Imaginez que vous avez un rapport de radiographie et que vous devez comprendre quelles sont vos blessures. Une option consiste à consulter un médecin, ce qui est idéal, mais si pour une raison quelconque vous ne le pouvez pas, vous pouvez utiliser des modèles multimodaux de langage étendu (MLLM) qui traiteront votre radiographie et vous indiqueront précisément quelles sont vos blessures en fonction des résultats.
En termes simples, les MLLM ne sont rien d'autre qu'une fusion de plusieurs modèles tels que du texte, une image, une voix, des vidéos, etc. qui sont capables non seulement de traiter une requête de texte normale, mais également de traiter des questions sous plusieurs formes telles que des images et du son.
Dans cet article, nous vous expliquerons ce que sont les MLLM, comment ils fonctionnent et quels sont les meilleurs MMLM que vous pouvez utiliser.
Que sont les LLM multimodaux ?
Contrairement aux LLM traditionnels qui ne peuvent fonctionner qu'avec un seul type de données (principalement du texte ou des images), ces LLM multimodaux peuvent fonctionner avec plusieurs formes de données, de la même manière que les humains peuvent traiter la vision, la voix et le texte en même temps.
En son coeur, L'IA multimodale prend en charge diverses formes de données, telles que du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et même des données de capteurs, pour offrir une compréhension et une interaction plus riches et plus sophistiquées. Imaginez un système d'IA qui non seulement visualise une image, mais peut également la décrire, comprendre le contexte, répondre à des questions à son sujet et même générer du contenu associé en fonction de plusieurs types d'entrées.
Prenons maintenant le même exemple d'un rapport de radiographie avec le contexte de la manière dont un LLM multimodal comprendra le contexte. Voici une animation simple expliquant comment il traite d'abord l'image via l'encodeur d'image pour convertir l'image en vecteurs et utilise ensuite le LLM qui est formé sur des données médicales pour répondre à la requête.
Source: IA médicale multimodale de Google
Comment fonctionnent les LLM multimodaux ?
Bien que le fonctionnement interne des LLM multimodaux soit assez complexe (plus que celui des LLM), nous avons essayé de les décomposer en six étapes simples :
Étape 1 : Collecte des entrées – Il s’agit de la première étape au cours de laquelle les données sont collectées et soumises au traitement initial. Par exemple, les images sont converties en pixels en utilisant généralement des architectures de réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
Les entrées de texte sont converties en tokens à l'aide d'algorithmes tels que BytePair Encoding (BPE) ou SentencePiece. D'autre part, les signaux audio sont convertis en spectrogrammes ou en coefficients cepstraux de fréquence mél (MFCC). Les données vidéo sont cependant décomposées en images sous forme séquentielle.
Étape 2 : Tokenisation – L'idée derrière la tokenisation est de convertir les données en un format standard afin que la machine puisse comprendre le contexte de celles-ci. Par exemple, pour convertir du texte en tokens, on utilise le traitement du langage naturel (NLP).
Pour la tokenisation des images, le système utilise des réseaux neuronaux convolutionnels pré-entraînés tels que les architectures ResNet ou Vision Transformer (ViT). Les signaux audio sont convertis en tokens à l'aide de techniques de traitement du signal afin que les formes d'onde audio puissent être converties en expressions compactes et significatives.
Étape 3 : Couche d'intégration – Dans cette étape, les jetons (que nous avons obtenus à l'étape précédente) sont convertis en vecteurs denses de manière à ce que ces vecteurs puissent capturer le contexte des données. Ce qu'il faut noter ici, c'est que chaque modalité développe ses propres vecteurs qui sont compatibles avec les autres.
Étape 4 : Fusion intermodale – Jusqu’à présent, les modèles étaient capables de comprendre les données jusqu’au niveau du modèle individuel, mais à partir de la quatrième étape, cela change. Dans la fusion intermodale, le système apprend à relier les points entre plusieurs modalités pour des relations contextuelles plus profondes.
