แบบจำลองภาษาหลายโหมด

คำนิยาม

โมเดลภาษามัลติโมดอลเป็นส่วนขยายของ LLM ที่สามารถประมวลผลและสร้างข้อความและรูปแบบอื่นๆ เช่น รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอ

จุดมุ่งหมาย

จุดประสงค์คือการสร้างระบบ AI ที่สามารถทำความเข้าใจและโต้ตอบได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เหนือกว่าข้อความธรรมดา โมเดลเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับผู้ช่วยเสมือน เครื่องมือช่วยการเข้าถึง และหุ่นยนต์

ความสำคัญ

• รองรับการบูรณาการบริบทภาพและการได้ยินในการตอบสนอง
• เสริมพลังให้กับแอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น การตอบคำถามด้วยภาพ
• มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงและมีความซับซ้อนในการฝึกอบรม
• แบ่งปันความเสี่ยงของอาการประสาทหลอนและอคติจาก LLM

วิธีการทำงาน

1. รวบรวมชุดข้อมูลหลายโหมดขนาดใหญ่ (ข้อความ + รูปภาพ/เสียง)
2. ฝึกกับหม้อแปลงที่ปรับให้เหมาะกับการใช้งานหลายรูปแบบ
3. จัดแนวการฝังตัวระหว่างโหมดต่างๆ เพื่อการทำงานร่วมกัน
4. ปรับแต่งงานมัลติโหมดเฉพาะเจาะจง
5. ปรับใช้สำหรับการโต้ตอบแบบหลายโหมดในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่าง (โลกแห่งความเป็นจริง)

• GPT-4 พร้อมวิสัยทัศน์ (OpenAI): ประมวลผลข้อความและรูปภาพ
• Flamingo (DeepMind): การเรียนรู้แบบ Few-Shot สำหรับงานหลายโหมด
• Google Gemini: บูรณาการรูปแบบต่างๆ มากมายสำหรับการใช้เหตุผล

อ้างอิง/อ่านเพิ่มเติม

• Alayrac และคณะ “Flamingo: โมเดลภาษาภาพ” DeepMind
• รายงานทางเทคนิค OpenAI GPT-4
• รายงาน Stanford CRFM เกี่ยวกับแบบจำลองรากฐาน
• Large Multimodal Models (LMM) คืออะไร?