レントゲン検査の結果があり、どのような怪我をしているのかを知る必要があると想像してください。1 つの選択肢は、理想的には医師の診察を受けることですが、何らかの理由でそれができない場合は、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) を使用できます。MLLM はレントゲンスキャンを処理し、スキャンに基づいてどのような怪我をしているのかを正確に教えてくれます。
簡単に言えば、MLLM はテキスト、画像、音声、ビデオなどの複数のモデルを融合したものに他なりません。これにより、通常のテキスト クエリを処理できるだけでなく、画像や音声などの複数の形式の質問を処理できます。
そこでこの記事では、MLLM とは何か、どのように機能するか、そして使用できるトップ MMLM は何かを説明します。
マルチモーダル LLM とは何ですか?
主にテキストまたは画像など 1 種類のデータのみを処理できる従来の LLM とは異なり、これらのマルチモーダル LLM は、人間が視覚、音声、テキストを同時に処理するのと同様に、複数の形式のデータを処理できます。
その中心に、 マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、動画、さらにはセンサーデータなど、さまざまな形式のデータを取り込む。、より豊かで洗練された理解とインタラクションを提供します。画像を表示するだけでなく、画像を説明し、コンテキストを理解し、画像に関する質問に答え、複数の入力タイプに基づいて関連コンテンツを生成することさえできる AI システムを考えてみましょう。
ここで、マルチモーダル LLM が X 線レポートのコンテキストをどのように理解するかという同じ例を見てみましょう。これは、最初に画像エンコーダーを介して画像を処理して画像をベクトルに変換し、その後、医療データでトレーニングされた LLM を使用してクエリに回答する方法を説明する簡単なアニメーションです。
マルチモーダル LLM はどのように機能しますか?
マルチモーダル LLM の内部の仕組みは非常に複雑ですが (LLM よりも複雑です)、私たちはそれを 6 つの簡単なステップに分解しようとしました。
ステップ 1: 入力コレクション – これは、データが収集され、初期処理が行われる最初のステップです。たとえば、画像は通常、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) アーキテクチャを使用してピクセルに変換されます。
テキスト入力は、BytePair Encoding (BPE) や SentencePiece などのアルゴリズムを使用してトークンに変換されます。一方、オーディオ信号はスペクトログラムまたはメル周波数ケプストラム係数 (MFCC) に変換されます。ただし、ビデオ データは、連続した形式で各フレームに分割されます。
ステップ2: トークン化 – トークン化の背後にある考え方は、データを標準形式に変換して、マシンがデータのコンテキストを理解できるようにすることです。たとえば、テキストをトークンに変換するには、自然言語処理 (NLP) が使用されます。
画像のトークン化には、ResNet や Vision Transformer (ViT) アーキテクチャなどの事前トレーニング済みの畳み込みニューラル ネットワークが使用されます。音声信号は信号処理技術を使用してトークンに変換され、音声波形をコンパクトで意味のある表現に変換できます。
ステップ3: レイヤーの埋め込み – このステップでは、トークン (前のステップで達成したもの) が、データのコンテキストを捉えられるような密なベクトルに変換されます。ここで注目すべき点は、各モダリティが他のモダリティと相互互換性のある独自のベクトルを開発することです。
ステップ4: クロスモーダル融合 – これまで、モデルは個々のモデルレベルまでデータを理解できましたが、第 4 ステップからは状況が変わります。クロスモーダル フュージョンでは、システムは複数のモダリティ間の点を結び付けて、より深いコンテキスト関係を構築することを学習します。
良い例として、ビーチの画像、ビーチでの休暇のテキスト表現、波、風、陽気な群衆のオーディオ クリップが相互作用します。このように、マルチモーダル LLM は入力を理解するだけでなく、すべてを 1 つの体験としてまとめます。
ステップ5: ニューラルネットワーク処理 – ニューラル ネットワーク処理は、クロスモーダル フュージョン (前のステップ) から収集された情報を意味のある洞察に変換するステップです。次に、モデルはディープラーニングを使用して、クロスモーダル フュージョン中に見つかった複雑な接続を分析します。
X 線レポート、患者の記録、症状の説明を組み合わせたケースを想像してみてください。ニューラル ネットワーク処理により、事実をリスト化するだけでなく、潜在的な健康リスクを特定し、考えられる診断を提案できる総合的な理解が得られます。
ステップ6 – 出力生成 – これは、MLLM が正確な出力を作成する最後のステップです。コンテキストが制限されることが多い従来のモデルとは異なり、MLLM の出力には深みとコンテキストの理解が含まれます。
また、出力には、データセットの作成、シナリオの視覚的表現の作成、特定のイベントのオーディオまたはビデオ出力など、複数の形式を指定できます。
[また読む： RAG と Fine-Tuning: どちらが LLM に適しているか?]
マルチモーダル大規模言語モデルのアプリケーションは何ですか?