Un bon exemple où l'image d'une plage, une représentation textuelle de vacances à la plage et des clips audio de vagues, de vent et d'une foule joyeuse interagissent. De cette façon, le LLM multimodal non seulement comprend les entrées, mais rassemble également le tout en une seule expérience.
Étape 5 : Traitement du réseau neuronal – Le traitement du réseau neuronal est l'étape au cours de laquelle les informations recueillies à partir de la fusion intermodale (étape précédente) sont converties en informations significatives. Le modèle va maintenant utiliser l'apprentissage profond pour analyser les connexions complexes qui ont été trouvées lors de la fusion intermodale.
Imaginez un cas où vous combinez des rapports de radiographie, des notes de patients et des descriptions de symptômes. Grâce au traitement par réseau neuronal, non seulement les faits seront répertoriés, mais ils créeront également une compréhension globale qui permettra d'identifier les risques potentiels pour la santé et de suggérer des diagnostics possibles.
Étape 6 – Génération de sortie – Il s'agit de l'étape finale au cours de laquelle le MLLM élaborera pour vous un résultat précis. Contrairement aux modèles traditionnels qui sont souvent limités au contexte, le résultat du MLLM aura une profondeur et une compréhension contextuelle.
En outre, la sortie peut avoir plusieurs formats, comme la création d'un ensemble de données, la création d'une représentation visuelle d'un scénario ou même une sortie audio ou vidéo d'un événement spécifique.
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Quelles sont les applications des grands modèles linguistiques multimodaux ?
Même si le terme MLLM est récemment apparu, il existe des centaines d'applications dans lesquelles vous trouverez des améliorations remarquables par rapport aux méthodes traditionnelles, tout cela grâce aux MLLM. Voici quelques applications importantes du MLLM :
Soins de santé et diagnostic médical
Les LLM multimodaux peuvent être considérés comme le prochain bond en avant médical dans l'histoire de l'humanité. Par rapport aux méthodes traditionnelles qui s'appuyaient autrefois fortement sur des points de données isolés, les MLLM peuvent grandement améliorer les soins de santé en combinant des données textuelles, visuelles et audio pour des solutions de diagnostic et de traitement plus complètes.
- Analyse d'imagerie médicale : En lisant des images médicales telles que des radiographies, des IRM ou des tomodensitogrammes avec les dossiers des patients, ces modèles peuvent aider à la détection précoce de conditions critiques telles que le cancer, les maladies cardiaques ou les troubles neurologiques.
- Plans de traitement personnalisés : En intégrant les données génétiques, l’historique du patient et les facteurs liés au mode de vie, ces modèles peuvent proposer des stratégies de traitement hautement personnalisées.
- Soins de santé à distance : Grâce aux LLM multimodaux, les consultations vidéo et les contributions des patients peuvent être analysées en temps réel pour une assistance diagnostique en télémédecine.
Recherche et découverte scientifiques avancées
Dans le domaine scientifique, les LLM multimodaux favorisent les avancées en traitant des ensembles de données complexes et en révélant des modèles qui pourraient autrement passer inaperçus.
- Perspectives interdisciplinaires : Ces modèles peuvent analyser des articles de recherche combinés à des graphiques de données et à des images expérimentales pour identifier un modèle et une corrélation, et ainsi accélérer l’innovation dans tous les domaines.
- Découverte de médicament: Les LLM multimodaux prédisent l’efficacité des médicaments et découvrent des solutions thérapeutiques potentielles basées sur des données biologiques, une littérature appropriée et des structures moléculaires.
- Recherche astronomique : Les modèles dérivés de données telles que l’imagerie du télescope, les simulations et les données d’observation permettent de découvrir des phénomènes célestes.
- Études climatiques:Ils peuvent analyser les images satellite, les modèles climatiques et les rapports textuels sur les changements environnementaux pour prédire les catastrophes naturelles.
Accès et technologies d'assistance
Les LLM multimodaux sont essentiels pour permettre le développement d’outils destinés aux personnes handicapées, l’accès et l’indépendance.
