Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Multimodale Sprachmodelle: Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz (KI)
Große Sprachmodelle (LLMs) sind Computermodelle, die Text analysieren und generieren können. Sie werden anhand einer großen Menge an Textdaten geschult, um ihre Leistung bei Aufgaben wie der Textgenerierung und sogar der Codierung zu verbessern.
Die meisten aktuellen LLMs sind rein textbasiert, das heißt, sie eignen sich nur für textbasierte Anwendungen und sind nur begrenzt in der Lage, andere Datentypen zu verstehen.
Beispiele für Nur-Text-LLMs sind , , usw.
Im Gegenteil kombinieren multimodale LLMs neben dem Text auch andere Datentypen wie Bilder, Videos, Audio und andere sensorische Eingaben. Die Integration von Multimodalität in LLMs beseitigt einige der Einschränkungen aktueller Nur-Text-Modelle und eröffnet Möglichkeiten für neue Anwendungen, die bisher nicht möglich waren.
Das kürzlich veröffentlichte GPT-4 von Open AI ist ein Beispiel für multimodales LLM. Es kann Bild- und Texteingaben akzeptieren und hat bei zahlreichen Benchmarks eine Leistung auf menschlichem Niveau gezeigt.
Aufstieg der multimodalen KI
Die Weiterentwicklung der multimodalen KI ist auf zwei entscheidende Techniken des maschinellen Lernens zurückzuführen: Und .
Mit können Modelle eine gemeinsame Darstellung für alle Modalitäten entwickeln und gleichzeitig zunächst grundlegendes Wissen erlernen, bevor sie eine Feinabstimmung auf bestimmte Bereiche vornehmen.
Diese Techniken sind unerlässlich, um multimodale KI machbar und effektiv zu machen, wie jüngste Durchbrüche wie CLIP zeigen, das Bilder und Text ausrichtet, und DALL·E 2 und Stable Diffusion, die aus Textaufforderungen hochwertige Bilder generieren.
Da die Grenzen zwischen verschiedenen Datenmodalitäten immer weniger klar werden, können wir davon ausgehen, dass mehr KI-Anwendungen Beziehungen zwischen mehreren Modalitäten nutzen, was einen Paradigmenwechsel in diesem Bereich markiert. Ad-hoc-Ansätze werden nach und nach obsolet werden und die Bedeutung des Verständnisses der Zusammenhänge zwischen verschiedenen Modalitäten wird immer weiter zunehmen.
Funktionsweise multimodaler LLMs
Nur-Text-Sprachmodelle (LLMs) basieren auf dem Transformatormodell, das ihnen hilft, Sprache zu verstehen und zu generieren. Dieses Modell nimmt Eingabetext und wandelt ihn in eine numerische Darstellung namens „Worteinbettungen“ um. Diese Einbettungen helfen dem Modell, die Bedeutung und den Kontext des Textes zu verstehen.
Das Transformatormodell verwendet dann sogenannte „Aufmerksamkeitsebenen“, um den Text zu verarbeiten und zu bestimmen, wie verschiedene Wörter im Eingabetext miteinander in Beziehung stehen. Diese Informationen helfen dem Modell, das wahrscheinlichste nächste Wort in der Ausgabe vorherzusagen.
Andererseits arbeiten multimodale LLMs nicht nur mit Text, sondern auch mit anderen Datenformen wie Bildern, Audio und Video. Diese Modelle konvertieren Text und andere Datentypen in eine gemeinsam Codierungsraum, was bedeutet, dass sie alle Arten von Daten mit demselben Mechanismus verarbeiten können. Dadurch können die Modelle Antworten generieren, die Informationen aus mehreren Modalitäten einbeziehen, was zu genaueren und kontextbezogeneren Ergebnissen führt.
Warum besteht Bedarf an multimodalen Sprachmodellen?
Die Nur-Text-LLMs wie GPT-3 und BERT haben ein breites Anwendungsspektrum, beispielsweise zum Schreiben von Artikeln, zum Verfassen von E-Mails und zum Codieren. Dieser Nur-Text-Ansatz hat jedoch auch die Grenzen dieser Modelle deutlich gemacht.