MLLM は最近使われ始めた用語ですが、従来の方法に比べて目覚ましい改善が見られるアプリケーションは何百もあります。これらはすべて MLLM のおかげです。MLLM の重要なアプリケーションをいくつか紹介します。
ヘルスケアと医療診断
マルチモーダル LLM は、人類史上の医療における次の飛躍的進歩と考えることができます。従来の方法は、孤立したデータ ポイントに大きく依存していましたが、MLLM では、テキスト、画像、音声データを組み合わせて、より包括的な診断および治療ソリューションを実現することで、医療を大幅に改善できます。
- 医用画像解析: これらのモデルは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像を患者の記録とともに読み取ることで、がん、心臓病、神経疾患などの重篤な疾患の早期発見に役立ちます。
- 個別の治療計画: このようなモデルは、遺伝子データ、患者の病歴、ライフスタイル要因を組み込むことで、高度にカスタマイズされた治療戦略を生み出すことができます。
- 遠隔医療: マルチモーダル LLM を使用すると、遠隔医療におけるリアルタイムの診断支援でビデオ相談と患者の入力を分析できます。
高度な科学研究と発見
科学の分野では、マルチモーダル LLM は複雑なデータセットを処理し、他の方法では検出されない可能性のあるパターンを明らかにすることで、画期的な進歩をサポートします。
- 学際的な洞察: これらのモデルは、データ チャートや実験画像と組み合わせて研究論文を分析し、パターンと相関関係を特定し、分野を超えたイノベーションを加速することができます。
- 創薬: マルチモーダル LLM は、生物学的データ、適切な文献、分子構造に基づいて薬効を予測し、潜在的な治療ソリューションを発見します。
- 天文学研究: 望遠鏡の画像、シミュレーション、観測データなどの入力から導き出されたモデルにより、天体現象の発見が可能になります。
- 気候学衛星画像、気候モデル、環境変化に関するテキストベースのレポートを分析して、自然災害を予測できます。
アクセスと支援技術
マルチモーダル LLM は、障害のある人々、アクセス、自立のためのツールの開発を提供する上で重要な役割を果たします。
- 音声から手話への翻訳: これらのモデルは、ビデオとオーディオの入力に基づいて音声を手話にリアルタイムで翻訳できるため、聴覚障害のあるクライアント間のコミュニケーション能力をサポートします。
- 視覚的説明ツールこれらのツールは、視覚障害のある人がナビゲートしたりビジュアルを利用したりするのに役立つ、より詳細な説明を提供できます。
- 補助的代替コミュニケーション: これらのモデルは、音声合成とテキストおよび画像ベースのコミュニケーションを組み合わせることで、発話障害のある人向けのデバイスを強化します。
- リアルタイムの文字起こしと要約: マルチモーダル LLM は、会議や講義を正確に書き起こし、認知障害のある人に要約を提供することができます。
クリエイティブ産業とコンテンツ生成
マルチモーダル LLM は、クリエイティブ業界向けに、単なるデータ統合から新鮮で魅力的なコンテンツを作成できます。
- グラフィック、ビデオ、または物語の作成: これらのモデルは、デザイナーやライター向けの簡単なプロンプトを使用して、魅力的なグラフィック、ビデオ、または物語を作成できます。
- 映画とゲーム開発: マルチモーダル LLM は、ビジュアル ストーリーボードとテキスト スクリプトの両方と組み合わせることで、事前視覚化とキャラクター開発に役立ちます。
- 音楽構成: 特定のテーマや感情に一致する音声およびテキストデータを使用して、メロディーや歌詞を作成できます。
- マーケティングや広告： これらのモデルは、オーディエンスの好みを使用し、テキスト、ビジュアル、ビデオからの洞察を追加して、マルチメディア マーケティング キャンペーンを設計できます。
マルチモーダルLLMの課題
マルチモーダル LLM にはさまざまな利点がある一方で、個人だけでなく企業にとっても適応するのが難しいさまざまな課題も伴います。
データの統合と表現
1 つのモデル内にさまざまな形式のデータ (テキスト、画像、音声、ビデオの組み合わせ) を混在させると、固有の複雑さが生じます。
- マルチモーダル データ型: 異なる形式には異なる特徴もあります。テキストには連続的な特徴があり、画像には空間的な特徴があり、オーディオにはタイミングが関係しており、これらすべてを何かのコンテキストにまとめることは重要な技術的課題です。
- 前処理の要件: トレーニング用のデータの準備には、複数の形式からの入力のクリーニング、注釈付け、調整が含まれます。これはリソースを大量に消費し、エラーが発生しやすくなります。
- 不均衡なデータセット: ほとんどのデータセットは、テキストなど 1 種類のデータが豊富で、ビデオなど他の種類のデータが少ないです。データセットの不均衡は、モデルのパフォーマンスに偏りをもたらす可能性があります。
複雑
データの問題とは別に、MLLM は複雑な AI システムです。MLLM の構築と拡張には、多大なコストだけでなくスキルも必要です。
- 高い計算需要: 従来の LLM は GPU を多用するソフトウェアとして知られており、チャートにマルチモダリティを追加すると、ハードウェア要件が過剰になり、小規模な組織では購入できない可能性があります。
- メモリとストレージ： マルチモーダル LLM を扱う場合、パラメータが既存の AI ハードウェアを簡単に圧倒する可能性があります。
データの欠如
これまでのところ、これは MLLM を構築する際に誰もが直面する最も重要な問題です。
- MLLM データの不足: 複数の形式を組み合わせることができるデータセットを見つけるのは、特に法律や医学のデータセットの場合、困難です。
- 複雑な注釈プロセス: 動画や画像などのデータセットにラベルを付ける場合、多くの場合、専門家の介入と最新のテクノロジーが必要になります。
- プライバシーの問題： 個人の履歴を含む画像、ビデオ、テキストなどのデータセットを収集すると、プライバシーや法的な問題が発生する可能性があります。
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