感覚でAIの力を与える：マルチモーダルLLMSパート1への旅

マルチモーダル大手言語モデル（LLMS）：テキストとビジョンの間のギャップを埋める

私たちの世界は、言語、視覚、匂い、タッチなど、複数の感覚を通して経験されています。 人間は特に言語的推論と視覚的記憶に熟達しています。 生成AI（Genai）モデルが進歩するにつれて、研究者はマルチモダリティの組み込みに能力を拡大することに焦点を当てています。 従来の大規模な言語モデル（LLM）は、テキスト入力と出力に限定されており、画像、ビデオ、オーディオなどの他のモダリティを無視しています。 LLMSは、質問への回答、要約、翻訳、コード生成などのタスクで優れていますが、他のモダリティ（マルチモーダルLLMの作成）を統合すると、重大な可能性が解除されます。たとえば、テキストデータと画像データを組み合わせることで、視覚的な質問応答、画像セグメンテーション、オブジェクトの検出などのアプリケーションが可能になります。 ビデオを追加すると、高度なメディア分析の機能がさらに強化されます

目次

マルチモーダルLLMSの紹介
データセットと前処理
• マルチモーダルLLMSのアプリケーション
アプリケーション
• 画像キャプション
  情報抽出
  視覚的な解釈と推論
  光学文字認識（OCR）
  オブジェクトの検出とセグメンテーション
  大きなビジョン言語モデル（LVLMS）のアーキテクチャ
• 2塔VLMS
  • 2脚Vlms
  画像エンコーダー、テキストエンコーダー＆デコーダーを備えた
  • VLMS
  エンコーダーデコーダーアーキテクチャを備えた
  • VLMS
  結論
マルチモーダルLLMSの紹介

Genaiには、新しいコンテンツを生成できる機械学習モデルが含まれます。 たとえば、テキスト間モデルは、テキスト入力からテキストを生成します。 ただし、他のモダリティでLLMを拡張すると、テキストからイメージ、テキスト間、テキスト間、スピーチ、画像間、画像間アプリケーションへのドアが開きます。これらは、大規模なマルチモーダルモデル（マルチモーダルLLMS）として知られています。 これらのモデルのトレーニングには、テキストやその他のモダリティを含む大規模なデータセットが含まれ、アルゴリズムがすべての入力タイプ間の関係を学習できるようにします。 重要なことに、これらのモデルは単一の入出力タイプに制限されていません。彼らはさまざまなモダリティに適応します。 これにより、システムに感覚入力をより豊かに理解できます。

この記事は2つの部分に分かれています。1つ目はマルチモーダルLLMのアプリケーションとアーキテクチャを探索し、2番目（ここには含まれていない）は、より小さなビジョンモデルのトレーニングを詳述しています。

データセットと前処理

異なるデータ型を組み合わせてマルチモーダルLLMSを作成することは、特に1D、2D、および3Dデータを同時に処理する場合の課題を提示します。これには、モデルのパフォーマンスを最適化するために、慎重なデータキュレーションを備えた順次段階的なアプローチが必要です。

この議論は、テキストと画像に焦点を当てています。 テキストとは異なり、画像とビデオはサイズと解像度が異なるため、入力を標準化するために堅牢な前処理が必要です。 画像、ビデオ、プロンプト、およびメタデータを、推論中の一貫した思考プロセスと論理的な一貫性を促進するために準備する必要があります。テキスト、画像、ビデオデータでトレーニングされたモデルは、大きなビジョン言語モデル（LVLMS）と呼ばれます。 マルチモーダルLLMSのアプリケーション

アプリケーション

次の画像（QWEN2-VLペーパーから）は、さまざまな視覚タスクを処理できるQWEN2 LLMに基づくビジョンモデルを示しています。

以下の図は、マルチモーダル言語モデル（MMLM）が画像、テキスト、オーディオ、ビデオデータを処理してさまざまな目的を達成する方法を示しています。 コアMMLMは、これらのモダリティを組み合わせた処理のために統合します

以下のセクションでは、特定のアプリケーションの詳細（簡潔にするために省略されたコード例）：

1。画像キャプション：画像のテキスト説明を生成します。

2。情報抽出：画像から特定の機能またはデータポイントを取得する（例：オブジェクトカラー、テキスト）。

3。視覚的解釈と推論：視覚情報に基づいて画像を分析し、推論タスクを実行します。

4。光学文字認識（OCR）：画像からテキストを抽出します。

5。オブジェクトの検出とセグメンテーション：画像内のオブジェクトの識別と分類、潜在的にそれらを異なる領域にセグメント化します。 大きなビジョン言語モデル（LVLMS）のアーキテクチャ

LVLMSの目標は、画像、ビデオ、テキストから機能を統合することです。 事前トレーニングのためにいくつかのアーキテクチャが検討されています：

1。ツータワーVLMS：画像とテキストは個別にエンコードされ、両方のモダリティから情報を調整するための共有目標でトレーニングされています。

2。 2脚VLMS：2塔に似ていますが、共有された目的の前に画像とテキストの機能をマージするための融合層が含まれています。

3。画像エンコーダー付きVLMS - テキストエンコーダー＆デコーダー：画像エンコーダーは画像を処理しますが、テキストデータは個別のエンコーダーとデコーダーで処理され、より複雑な相互作用が可能になります。

4。エンコーダーデコーダーアーキテクチャを備えたVLMS：画像はエンコーダーで処理され、デコーダーによってテキストが処理され、機能（連結または交差を介して）をデコードする前に機能が組み合わされています。

結論

マルチモーダルLLM、特にVLMは、視覚データとテキストデータの間のギャップを埋めるために画像テキストデータセットでトレーニングされています。 彼らは視覚的なタスクに優れていますが、高性能を達成するには、実質的なデータセットと計算リソースが必要です。 多くの視覚的なタスクが可能ですが、制限は複雑な推論とデータ抽出に残ります。 これらの制限を克服し、マルチモーダルLLMの可能性を最大限に発揮するためには、さらなる研究開発が重要です。

参照（元のテキストで提供されているリスト）

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