Mô hình đa phương thức

Mô hình đa phương thức là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể xử lý và hiểu thông tin từ nhiều loại dữ liệu—hay "phương thức"—cùng một lúc. Không giống như các mô hình truyền thống chỉ có thể xử lý văn bản hoặc hình ảnh, mô hình đa phương thức có thể diễn giải văn bản, hình ảnh, âm thanh và các nguồn dữ liệu khác cùng nhau, dẫn đến sự hiểu biết toàn diện và giống con người hơn. Khả năng tích hợp các luồng dữ liệu đa dạng này là một bước tiến quan trọng hướng tới các hệ thống AI tiên tiến hơn và nhận thức ngữ cảnh tốt hơn, có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi phải hiểu thế giới từ nhiều góc độ. Cách tiếp cận này là nền tảng cho tương lai của AI trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta .

Mô hình đa phương thức hoạt động như thế nào

Sự đổi mới cốt lõi của các mô hình đa phương thức nằm ở kiến trúc của chúng, được thiết kế để tìm kiếm và học hỏi mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau. Một công nghệ then chốt cho phép thực hiện điều này là kiến trúc Transformer , ban đầu được trình bày chi tiết trong bài báo đột phá "Attention Is All You Need" (Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần). Kiến trúc này sử dụng các cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các phần khác nhau của dữ liệu đầu vào, cho dù chúng là các từ trong câu hay các điểm ảnh trong hình ảnh. Mô hình học cách tạo ra các biểu diễn chung, hay còn gọi là nhúng , để nắm bắt ý nghĩa từ mỗi phương thức trong một không gian chung.

Những mô hình phức tạp này thường được xây dựng bằng các nền tảng Học sâu (DL) mạnh mẽ như PyTorch và TensorFlow . Quá trình đào tạo bao gồm việc cung cấp cho mô hình các tập dữ liệu lớn chứa dữ liệu được ghép nối, chẳng hạn như hình ảnh có chú thích văn bản, cho phép mô hình học được các kết nối giữa các phương thức.

Ứng dụng trong thế giới thực

Các mô hình đa phương thức hiện đang hỗ trợ rất nhiều ứng dụng sáng tạo. Dưới đây là hai ví dụ nổi bật:

1. Trả lời Câu hỏi Trực quan (VQA): Người dùng có thể cung cấp cho mô hình một hình ảnh và đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "Loại hoa nào trên bàn?". Mô hình sẽ xử lý cả thông tin trực quan và truy vấn văn bản để đưa ra câu trả lời phù hợp. Công nghệ này có tiềm năng đáng kể trong các lĩnh vực như giáo dục và công cụ hỗ trợ tiếp cận cho người khiếm thị.
2. Tạo văn bản thành hình ảnh: Các mô hình như DALL-E 3 và Midjourney của OpenAI lấy một lời nhắc văn bản (ví dụ: "Cảnh quan thành phố tương lai lúc hoàng hôn, với những chiếc ô tô bay") và tạo ra một hình ảnh độc đáo khớp với mô tả. Hình thức AI tạo hình này đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp sáng tạo, từ tiếp thị đến thiết kế trò chơi .

Các khái niệm chính và sự khác biệt

Để hiểu được các mô hình đa phương thức cần phải quen thuộc với các khái niệm liên quan:

• Học tập Đa phương thức : Đây là phân ngành của Học máy (ML) tập trung vào việc phát triển các thuật toán và kỹ thuật được sử dụng để huấn luyện các mô hình đa phương thức. Nó giải quyết các thách thức như căn chỉnh dữ liệu và chiến lược hợp nhất, thường được thảo luận trong các bài báo học thuật . Tóm lại, học tập đa phương thức là quá trình , trong khi mô hình đa phương thức là kết quả .
• Mô hình nền tảng : Nhiều mô hình nền tảng hiện đại, chẳng hạn như GPT-4 , về bản chất là đa phương thức, có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Các mô hình lớn này đóng vai trò là cơ sở có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.
• Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) : Mặc dù có liên quan, LLM thường tập trung vào xử lý văn bản. Các mô hình đa phương thức rộng hơn, được thiết kế rõ ràng để xử lý và tích hợp thông tin từ nhiều loại dữ liệu khác nhau, không chỉ dừng lại ở ngôn ngữ. Tuy nhiên, ranh giới này đang mờ dần với sự ra đời của Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLM) .
• Mô hình Thị giác Chuyên biệt: Mô hình đa phương thức khác với các mô hình Thị giác Máy tính (CV) chuyên biệt như Ultralytics YOLO . Trong khi một mô hình đa phương thức như GPT-4 có thể mô tả một hình ảnh ("Có một con mèo ngồi trên tấm thảm"), mô hình YOLO lại vượt trội trong việc phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn thực thể , định vị chính xác con mèo bằng hộp giới hạn hoặc mặt nạ pixel. Các mô hình này có thể bổ sung cho nhau; YOLO xác định vị trí của các đối tượng, trong khi mô hình đa phương thức có thể diễn giải cảnh hoặc trả lời các câu hỏi về cảnh đó. Hãy xem so sánh giữa các mô hình YOLO khác nhau .

Việc phát triển và triển khai các mô hình này thường liên quan đến các nền tảng như Ultralytics HUB , có thể giúp quản lý tập dữ liệu và quy trình đào tạo mô hình . Khả năng kết nối các loại dữ liệu khác nhau giúp các mô hình đa phương thức trở thành một bước tiến tới AI toàn diện hơn, có tiềm năng đóng góp cho Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) trong tương lai.