マルチモーダル大規模言語モデル MLLM
人工知能の動的な分野では、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の出現により、人々がテクノロジーと対話する方法に革命が起きています。これらの最先端のモデルは、従来のテキストベースのインターフェイスを超え、人工知能がテキスト、画像、音声、ビデオなどのさまざまな形式のコンテンツを理解して生成する新時代の到来を告げます。
マルチモーダル大規模言語モデルは、テキスト、画像、場合によってはオーディオやビデオを含む複数のモダリティを処理および生成するように設計されています。これらのモデルは、テキストと画像データを含む大規模なデータセットでトレーニングされ、異なるパターン間の関係を学習できるようになります。大規模なマルチモーダル モデルは、画像キャプション、視覚的な質問応答、テキストと画像データを使用してパーソナライズされた推奨事項を提供するコンテンツ推奨システムなど、さまざまな方法で使用できます。
マルチモーダル大規模言語モデルは、自然言語処理 (NLP) の能力と画像、オーディオ、ビデオなどの他のモダリティを組み合わせます。マルチモーダル LL.M. の構造と機能は異なる場合がありますが、通常は同様のパターンに従います。大規模な言語モデルはテキスト入力を受け入れてテキスト出力を生成するだけですが、他のメディア形式 (画像やビデオなど) を直接処理したり生成したりすることはありません。
マルチモーダル大規模言語モデルには、次のメソッドが 1 つ以上含まれています。
- 入力と出力には異なる形式があります (例: テキストから画像、画像からテキスト)
- 入力はマルチモーダルです (例: テキストと画像を処理できるシステム)
- 出力はマルチモーダルです (例: テキストと画像を生成できるシステム)
マルチモーダル大規模言語モデルがどのように機能するかの概要:
- 各データ モダリティのエンコーダは、そのモダリティのデータの埋め込みを生成します。
- 異なるモダリティの埋め込みを同じマルチモーダル埋め込み空間に配置する方法。
- (生成モデルのみ) テキスト応答を生成するために使用される言語モデル。入力にはテキストとビジュアルの両方が含まれる可能性があるため、言語モデルがテキストだけでなくビジュアルにも基づいて応答を調整できるようにする新しい技術を開発する必要があります。
マルチモーダルな大規模言語モデルの重要性
マルチモーダル言語モデルは、テキストや画像、場合によってはオーディオやビデオなど、複数の種類のメディアを処理および生成できるため、重要です。
テキストの入出力のみを処理する大規模な言語モデルとは異なり、GPT-4 のようなマルチモーダル モデルは、さまざまなモダリティにわたるコンテンツを理解して生成する優れた機能を備えています。この進歩により、画像キャプションの作成や視覚コンテンツに関する質問に答えるなど、言語と視覚に関連するタスクにその有用性が拡張されます。
さらに、マルチモーダル モデルは、カスタマイズ可能なシステム メッセージを通じて操作性を強化し、開発者とユーザーが AI のスタイルと応答をきめ細かく制御できるようにします。この多用途性と制御により、マルチモーダル モデルは、パーソナライズされた推奨事項を作成し、創造的なコンテンツの生成を強化し、人間と人工知能の間のより微妙な相互作用を促進するための重要なツールになります。