Modèle De Langage Multimodal À Grande Échelle (MLLM)
Dans le domaine dynamique de l’intelligence artificielle, l’émergence des modèles multimodaux de grande taille (MLLM) révolutionne la façon dont les gens interagissent avec la technologie. Ces modèles de pointe vont au-delà des interfaces textuelles traditionnelles et annoncent une nouvelle ère d’IA qui comprend et génère du contenu dans une variété de formats, notamment du texte, des images, de l’audio et de la vidéo.
Les modèles de langage multimodaux de grande taille sont conçus pour traiter et générer plusieurs modalités, notamment du texte, des images et parfois de l'audio et de la vidéo.Ces modèles sont formés sur de grands ensembles de données contenant à la fois des données textuelles et des données d'image, ce qui leur permet d'apprendre les relations entre différentes modalités. Les grands modèles multimodaux peuvent être utilisés de diverses manières, notamment pour le sous-titrage d'images, la réponse visuelle aux questions et les systèmes de recommandation de contenu qui utilisent des données de texte et d'image pour fournir des recommandations personnalisées.
Les modèles linguistiques multimodaux de grande taille combinent la puissance du traitement du langage naturel (TAL) avec d'autres modalités telles que les images, l'audio ou la vidéo. Les LLM multimodaux peuvent différer dans leur structure et leur fonction, mais ils suivent généralement des modèles similaires. Les grands modèles de langage prennent uniquement du texte en entrée et produisent du texte en sortie ; ils ne traitent ni ne génèrent directement d’autres formes de médias (comme des images ou des vidéos).
Le modèle de langage multimodal de grande taille comprend une ou plusieurs des méthodes suivantes :
- L'entrée et la sortie ont des modalités différentes (par exemple, texte vers image, image vers texte)
- L'entrée est multimodale (par exemple, un système capable de traiter à la fois du texte et des images)
- La sortie est multimodale (par exemple, un système capable de générer à la fois du texte et des images)
Un aperçu de haut niveau du fonctionnement des grands modèles linguistiques multimodaux :
- L'encodeur de chaque modalité de données produit une intégration pour les données de cette modalité.
- Une méthode permettant d'aligner les intégrations de différentes modalités dans le même espace d'intégration multimodal.
- (Modèles génératifs uniquement) Le modèle de langage utilisé pour générer des réponses textuelles. Étant donné que l’entrée peut contenir à la fois du texte et des éléments visuels, de nouvelles techniques doivent être développées pour permettre aux modèles linguistiques de conditionner leurs réponses non seulement en fonction du texte mais également des éléments visuels.
L'importance des grands modèles linguistiques multimodaux
Les modèles de langage multimodaux sont importants car ils sont capables de traiter et de générer plusieurs types de médias, tels que du texte et des images, et dans certains cas, de l'audio et de la vidéo.
Contrairement aux grands modèles linguistiques qui ne traitent que les entrées et sorties textuelles, les modèles multimodaux tels que GPT-4 ont une capacité remarquable à comprendre et à générer du contenu à travers une variété de modalités. Cette avancée étend son utilité aux tâches impliquant le langage et la vision, comme le sous-titrage d’images et la réponse à des questions sur le contenu visuel.
De plus, le modèle multimodal offre une contrôlabilité améliorée grâce à des messages système personnalisables, offrant aux développeurs et aux utilisateurs un contrôle précis sur le style et les réponses de l'IA. Cette polyvalence et ce contrôle font des modèles multimodaux un outil clé pour créer des recommandations personnalisées, améliorer la génération de contenu créatif et faciliter des interactions plus nuancées entre les humains et l'IA.