نموذج اللغة الكبير متعدد الوسائط MLLM
في المجال الديناميكي للذكاء الاصطناعي، يؤدي ظهور نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) إلى إحداث ثورة في طريقة تفاعل الأشخاص مع التكنولوجيا. وتتجاوز هذه النماذج المتطورة الواجهات التقليدية القائمة على النصوص وتبشر بعصر جديد من الذكاء الاصطناعي الذي يفهم المحتوى ويولده في مجموعة متنوعة من التنسيقات، بما في ذلك النصوص والصور والصوت والفيديو.
تم تصميم نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط لمعالجة وتوليد وسائط متعددة، بما في ذلك النصوص والصور، وأحيانًا الصوت والفيديو.يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة تحتوي على بيانات نصية وصورية، مما يمكّنها من تعلم العلاقات بين الوسائط المختلفة. يمكن استخدام النماذج متعددة الوسائط الكبيرة بطرق متنوعة، بما في ذلك تسميات الصور، والإجابة على الأسئلة المرئية، وأنظمة توصية المحتوى التي تستخدم بيانات النص والصورة لتقديم توصيات مخصصة.
تجمع نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط بين قوة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع وسائل أخرى مثل الصور أو الصوت أو الفيديو. قد تختلف برامج الماجستير في القانون متعددة الوسائط في بنيتها ووظيفتها، ولكنها تتبع عمومًا أنماطًا متشابهة. تأخذ نماذج اللغة الكبيرة النص كمدخل فقط وتنتج النص كمخرج؛ لا يقومون بمعالجة أو توليد أشكال أخرى من الوسائط (مثل الصور أو مقاطع الفيديو) بشكل مباشر.
يتضمن نموذج اللغة الكبيرة متعدد الوسائط طريقة واحدة أو أكثر من الطرق التالية:
- الإدخال والإخراج لهما طرق مختلفة (على سبيل المثال، النص إلى صورة، والصورة إلى نص)
- المدخلات متعددة الوسائط (على سبيل المثال، نظام يمكنه معالجة كل من النصوص والصور)
- المخرجات متعددة الوسائط (على سبيل المثال، نظام يمكنه إنشاء كل من النصوص والصور)
نظرة عامة رفيعة المستوى حول كيفية عمل نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط:
- يقوم المشفر لكل نمط بيانات بإنتاج تضمين لبيانات هذا النمط.
- طريقة لتنسيق تضمينات الوسائط المختلفة في نفس مساحة التضمين المتعددة الوسائط.
- (النماذج التوليدية فقط) نموذج اللغة المستخدم لتوليد الاستجابات النصية. وبما أن المدخلات يمكن أن تحتوي على كل من النص والمرئيات، فمن الضروري تطوير تقنيات جديدة تسمح لنماذج اللغة بتكييف استجاباتها ليس فقط على أساس النص ولكن أيضًا على أساس المرئيات.
أهمية نماذج اللغة متعددة الوسائط الكبيرة
تعتبر نماذج اللغة المتعددة الوسائط مهمة لأنها قادرة على معالجة وتوليد أنواع متعددة من الوسائط، مثل النصوص والصور، وفي بعض الحالات، الصوت والفيديو.
على عكس نماذج اللغة الكبيرة التي تعالج فقط المدخلات والمخرجات النصية، تتمتع النماذج متعددة الوسائط مثل GPT-4 بقدرة ملحوظة على فهم المحتوى وتوليده عبر مجموعة متنوعة من الوسائط. يمتد هذا التقدم ليشمل المهام التي تتعلق باللغة والرؤية، مثل ترجمة الصور والإجابة على الأسئلة حول المحتوى المرئي.
بالإضافة إلى ذلك، يوفر النموذج متعدد الوسائط إمكانية تحكم محسنة من خلال رسائل النظام القابلة للتخصيص، مما يمنح المطورين والمستخدمين تحكمًا دقيقًا في أسلوب واستجابات الذكاء الاصطناعي. ويجعل هذا التنوع والتحكم من النماذج متعددة الوسائط أداة رئيسية لإنشاء توصيات مخصصة، وتعزيز إنشاء المحتوى الإبداعي، وتسهيل التفاعلات الأكثر دقة بين البشر والذكاء الاصطناعي.