大規模マルチモーダル モデル (LMM) は、人工知能 (AI) における革命です。テキスト、画像、音声などの単一のデータ環境内で動作する従来の AI モデルとは異なり、LMM は複数のモダリティを同時に作成して処理することができます。
したがって、コンテキスト認識型マルチメディア情報を含む出力が生成されます。この記事の目的は、これを可能にするテクノロジーに基づいて、LMM とは何か、LLM とどのように異なるのか、どこに適用できるのかを解明することです。
大規模マルチモーダルモデルの説明
LMM は、複数の種類のデータ モダリティを処理および解釈できる AI システムです。モダリティとは、システムに入力できるデータ構造を表すために使用される用語です。簡単に言うと、従来の AI モデルは一度に 1 つのモダリティ (テキストベースの言語モデルや画像認識システムなど) のみで動作します。LMM は、さまざまなソースからの情報を分析用の共通フレームワークに取り込むことで、この障壁を打ち破ります。
たとえば、LLM は、ニュース記事 (テキスト) を読み取り、付随する写真 (画像) を分析し、関連するビデオ クリップと関連付けて詳細な要約を作成できる AI システムの 1 つです。
外国語のメニューの画像を読み取り、テキスト翻訳し、内容に応じて食事の推奨を行うことができます。このようなモダリティ統合により、これまで単一モードの AI システムでは困難だったことを LMM で実行するための大きな扉が開かれます。
LMMの仕組み
LMM がマルチモーダル データを効果的かつ最適に処理できるようにする方法は、アーキテクチャとトレーニング手法に分類できます。その仕組みは次のとおりです。
- 入力モジュール: 感情的で独特なニューラル ネットワークがあらゆるモダリティを管理します。この場合、テキストは自然言語処理モデル (NLP) による自然言語処理、画像は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、音声はトレーニングされた RNN またはトランスフォーマーになります。
- 融合モジュール: これにより、入力モジュールの出力が取得され、単一の表現に結合されます。
- 出力モジュール: ここで、統合された表現は、予測、決定、または応答の形式で結果を生成することになります。たとえば、画像に関するキャプションを生成したり、ビデオに関するクエリに回答したり、音声による指示をアクションに変換したりします。
LMM と LLM: 主な違い
| 機能 | 大規模言語モデル（LLM） | 大規模マルチモーダルモデル (LMM) |
|---|---|---|
| データモダリティ | テキストのみ | テキスト、画像、音声、ビデオ |
| 機能 | 言語の理解と生成 | クロスモーダル理解と生成 |
| アプリケーション | 記事の執筆、文書の要約 | 画像キャプション、ビデオ分析、マルチモーダルQ&A |
| トレーニングデータ | テキストコーパス | テキスト + 画像 + 音声 + ビデオ |
| 例 | GPT-4 (テキストのみモード) | GPT-4 ビジョン、Google Gemini |
大規模マルチモーダルモデルの応用
LMM は複数の種類のデータを同時に計算できるため、さまざまな分野での応用と普及の度合いが非常に高くなっています。
看護師
患者の情報を基に放射線画像を分析して、症例に関するコミュニケーションを円滑にします。例: 担当医師のコメントを考慮しながら X 線画像を解釈します。
再定義する
テキスト、画像ベースの資料、音声による説明を統合してインタラクティブな学習を提供します。例: 複数の言語で教育ビデオの字幕を自動生成します。
カスタマーサービス
チャットボットを、テキストクエリとともにユーザーから送信されたスクリーンショットや画像を解釈できるように強化します。
エンターテインメント
映画やテレビ番組の字幕を開発します。モデルはビデオコンテンツと会話のトランスクリプトの両方を分析します。
小売およびEコマース
製品レビュー（テキスト）、ユーザーがアップロードしたさまざまな画像、開封動画を分析して、より優れた製品推奨を行います。
自律車両
カメラフィード、LiDAR、GPS を組み合わせてセンサーデータを提供し、状況を評価してリアルタイムでアクションを実行します。
LMMのトレーニング
ユニモーダル モデルとは異なり、マルチモーダル モデルのトレーニングは通常、大幅に複雑になります。その理由は、異なるデータセットと複雑なアーキテクチャの使用が必須であることです。
- マルチモーダルデータセット: トレーニング中は、さまざまなモダリティ間で大規模なデータセットを使用する必要があります。この例では、以下を使用できます。
- 画像とテキストキャプションは視覚言語タスクに対応します。
- 視聴覚タスクに対応する書面によるトランスクリプトとペアになったビデオ。
- 最適化方法: すべてのモダリティに関する予測と真実データとの差を記述するために、損失関数を最小化するようにトレーニングを最適化する必要があります。
- 注意メカニズム: モデルが入力データの関連部分すべてに焦点を当て、不必要な情報を無視できるようにするメカニズム。例:
- 画像内の特定のオブジェクトに焦点を当て、それに関連する質問に答えようとします。
- ビデオの字幕を生成しようとするときに、トランスクリプト内の特定の単語に集中します。
- マルチモーダル埋め込み: これらは、モダリティ全体にわたる表現の共同空間を作成し、モデルがモダリティ間の関係を理解できるようにします。例:
- 「犬」という用語、犬のイメージ、そしてそれに関連する吠える音。
LMM構築における課題
効果的な LMM を構築するには、次のようないくつかの課題が生じます。
データ統合
データセット自体は多様であり、モダリティ間の一貫性を保つために慎重に調整する必要があります。
計算コスト
LMM のトレーニングは、データセットの複雑さと大規模なセットのため、計算コストが高くなります。
モデルの解釈
統計に基づくモデルがどのように決定に至るかを理解するのは困難な場合があります。これは、モデル構築の多くが、理解、確認、説明が容易ではないさまざまな複雑なアーキテクチャに従っているためです。
スケーラビリティ
したがって、対象アプリケーションには、マルチモーダル入力を自動的に処理する必要があるこれらの LMM をスケーリングするための強力なインフラストラクチャが必要になります。
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