12 tháng 3, 2025
Tìm hiểu cách các mô hình đa phương thức tích hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu cảm biến để tăng cường khả năng nhận thức, suy luận và ra quyết định của AI.
Các hệ thống AI truyền thống thường xử lý thông tin từ một nguồn dữ liệu duy nhất như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Mặc dù các phương pháp đơn phương thức này vượt trội trong các tác vụ chuyên biệt, nhưng chúng thường không xử lý được các tình huống phức tạp trong thế giới thực liên quan đến nhiều đầu vào đồng thời. Học đa phương thức giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp các luồng dữ liệu đa dạng trong một khuôn khổ thống nhất, cho phép hiểu biết phong phú hơn và nhận biết ngữ cảnh tốt hơn.
Lấy cảm hứng từ nhận thức của con người, các mô hình đa phương thức phân tích, diễn giải và hành động dựa trên các đầu vào kết hợp, giống như con người tự nhiên tích hợp thị giác, âm thanh và ngôn ngữ. Các mô hình này cho phép AI xử lý các tình huống phức tạp với độ chính xác, độ tin cậy và khả năng thích ứng cao hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự phát triển của các mô hình đa phương thức, phân tích cách chúng hoạt động, thảo luận về các ứng dụng thực tế của chúng trong thị giác máy tính và đánh giá những ưu điểm và thách thức liên quan đến việc tích hợp nhiều loại dữ liệu.
Bạn có thể đang tự hỏi chính xác thì học đa phương thức là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình AI truyền thống thường xử lý một loại dữ liệu tại một thời điểm, cho dù đó là hình ảnh, văn bản, âm thanh hay đầu vào cảm biến.
Tuy nhiên, học đa phương thức tiến thêm một bước nữa bằng cách cho phép các hệ thống phân tích, giải thích và tích hợp đồng thời nhiều luồng dữ liệu đa dạng. Cách tiếp cận này phản ánh chặt chẽ cách bộ não con người tự nhiên tích hợp các đầu vào thị giác, thính giác và ngôn ngữ để hình thành sự hiểu biết mạch lạc về thế giới.
Bằng cách kết hợp các phương thức khác nhau này, AI đa phương thức đạt được sự hiểu biết sâu sắc và sắc thái hơn về các tình huống phức tạp.
Ví dụ: khi phân tích cảnh quay video, một hệ thống đa phương thức không chỉ xử lý nội dung trực quan; nó còn xem xét các đoạn hội thoại, âm thanh xung quanh và phụ đề đi kèm.
Quan điểm tích hợp này cho phép AI nắm bắt bối cảnh và các sắc thái mà sẽ bị bỏ lỡ nếu mỗi loại dữ liệu được phân tích độc lập.
Về mặt thực tế, học đa phương thức mở rộng những gì AI có thể hoàn thành. Nó cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng như tạo chú thích ảnh, trả lời các câu hỏi dựa trên ngữ cảnh trực quan, tạo ra hình ảnh chân thực từ mô tả văn bản và cải thiện các hệ thống tương tác bằng cách làm cho chúng trực quan và nhận biết ngữ cảnh hơn.
Nhưng làm thế nào các mô hình đa phương thức kết hợp các loại dữ liệu khác nhau này để đạt được những kết quả này? Hãy cùng phân tích từng bước các cơ chế cốt lõi đằng sau thành công của chúng.
Các mô hình AI đa phương thức đạt được khả năng mạnh mẽ của chúng thông qua các quy trình chuyên biệt: trích xuất đặc trưng riêng biệt cho từng phương thức (xử lý từng loại dữ liệu - như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh - một cách riêng biệt), các phương pháp hợp nhất (fusion methods) (kết hợp các chi tiết được trích xuất) và các kỹ thuật căn chỉnh nâng cao (đảm bảo rằng thông tin kết hợp phù hợp với nhau một cách mạch lạc).
Hãy cùng xem chi tiết cách thức hoạt động của từng quy trình này.
Các mô hình AI đa phương thức sử dụng các kiến trúc khác nhau, chuyên biệt cho từng loại dữ liệu. Điều này có nghĩa là đầu vào hình ảnh, văn bản và âm thanh hoặc cảm biến được xử lý bởi các hệ thống được thiết kế đặc biệt cho chúng. Làm như vậy giúp mô hình có thể nắm bắt các chi tiết độc đáo của từng đầu vào trước khi kết hợp chúng lại với nhau.
