerir. Örneğin, bir metin girdisi bir dil modeli tarafından işlenir ve bir görüntü bir bilgisayarla görme (CV) modeli tarafından işlenir. Bir sonraki önemli adım, bu farklı temsillerin birleştirildiği füzyondur. Bunun için kullanılan teknikler basit birleştirmeden, modelin belirli bir görev için farklı modalitelerin önemini tartmasına olanak tanıyan dikkat mekanizmalarını içeren daha karmaşık yöntemlere kadar değişebilir.
"Attention Is All You Need" adlı etkili makalede tanıtılan Transformer mimarisi, modern multimodal sistemlerin başarısı için temel teşkil etmiştir. Sıralı verileri işleme ve uzun menzilli bağımlılıkları yakalama yeteneği, onu farklı kaynaklardan gelen bilgileri entegre etmek için oldukça etkili kılmaktadır. PyTorch ve TensorFlow gibi önde gelen çerçeveler, bu karmaşık modelleri oluşturmak ve eğitmek için gerekli araçları sağlar.
Çok modlu yapay zeka, daha çok yönlü ve sezgisel olan yeni nesil akıllı uygulamalara güç veriyor.
Görsel Soru Yanıtlama (VQA): Bir VQA sisteminde, bir kullanıcı bir görüntü sunabilir ve bu görüntü hakkında doğal dilde "Sokaktaki araba ne renk?" gibi bir soru sorabilir. Yapay zeka metni anlamalı, görsel bilgileri analiz etmeli ve ilgili bir cevap üretmelidir. Bu teknoloji, görme engelliler için erişilebilirlik araçları oluşturmak ve etkileşimli öğrenme platformlarını geliştirmek için kullanılır.
Metinden Görüntü Oluşturma: OpenAI'nin DALL-E 3' ü ve Stability AI'nın Stable Diffusion 'ı gibi platformlar çok modlu yapay zekanın önde gelen örnekleridir. Metinsel bir açıklama (bir komut istemi) alırlar ve karşılık gelen bir görüntü oluştururlar. Bu, modelin dil kavramlarının görsel niteliklere nasıl dönüştüğü konusunda derin bir anlayışa sahip olmasını gerektirir ve yeni dijital sanat ve içerik oluşturma biçimlerini mümkün kılar.
Multimodal YZ'yi benzer terimlerden ayırmak önemlidir:
Hem özel hem de çok modlu modellerin geliştirilmesi ve dağıtımı, ML iş akışlarını kolaylaştıran Ultralytics HUB gibi platformlar kullanılarak yönetilebilir. Çok modlu yapay zekadaki ilerleme, daha yetenekli ve uyarlanabilir yapay zeka yaratma yolunda önemli bir adımdır ve potansiyel olarak Google DeepMind gibi kurumlar tarafından araştırılan Yapay Genel Zekanın (AGI ) önünü açmaktadır.
