マルチモーダル言語モデルは、テキストや画像、音声、ビデオなどの他のモダリティにわたって処理および生成できる LLM の拡張機能です。
目的
目的は、純粋なテキストを超えた、より豊かな理解とインタラクションを可能にするAIシステムを構築することです。これらのモデルは、バーチャルアシスタント、アクセシビリティツール、ロボット工学などに役立ちます。
重要性
- 応答における視覚と聴覚のコンテキストの統合をサポートします。
- 視覚的な質問回答などの新しいアプリケーションを強化します。
- 計算コストが高く、トレーニングが複雑です。
- LLM による幻覚や偏見のリスクを共有します。
仕組み
- 大規模なマルチモーダル データセット (テキスト + 画像/音声) を収集します。
- 複数のモダリティに適応したトランスフォーマーを使用してトレーニングします。
- 相互運用性を確保するために、モダリティ間で埋め込みを調整します。
- 特定のマルチモーダル タスクを微調整します。
- 現実世界のマルチモーダルインタラクション向けに展開します。
例（実世界）
- GPT-4 with vision (OpenAI): テキストと画像を処理します。
- Flamingo (DeepMind): マルチモーダルタスクのための少数ショット学習。
- Google Gemini: 推論のために複数のモダリティを統合します。
参考文献 / さらに読む
- Alayrac他「Flamingo：視覚言語モデル」DeepMind。
- OpenAI GPT-4 技術レポート。
- スタンフォード CRFM の基礎モデルに関するレポート。
- 大規模マルチモーダルモデル (LMM) とは何ですか?