- Traduction de discours en langue des signes : Ces modèles peuvent traduire la parole en langue des signes en temps réel sur la base d’entrées vidéo et audio, ce qui favorise la compétence communicative des clients sourds.
- Outils de description visuelle:Ces outils peuvent fournir une description plus détaillée qui peut aider les personnes malvoyantes à naviguer ou à consommer des éléments visuels.
- Communication augmentative et alternative : Les modèles améliorent les appareils destinés aux personnes ayant des difficultés d'élocution en compilant la synthèse vocale avec une communication basée sur du texte et des images.
- Transcription et résumé en temps réel : Les LLM multimodaux peuvent transcrire avec précision une réunion ou une conférence et fournir des résumés aux personnes souffrant de troubles cognitifs.
Industries créatives et création de contenu
Les LLM multimodaux peuvent créer du contenu nouveau et captivant à partir d'une simple synthèse de données pour les industries créatives.
- Création graphique, vidéo ou narrative : Ces modèles peuvent proposer des graphiques, des vidéos ou des récits attrayants en utilisant des invites simples pour les concepteurs et les écrivains.
- Développement de films et de jeux : Les LLM multimodaux, combinés à des storyboards visuels et à des scripts textuels, facilitent la prévisualisation et le développement des personnages.
- Composition musicale: Ils peuvent composer des mélodies ou des paroles en utilisant des données audio et textuelles qui correspondent à certains thèmes ou émotions.
- Marketing et publicité: Ces modèles peuvent concevoir des campagnes de marketing multimédia en utilisant les préférences du public et en ajoutant des informations à partir de textes, de visuels et de vidéos.
Les défis des LLM multimodaux
Bien que les LLM multimodaux présentent un large éventail d’avantages, ils posent de multiples défis qui rendent difficile non seulement les individus mais aussi les entreprises de s’y adapter.
Intégration et représentation des données
Le mélange de différentes formes de données (une combinaison de texte, d’images, d’audio et de vidéo) au sein d’un même modèle crée une complexité inhérente.
- Types de données multimodales : Les différentes formes ont également des caractéristiques différentes. Le texte a des caractéristiques séquentielles, les images ont des caractéristiques spatiales et l'audio implique un timing. Rassembler tous ces éléments dans un contexte est un défi technique important.
- Exigences de prétraitement : La préparation des données pour la formation comprend le nettoyage, l'annotation et l'alignement des entrées provenant de plusieurs formats. Cette opération nécessite beaucoup de ressources et est sujette aux erreurs.
- Ensembles de données déséquilibrés : La plupart des ensembles de données sont riches en un type de données, comme le texte, mais pauvres en d'autres, comme les vidéos. Un déséquilibre dans les ensembles de données peut entraîner des performances de modèle biaisées.
Complexité
Outre les problèmes de données, les MLLM sont des systèmes d'IA complexes. La création et la mise à l'échelle de MLLM nécessitent non seulement des coûts importants, mais également des compétences.
- Forte demande de calcul : Les LLM traditionnels sont connus pour être des logiciels gourmands en GPU et lorsque vous ajoutez la multimodalité au tableau, les exigences matérielles deviennent énormes, à tel point que les petites organisations pourraient ne pas être en mesure de se le permettre.
- Mémoire et stockage: Lorsque vous traitez des LLM multimodaux, les paramètres peuvent facilement submerger le matériel d’IA existant.
Manque de données
De loin, cela doit être le problème le plus critique auquel tout le monde serait confronté lors de la création de MLLM.
- Manque de données MLLM : Il est difficile de trouver des ensembles de données capables de combiner plusieurs formats, en particulier les ensembles de données relatifs au droit et à la médecine.
- Processus d'annotation complexe : Lorsque vous envisagez d’étiqueter des ensembles de données tels que des vidéos et des images, ils nécessitent souvent l’intervention d’un expert et une technologie moderne.
- Problèmes de confidentialité: La collecte d’ensembles de données tels que des images, des vidéos et du texte impliquant l’histoire personnelle peut entraîner des complications en matière de confidentialité et de droit.
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