Dưới đây là một số ví dụ về cách các kiến trúc chuyên dụng khác nhau được sử dụng để trích xuất đặc trưng (features) từ nhiều loại dữ liệu khác nhau:
Sau khi được xử lý riêng lẻ, mỗi phương thức tạo ra các đặc trưng cấp cao được tối ưu hóa để nắm bắt thông tin duy nhất có trong loại dữ liệu cụ thể đó.
Sau khi trích xuất các đặc trưng, các mô hình đa phương thức (multi-modal) hợp nhất chúng thành một biểu diễn thống nhất và mạch lạc. Để thực hiện điều này một cách hiệu quả, một số chiến lược hợp nhất được sử dụng:
Cuối cùng, các hệ thống đa phương thức sử dụng các kỹ thuật căn chỉnh và chú ý nâng cao để đảm bảo rằng dữ liệu từ các phương thức khác nhau tương ứng một cách hiệu quả.
Các phương pháp như học đối chiếu giúp căn chỉnh chặt chẽ các biểu diễn trực quan và văn bản trong một không gian ngữ nghĩa chung. Bằng cách này, các mô hình đa phương thức có thể thiết lập các kết nối mạnh mẽ, ý nghĩa trên các loại dữ liệu khác nhau, đảm bảo tính nhất quán giữa những gì mô hình "nhìn thấy" và "đọc được".
Các cơ chế attention dựa trên Transformer tiếp tục tăng cường sự liên kết này bằng cách cho phép các mô hình tập trung linh hoạt vào các khía cạnh phù hợp nhất của mỗi đầu vào. Ví dụ: các lớp attention cho phép mô hình kết nối trực tiếp các mô tả văn bản cụ thể với các vùng tương ứng của chúng trong dữ liệu hình ảnh, cải thiện đáng kể độ chính xác trong các tác vụ phức tạp như trả lời câu hỏi trực quan (VQA) và chú thích ảnh.
Các kỹ thuật này nâng cao khả năng hiểu sâu sắc ngữ cảnh của AI đa phương thức, giúp AI có thể cung cấp các diễn giải sắc thái và chính xác hơn về dữ liệu phức tạp trong thế giới thực.
AI đa phương thức đã phát triển đáng kể, chuyển đổi từ các kỹ thuật dựa trên quy tắc ban đầu sang các hệ thống deep-learning (học sâu) tiên tiến có khả năng tích hợp phức tạp.
Trong những ngày đầu, các hệ thống đa phương thức kết hợp các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh hoặc đầu vào cảm biến, bằng cách sử dụng các quy tắc được tạo thủ công bởi các chuyên gia hoặc các phương pháp thống kê đơn giản. Ví dụ, điều hướng robot ban đầu đã hợp nhất hình ảnh camera với dữ liệu sonar để phát hiện và tránh chướng ngại vật. Mặc dù hiệu quả, nhưng các hệ thống này đòi hỏi kỹ thuật đặc trưng thủ công rộng rãi và bị hạn chế về khả năng thích ứng và tổng quát hóa.
Với sự ra đời của học sâu, các mô hình đa phương thức ngày càng trở nên phổ biến hơn. Các mạng nơ-ron như bộ tự mã hóa đa phương thức bắt đầu học các biểu diễn chung của các loại dữ liệu khác nhau, đặc biệt là dữ liệu hình ảnh và văn bản, cho phép AI xử lý các tác vụ như truy xuất đa phương thức và tìm kiếm hình ảnh chỉ dựa trên mô tả bằng văn bản.
Những tiến bộ tiếp tục khi các hệ thống như Visual Question Answering (VQA) tích hợp CNN để xử lý hình ảnh và RNN hoặc transformer để diễn giải văn bản. Điều này cho phép các mô hình AI trả lời chính xác các câu hỏi phức tạp, phụ thuộc vào ngữ cảnh về nội dung trực quan.
Gần đây nhất, các mô hình đa phương thức quy mô lớn được huấn luyện trên bộ dữ liệu (datasets) quy mô internet khổng lồ đã cách mạng hóa hơn nữa các khả năng của AI.