Obwohl Sprache ein entscheidender Teil der menschlichen Intelligenz ist, stellt sie nur einen Aspekt unserer Intelligenz dar. Unsere kognitiven Fähigkeiten hängen stark von unbewussten Wahrnehmungen und Fähigkeiten ab, die größtenteils von unseren vergangenen Erfahrungen und unserem Verständnis darüber, wie die Welt funktioniert, geprägt sind.
Lediglich auf Texten ausgebildete LLMs sind von Natur aus nur begrenzt in der Lage, gesunden Menschenverstand und Weltwissen einzubeziehen, was sich bei bestimmten Aufgaben als problematisch erweisen kann. Die Erweiterung des Trainingsdatensatzes kann bis zu einem gewissen Grad hilfreich sein, aber diese Modelle können dennoch auf unerwartete Wissenslücken stoßen. Multimodale Ansätze können einige dieser Herausforderungen bewältigen.
Um dies besser zu verstehen, betrachten Sie das Beispiel von ChatGPT und GPT-4.
Obwohl ChatGPT ein bemerkenswertes Sprachmodell ist, das sich in vielen Kontexten als unglaublich nützlich erwiesen hat, weist es in Bereichen wie komplexem Denken gewisse Einschränkungen auf.
Um dieses Problem zu lösen, wird erwartet, dass die nächste Iteration von GPT, GPT-4, die Argumentationsfähigkeiten von ChatGPT übertrifft. Durch die Verwendung fortschrittlicherer Algorithmen und die Einbeziehung von Multimodalität ist GPT-4 in der Lage, die Verarbeitung natürlicher Sprache auf die nächste Stufe zu heben, indem es ihm ermöglicht, komplexere Argumentationsprobleme zu bewältigen und seine Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu generieren, weiter zu verbessern.
OpenAI: GPT-4
GPT-4 ist ein großes, multimodales Modell, das sowohl Bild- als auch Texteingaben akzeptieren und Textausgaben generieren kann. Auch wenn es in bestimmten realen Situationen möglicherweise nicht so leistungsfähig ist wie Menschen, hat GPT-4 bei zahlreichen beruflichen und akademischen Benchmarks eine Leistung auf menschlichem Niveau gezeigt.
Im Vergleich zum Vorgänger GPT-3.5 mag der Unterschied zwischen den beiden Modellen in lockeren Gesprächen subtil sein, wird aber deutlich, wenn die Komplexität einer Aufgabe einen bestimmten Schwellenwert erreicht. GPT-4 ist zuverlässiger und kreativer und kann differenziertere Anweisungen verarbeiten als GPT-3.5.
Darüber hinaus kann es Eingabeaufforderungen mit Text und Bildern verarbeiten, sodass Benutzer jede beliebige Seh- oder Sprachaufgabe spezifizieren können. GPT-4 hat seine Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen unter Beweis gestellt, darunter in Dokumenten, die Text, Fotos, Diagramme oder Screenshots enthalten, und kann Textausgaben wie natürliche Sprache und Code generieren.
Die Khan Academy hat kürzlich angekündigt, dass sie GPT-4 als Antrieb für ihren KI-Assistenten verwenden wird , der sowohl als virtueller Tutor für Schüler als auch als Klassenassistent für Lehrer fungiert. Die Fähigkeit jedes Schülers, Konzepte zu verstehen, variiert erheblich, und der Einsatz von GPT-4 wird der Organisation helfen, dieses Problem zu bewältigen.
Microsoft: Kosmos-1
Kosmos-1 ist ein multimodales Large Language Model (MLLM), das verschiedene Modalitäten wahrnehmen, im Kontext lernen (wenige Aufnahmen) und Anweisungen befolgen kann (null Aufnahmen). Kosmos-1 wurde von Grund auf auf Webdaten trainiert, darunter Text und Bilder, Bild-Untertitel-Paare und Textdaten.
Das Modell erzielte beeindruckende Leistungen bei Sprachverständnis-, Sprachgenerierungs-, Sprachwahrnehmungs- und Sehaufgaben. Kosmos-1 unterstützt nativ Sprach-, Wahrnehmungs- und Sehaktivitäten und kann wahrnehmungsintensive und natürliche Sprachaufgaben bewältigen.
