Imagine que você tem um relatório de raio-x e precisa entender quais ferimentos você tem. Uma opção é você pode visitar um médico, o que idealmente você deveria fazer, mas por algum motivo, se você não puder, você pode usar Multimodal Large Language Models (MLLMs) que processarão sua varredura de raio-x e lhe dirão precisamente quais ferimentos você tem de acordo com os exames.
Em termos simples, MLLMs nada mais são do que uma fusão de vários modelos, como texto, imagem, voz, vídeos, etc., que são capazes não apenas de processar uma consulta de texto normal, mas também de processar perguntas em vários formatos, como imagens e som.
Então, neste artigo, mostraremos o que são MLLMs, como eles funcionam e quais são os principais MMLMs que você pode usar.
O que são LLMs multimodais?
Ao contrário dos LLMs tradicionais, que só podem trabalhar com um tipo de dado — principalmente texto ou imagem — esses LLMs multimodais podem trabalhar com várias formas de dados, de forma semelhante à forma como os humanos processam visão, voz e texto ao mesmo tempo.
Em sua essência, A IA multimodal aceita várias formas de dados, como texto, imagens, áudio, vídeo e até mesmo dados de sensores, para fornecer uma compreensão e interação mais ricas e sofisticadas. Considere um sistema de IA que não apenas visualize uma imagem, mas possa descrevê-la, entender o contexto, responder perguntas sobre ela e até mesmo gerar conteúdo relacionado com base em vários tipos de entrada.
Agora, vamos pegar o mesmo exemplo de um relatório de raio-x com o contexto de como um LLM multimodal entenderá o contexto dele. Aqui está uma animação simples explicando como ele primeiro processa a imagem por meio do codificador de imagem para converter a imagem em vetores e, mais tarde, usa o LLM que é treinado sobre dados médicos para responder à consulta.
Fonte: Google IA médica multimodal
Como funcionam os LLMs multimodais?
Embora o funcionamento interno dos LLMs multimodais seja bastante complexo (mais do que os LLMs), tentamos dividi-los em seis etapas simples:
Etapa 1: coleta de entrada – Este é o primeiro passo onde os dados são coletados e passam pelo processamento inicial. Por exemplo, imagens são convertidas em pixels normalmente usando arquiteturas de rede neural convolucional (CNN).
Entradas de texto são convertidas em tokens usando algoritmos como BytePair Encoding (BPE) ou SentencePiece. Por outro lado, sinais de áudio são convertidos em espectrogramas ou coeficientes cepstrais de frequência mel (MFCCs). Dados de vídeo, no entanto, são divididos em cada quadro em forma sequencial.
Etapa 2: Tokenização – A ideia por trás da tokenização é converter os dados em um formato padrão para que a máquina possa entender o contexto deles. Por exemplo, para converter texto em tokens, o processamento de linguagem natural (NLP) é usado.
Para tokenização de imagem, o sistema usa redes neurais convolucionais pré-treinadas como arquiteturas ResNet ou Vision Transformer (ViT). Os sinais de áudio são convertidos em tokens usando técnicas de processamento de sinal para que as formas de onda de áudio possam ser convertidas em expressões compactas e significativas.
Etapa 3: Camada de incorporação – Nesta etapa, os tokens (que alcançamos na etapa anterior) são convertidos em vetores densos de forma que esses vetores possam capturar o contexto dos dados. O que se deve notar aqui é que cada modalidade desenvolve seus próprios vetores que são compatíveis entre si.
Etapa 4: Fusão Cross-Modal – Até agora, os modelos eram capazes de entender os dados até o nível do modelo individual, mas a partir do 4º passo, isso muda. Na fusão cross-modal, o sistema aprende a conectar pontos entre múltiplas modalidades para relacionamentos contextuais mais profundos.
Um bom exemplo em que a imagem de uma praia, uma representação textual de férias na praia e clipes de áudio de ondas, vento e uma multidão alegre interagem. Dessa forma, o LLM multimodal não apenas entende as entradas, mas também reúne tudo como uma única experiência.
Etapa 5: Processamento de rede neural – O processamento de rede neural é a etapa em que as informações coletadas da fusão cross-modal (etapa anterior) são convertidas em insights significativos. Agora, o modelo usará aprendizado profundo para analisar as conexões intrincadas que foram encontradas durante a fusão cross-modal.
Imagine um caso em que você combina relatórios de raio-x, notas de pacientes e descrições de sintomas. Com o processamento de rede neural, ele não apenas listará fatos, mas criará um entendimento holístico que pode identificar riscos potenciais à saúde e sugerir possíveis diagnósticos.
Etapa 6 – Geração de saída – Este é o passo final em que o MLLM criará uma saída precisa para você. Ao contrário dos modelos tradicionais que são frequentemente limitados pelo contexto, a saída do MLLM terá profundidade e entendimento contextual.
Além disso, a saída pode ter mais de um formato, como criar um conjunto de dados, criar uma representação visual de um cenário ou até mesmo uma saída de áudio ou vídeo de um evento específico.
[Leia também: RAG vs. Fine-Tuning: Qual é o mais adequado para o seu LLM?]
Quais são as aplicações dos modelos multimodais de grandes linguagens?
Embora o MLLM seja um termo recentemente lançado, há centenas de aplicações onde você encontrará melhorias notáveis em comparação aos métodos tradicionais, tudo graças aos MLLMs. Aqui estão algumas aplicações importantes do MLLM:
Assistência médica e diagnóstico médico
Os LLMs multimodais podem ser considerados o próximo salto médico na história da humanidade. Em comparação aos métodos tradicionais, que costumavam depender muito de pontos de dados isolados, os MLLMs podem melhorar muito a assistência médica ao combinar dados textuais, visuais e de áudio para soluções de diagnóstico e tratamento mais abrangentes.