Các mô hình này tận dụng các kỹ thuật như học đối chiếu (contrastive learning), cho phép chúng xác định các mối quan hệ tổng quát giữa nội dung trực quan và mô tả bằng văn bản. Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các phương thức, các kiến trúc đa phương thức hiện đại đã nâng cao khả năng thực hiện các tác vụ suy luận trực quan phức tạp với độ chính xác gần như con người của AI, minh họa mức độ tiến bộ của AI đa phương thức so với các giai đoạn nền tảng của nó.
Bây giờ chúng ta đã khám phá cách các mô hình đa phương thức tích hợp các luồng dữ liệu đa dạng, hãy đi sâu vào cách các khả năng này có thể được áp dụng cho các mô hình thị giác máy tính.
Bằng cách kết hợp đầu vào trực quan với văn bản, âm thanh hoặc dữ liệu cảm biến, học đa phương thức cho phép các hệ thống AI giải quyết các ứng dụng ngày càng phức tạp, giàu ngữ cảnh.
Chú thích ảnh liên quan đến việc tạo ra các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên cho dữ liệu trực quan. Các phương pháp phát hiện đối tượng truyền thống xác định các đối tượng riêng lẻ, nhưng chú thích đa phương thức còn tiến xa hơn, diễn giải các mối quan hệ và ngữ cảnh.
Ví dụ: một mô hình đa phương thức có thể phân tích hình ảnh những người đang dã ngoại và tạo ra một chú thích mô tả như “Một gia đình đang đi dã ngoại trong một công viên đầy nắng,” cung cấp một đầu ra phong phú và dễ tiếp cận hơn.
Ứng dụng này rất quan trọng đối với khả năng tiếp cận. Nó có thể được sử dụng để tạo văn bản thay thế (alt-text) cho những người khiếm thị và gắn thẻ nội dung cho các cơ sở dữ liệu lớn. Kiến trúc Transformer đóng một vai trò quan trọng ở đây, cho phép mô-đun tạo văn bản tập trung vào các vùng trực quan có liên quan thông qua cơ chế attention, căn chỉnh động các mô tả bằng văn bản với các đặc điểm trực quan.
Các mô hình VQA trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên dựa trên nội dung trực quan, kết hợp thị giác máy tính với khả năng hiểu ngôn ngữ. Các tác vụ này đòi hỏi sự hiểu biết chi tiết về nội dung hình ảnh, ngữ cảnh và lý luận ngữ nghĩa.
Kiến trúc Transformer đã tăng cường VQA bằng cách cho phép các thành phần văn bản và hình ảnh của mô hình tương tác linh hoạt, xác định chính xác các vùng hình ảnh liên quan đến câu hỏi.
Mô hình PaLI của Google, chẳng hạn, sử dụng kiến trúc dựa trên transformer tiên tiến, tích hợp các visual transformer (ViT) với bộ mã hóa và giải mã ngôn ngữ, cho phép trả lời chính xác các câu hỏi phức tạp như “Người phụ nữ trong ảnh đang làm gì?” hoặc “Có bao nhiêu con vật có thể nhìn thấy?”.
Các lớp chú ý (Attention layers), giúp các mô hình tập trung vào các phần liên quan nhất của đầu vào, đảm bảo mỗi từ hỏi liên kết động với các tín hiệu trực quan, cho phép các câu trả lời sắc thái hơn ngoài việc phát hiện đối tượng cơ bản.
Tạo ảnh từ văn bản đề cập đến khả năng của AI trong việc tạo ra nội dung trực quan trực tiếp từ các mô tả bằng văn bản, thu hẹp khoảng cách giữa hiểu biết ngữ nghĩa và sáng tạo hình ảnh.
Các mô hình đa phương thức thực hiện nhiệm vụ này sử dụng các kiến trúc nơ-ron tiên tiến, chẳng hạn như transformers hoặc quy trình khuếch tán, để tạo ra hình ảnh chi tiết và chính xác theo ngữ cảnh.