Kosmos-1 hat gezeigt, dass Multimodalität es großen Sprachmodellen ermöglicht, mit weniger mehr zu erreichen, und es kleineren Modellen ermöglicht, komplizierte Aufgaben zu lösen.
Google: PaLM-E
PaLM-E ist ein neues Robotikmodell, das von Forschern bei Google und der TU Berlin entwickelt wurde und den Wissenstransfer aus verschiedenen visuellen und sprachlichen Bereichen nutzt, um das Roboterlernen zu verbessern. Im Gegensatz zu früheren Bemühungen trainiert PaLM-E das Sprachmodell, um rohe Sensordaten vom Roboteragenten direkt zu integrieren. Das Ergebnis ist ein hochwirksames Roboter-Lernmodell, ein hochmodernes Allzweckmodell für visuelle Sprache.
Das Modell nimmt Eingaben mit unterschiedlichen Informationstypen auf, beispielsweise Text, Bilder und ein Verständnis der Umgebung des Roboters. Es kann Antworten in Klartextform oder eine Reihe von Textanweisungen erzeugen, die auf der Grundlage einer Reihe von Eingabeinformationstypen, einschließlich Text, Bildern und Umgebungsdaten, in ausführbare Befehle für einen Roboter übersetzt werden können.
PaLM-E zeigt Kompetenz sowohl bei verkörperten als auch bei nicht verkörperten Aufgaben, wie die von den Forschern durchgeführten Experimente belegen. Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Training des Modells auf eine Kombination von Aufgaben und Ausführungsformen seine Leistung bei jeder Aufgabe verbessert. Darüber hinaus ermöglicht die Fähigkeit des Modells zur Wissensvermittlung, Roboteraufgaben auch mit begrenzten Trainingsbeispielen effektiv zu lösen. Dies ist besonders wichtig in der Robotik, wo die Beschaffung angemessener Trainingsdaten eine Herausforderung sein kann.
Einschränkungen multimodaler LLMs
Der Mensch lernt und kombiniert auf natürliche Weise verschiedene Modalitäten und Arten, die Welt um ihn herum zu verstehen. Andererseits versuchen multimodale LLMs, Sprache und Wahrnehmung gleichzeitig zu lernen oder vorab trainierte Komponenten zu kombinieren. Während dieser Ansatz zu einer schnelleren Entwicklung und einer verbesserten Skalierbarkeit führen kann, kann er auch zu Inkompatibilitäten mit der menschlichen Intelligenz führen, die sich in seltsamem oder ungewöhnlichem Verhalten zeigen können.
Obwohl multimodale LLMs bei der Bewältigung einiger kritischer Probleme moderner Sprachmodelle und Deep-Learning-Systeme Fortschritte machen, gibt es immer noch Einschränkungen, die angegangen werden müssen. Zu diesen Einschränkungen gehören potenzielle Diskrepanzen zwischen den Modellen und der menschlichen Intelligenz, die ihre Fähigkeit, die Lücke zwischen KI und menschlicher Kognition zu schließen, beeinträchtigen könnten.
Fazit: Warum sind multimodale LLMs die Zukunft?
Wir stehen derzeit an der Spitze einer neuen Ära der künstlichen Intelligenz, und trotz ihrer derzeitigen Einschränkungen stehen multimodale Modelle kurz davor, die Oberhand zu gewinnen. Diese Modelle kombinieren mehrere Datentypen und Modalitäten und haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, völlig zu verändern.
Multimodale LLMs haben bemerkenswerte Erfolge in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt. Allerdings können wir davon ausgehen, dass multimodale LLMs in Zukunft noch größere Auswirkungen auf unser Leben haben werden.
Die Möglichkeiten multimodaler LLMs sind endlos und wir haben gerade erst begonnen, ihr wahres Potenzial zu erkunden. Angesichts ihres enormen Versprechens ist es klar, dass multimodale LLMs eine entscheidende Rolle in der Zukunft der KI spielen werden.
