Les grands modèles multimodaux (LMM) sont une révolution dans l'intelligence artificielle (IA). Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui fonctionnent dans un environnement de données unique tel que du texte, des images ou de l'audio, les LMM sont capables de créer et de traiter plusieurs modalités simultanément.
D'où la génération de résultats avec des informations multimédias sensibles au contexte. Le but de cet article est de comprendre ce que sont les LMM, en quoi ils se différencient des LLM et où ils peuvent être appliqués, en s'appuyant sur les technologies qui rendent cela possible.
Explication des grands modèles multimodaux
Les LMM sont des systèmes d’IA capables de traiter et d’interpréter plusieurs types de modalités de données. Une modalité est un terme utilisé pour représenter toute structure de données pouvant être introduite dans un système. En bref, les modèles d’IA traditionnels ne fonctionnent que sur une seule modalité (par exemple, les modèles de langage basés sur du texte ou les systèmes de reconnaissance d’images) à la fois. Les LMM brisent cette barrière en rassemblant des informations provenant de différentes sources dans un cadre commun d’analyse.
Par exemple, les LLM peuvent être l’un des systèmes d’IA capables de lire un article de presse (texte), d’analyser les photographies qui l’accompagnent (images) et de le corréler avec des clips vidéo associés pour restituer un résumé détaillé.
Il peut lire l'image d'un menu dans une langue étrangère, en faire une traduction textuelle et faire des recommandations diététiques en fonction du contenu. Une telle intégration des modalités ouvre une porte cosmique aux LMM pour faire des choses qui étaient auparavant difficiles pour les systèmes d'IA unimodaux.
Comment fonctionnent les LMM
Les méthodes qui permettent aux LMM de gérer efficacement et de manière optimale les données multimodales peuvent être regroupées en architectures et techniques de formation. Voici comment elles fonctionnent :
- Modules d'entrée:Les réseaux neuronaux émotionnels et distincts gèrent chaque modalité. Dans ce cas, le texte serait un traitement du langage naturel par un modèle de traitement du langage naturel (NLP) ; une image serait un réseau neuronal convolutif (CNN) ; et l'audio serait un RNN ou un transformateur entraîné.
- Modules de fusion : Cela prendrait les sorties des modules d’entrée et les combinerait en une seule représentation.
- Modules de sortie : Ici, la représentation fusionnée permet de générer un résultat sous la forme d'une prédiction, d'une décision ou d'une réponse. Par exemple, générer des légendes sur une image, répondre à une requête sur une vidéo ou traduire une autorisation orale en actions.
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LMM vs LLM : différences clés
| Caractéristique | Grands modèles de langage (LLM) | Grands modèles multimodaux (LMM) |
|---|---|---|
| Modalité des données | Texte seulement | Texte, images, audio, vidéo |
| Compréhension et génération du langage | Compréhension et génération intermodales | |
| Applications | Rédiger des articles, résumer des documents | Sous-titrage d'images, analyse vidéo, questions-réponses multimodales |
| Données d'entraînement | Corpus de textes | Texte + images + audio + vidéo |
| Exemples | GPT-4 (mode texte uniquement) | Vision GPT-4, Google Gemini |
Applications pour les grands modèles multimodaux
Comme les LMM peuvent traiter plusieurs types de données en même temps, leurs degrés d’application et de diffusion sont très élevés dans différents secteurs.
Santé
Analyser les images radiologiques avec les informations du patient, pour faciliter la communication autour du cas. Exemple : Interpréter les radiographies en tenant compte des commentaires du médecin concerné.
Éducation
Proposez un apprentissage interactif en intégrant du texte, des images et des explications orales. Exemple : générez automatiquement des sous-titres pour des vidéos éducatives en plusieurs langues.
Service au client
Élevez les chatbots pour qu'ils soient capables d'interpréter les captures d'écran ou les images envoyées par les utilisateurs ainsi que les requêtes textuelles.
Distractions et animations
Développement de sous-titres pour des films ou des émissions de télévision, où le modèle analyse à la fois le contenu vidéo et les transcriptions de dialogue.
Commerce de détail et commerce électronique
Analysez les avis sur les produits (texte), diverses images téléchargées par les utilisateurs et les vidéos de déballage pour faire de meilleures recommandations de produits.
Véhicules autonomes
Fournissez des données sensorielles pour combiner le flux de la caméra, le LiDAR et le GPS pour évaluer les situations et prendre des mesures en temps réel.
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Formation des LMM
Contrairement aux modèles unimodaux, la formation des modèles multimodaux implique généralement une complexité nettement plus grande. La raison simple est l'utilisation obligatoire de différents ensembles de données et d'architectures complexes :
- Ensembles de données multimodaux : Lors de la formation, de grands ensembles de données doivent être utilisés parmi différentes modalités. Pour cet exemple, nous pouvons utiliser :
- Les images et les légendes de texte correspondent à des tâches de langage visuel.
- Vidéos associées à des transcriptions écrites correspondant à des tâches audiovisuelles.
- Méthodes d'optimisation : La formation doit être optimisée pour minimiser la fonction de perte afin de décrire la différence entre les prédictions et les données de vérité fondamentale concernant toutes les modalités.
- Mécanismes attentionnels : Un mécanisme qui permet au modèle de se concentrer sur toutes les parties pertinentes des données d'entrée et d'ignorer les informations inutiles. Par exemple :
- Se concentrer sur des objets particuliers dans une image pour tenter de répondre à des questions qui les concernent.
- Se concentrer sur des mots particuliers dans une transcription lorsque l'on tente de générer des sous-titres pour une vidéo.
- Incorporations multimodales : Ils créent un espace commun de représentations entre les modalités, permettant au modèle de comprendre les relations entre les modalités. Par exemple :
- Le terme « chien » ; une image du chien ; et le son des aboiements qui lui est associé.
Défis dans la création de LMM
La création de LMM efficaces pose plusieurs défis, notamment :
Intégration des Données
Les ensembles de données eux-mêmes sont divers et doivent être soigneusement alignés pour assurer la cohérence entre les modalités.
Coûts de calcul
La formation des LMM est coûteuse en termes de calcul en raison de la complexité et des ensembles de données à grande échelle.
Interprétation du modèle
Il peut être difficile de comprendre comment les modèles statistiques parviennent à des décisions, car une grande partie de la construction de modèles suit diverses architectures complexes qui ne sont parfois pas faciles à comprendre, à déterminer et à expliquer.
Évolutivité
Par conséquent, les applications prévues nécessiteraient une infrastructure solide pour mettre à l’échelle ces LMM, qui doivent gérer automatiquement les entrées multimodales.
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