Ví dụ: hãy tưởng tượng việc tạo dữ liệu huấn luyện tổng hợp cho các mô hình thị giác máy tính có nhiệm vụ phát hiện phương tiện. Với các mô tả bằng văn bản như "một chiếc sedan màu đỏ đậu trên một con phố đông đúc" hoặc "một chiếc SUV màu trắng đang lái trên đường cao tốc", các mô hình đa phương thức này có thể tạo ra những hình ảnh đa dạng, chất lượng cao mô tả các tình huống chính xác này.
Khả năng này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển mở rộng hiệu quả các bộ dữ liệu phát hiện đối tượng mà không cần chụp thủ công hàng nghìn hình ảnh, giảm đáng kể thời gian và nguồn lực cần thiết cho việc thu thập dữ liệu.
Các phương pháp gần đây hơn áp dụng các kỹ thuật dựa trên khuếch tán, bắt đầu từ nhiễu hình ảnh ngẫu nhiên và tinh chỉnh dần hình ảnh để phù hợp chặt chẽ với đầu vào văn bản. Quá trình lặp đi lặp lại này có thể tạo ra các ví dụ thực tế và đa dạng, đảm bảo dữ liệu huấn luyện mạnh mẽ bao gồm nhiều điểm nhìn, điều kiện ánh sáng, loại phương tiện và hình nền.
Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị trong thị giác máy tính, cho phép mở rộng bộ dữ liệu nhanh chóng, cải thiện độ chính xác của mô hình và nâng cao tính đa dạng của các tình huống mà hệ thống AI có thể nhận dạng một cách đáng tin cậy.
Hệ thống truy xuất đa phương thức giúp việc tìm kiếm dễ dàng hơn bằng cách chuyển đổi cả văn bản và hình ảnh thành một ngôn ngữ chung về ý nghĩa. Ví dụ: các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ - như CLIP, được học từ hàng triệu cặp hình ảnh-văn bản - có thể khớp các truy vấn văn bản với các hình ảnh phù hợp, dẫn đến kết quả tìm kiếm trực quan và chính xác hơn.
Ví dụ: một truy vấn tìm kiếm như "hoàng hôn trên bãi biển" trả về kết quả chính xác về mặt hình ảnh, cải thiện đáng kể hiệu quả khám phá nội dung trên các nền tảng thương mại điện tử, kho lưu trữ phương tiện và cơ sở dữ liệu nhiếp ảnh.
Phương pháp đa phương thức đảm bảo độ chính xác truy xuất ngay cả khi các truy vấn và mô tả hình ảnh sử dụng các ngôn ngữ khác nhau, nhờ vào sự liên kết ngữ nghĩa đã học được giữa các miền trực quan và văn bản.
Học đa phương thức cung cấp một số lợi thế chính giúp tăng cường khả năng của AI trong thị giác máy tính và hơn thế nữa:
Mặc dù có những điểm mạnh này, các mô hình đa phương thức cũng đi kèm với một loạt các thách thức riêng:
Học đa phương thức đang định hình lại AI bằng cách cho phép hiểu sâu sắc và theo ngữ cảnh hơn trên nhiều luồng dữ liệu. Các ứng dụng trong thị giác máy tính, như chú thích ảnh, trả lời câu hỏi bằng hình ảnh, tạo ảnh từ văn bản và truy xuất ảnh nâng cao, chứng minh tiềm năng của việc tích hợp các phương thức đa dạng.
Mặc dù những thách thức về tính toán và đạo đức vẫn còn, nhưng những đổi mới liên tục trong kiến trúc, chẳng hạn như hợp nhất dựa trên transformer và căn chỉnh tương phản, tiếp tục giải quyết những lo ngại này, thúc đẩy AI đa phương thức hướng tới trí thông minh giống con người hơn.
Khi lĩnh vực này phát triển, các mô hình đa phương thức sẽ trở nên thiết yếu cho các tác vụ AI phức tạp trong thế giới thực, tăng cường mọi thứ từ chẩn đoán y tế đến robot tự động. Việc áp dụng học đa phương thức giúp các ngành công nghiệp khai thác các khả năng mạnh mẽ, định hình tương lai của AI.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Bạn đã sẵn sàng bắt đầu các dự án thị giác máy tính của riêng mình chưa? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá AI trong sản xuất và Vision AI trong xe tự lái bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