- Análise de imagens médicas: Ao ler imagens médicas como raios X, ressonâncias magnéticas ou tomografias computadorizadas com registros de pacientes, esses modelos podem ajudar na detecção precoce de condições críticas, como câncer, doenças cardíacas ou distúrbios neurológicos.
- Planos de tratamento personalizados: Ao incorporar dados genéticos, o histórico do paciente e fatores de estilo de vida, esses modelos podem criar estratégias de tratamento altamente personalizadas.
- Assistência médica remota: Com LLMs multimodais, consultas por vídeo e informações do paciente podem ser analisadas em assistência diagnóstica em tempo real na telemedicina.
Pesquisa e descoberta científica avançada
Na ciência, os LLMs multimodais dão suporte a avanços ao processar conjuntos de dados complicados e revelar padrões que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.
- Insights interdisciplinares: Esses modelos podem analisar artigos de pesquisa combinados com gráficos de dados e imagens experimentais para identificar um padrão e correlação e, assim, acelerar a inovação em todos os campos.
- Descoberta de drogas: Os LLMs multimodais preveem a eficácia dos medicamentos e descobrem possíveis soluções terapêuticas com base em dados biológicos, literatura apropriada e estruturas moleculares.
- Pesquisa Astronômica: Modelos derivados de dados como imagens de telescópios, simulações e dados observacionais permitem descobertas de fenômenos celestes.
- Estudos Climáticos: Eles podem analisar imagens de satélite, modelos climáticos e relatórios baseados em texto sobre mudanças ambientais para prever desastres naturais.
Acesso e Tecnologia Assistiva
Os LLMs multimodais são essenciais para fornecer o desenvolvimento de ferramentas para pessoas com deficiência, acesso e independência.
- Tradução de discurso para a linguagem de sinais: Esses modelos podem traduzir a fala para a linguagem de sinais em tempo real com base em entradas de vídeo e áudio, o que reforça a competência comunicativa entre clientes surdos.
- Ferramentas de descrição visual: Essas ferramentas podem fornecer uma descrição mais detalhada que pode ajudar pessoas com deficiência visual a navegar ou consumir recursos visuais.
- Comunicação Aumentativa e Alternativa: Os modelos aprimoram dispositivos para pessoas com dificuldades de fala ao compilar síntese de fala com comunicação baseada em texto e imagem.
- Transcrição e resumo em tempo real: Os LLMs multimodais podem transcrever com precisão uma reunião ou palestra e fornecer resumos para indivíduos com deficiência cognitiva.
Indústrias Criativas e Geração de Conteúdo
LLMs multimodais podem criar conteúdo novo e cativante a partir da mera síntese de dados para as indústrias criativas.
- Criação de gráficos, vídeos ou narrativas: Esses modelos podem criar gráficos, vídeos ou narrativas atraentes usando instruções simples para designers e escritores.
- Desenvolvimento de filmes e jogos: LLMs multimodais, em combinação com storyboards visuais e roteiros textuais, auxiliam na pré-visualização e no desenvolvimento de personagens.
- Composição musical: Eles podem compor melodias ou letras usando dados de áudio e texto que correspondem a certos temas ou emoções.
- Marketing e Publicidade: Esses modelos podem criar campanhas de marketing multimídia usando as preferências do público e adicionando insights de texto, recursos visuais e vídeos.
Desafios com LLMs multimodais
Embora os LLMs multimodais tenham uma ampla gama de aspectos positivos, eles apresentam vários desafios, dificultando não apenas a adaptação a eles para indivíduos, mas também para empresas.
Integração e Representação de Dados
Misturar diferentes formas de dados — uma combinação de texto, imagens, áudio e vídeo — em um modelo cria uma complexidade inerente.
- Tipos de dados multimodais: As diferentes formas também têm características diferentes. O texto tem características sequenciais; as imagens têm características espaciais, e o áudio envolve tempo, reunir tudo isso no contexto de algo é um desafio técnico importante.
- Requisitos de pré-processamento: Preparar os dados para treinamento inclui limpar, anotar e alinhar entradas de vários formatos. Isso consome muitos recursos e é propenso a erros.
- Conjuntos de dados desbalanceados: A maioria dos conjuntos de dados é abundante em um tipo de dado, como texto, mas escassa em outros, como vídeos. Um desequilíbrio nos conjuntos de dados pode levar a um desempenho de modelo tendencioso.
Complexidade
Além dos problemas de dados, MLLMs são sistemas de IA complexos. Construir e dimensionar MLLMs não só requer custo significativo, mas também habilidades.
- Alta demanda computacional: Os LLMs tradicionais são conhecidos por serem softwares que exigem uso intensivo de GPU e, quando você adiciona multimodalidade ao gráfico, os requisitos de hardware desaparecem, tanto que pequenas organizações podem não ter condições de pagar por eles.
- Memória e armazenamento: Ao lidar com LLMs multimodais, os parâmetros podem facilmente sobrecarregar o hardware de IA existente.
Falta de dados
De longe, esse é o problema mais crítico que todos enfrentariam ao criar MLLMs.
- Falta de dados MLLM: É difícil encontrar conjuntos de dados que possam combinar vários formatos, especialmente conjuntos de dados para direito e medicina.
- Processo de anotação complexo: Quando você considera rotular conjuntos de dados como vídeos e imagens, eles geralmente exigem intervenção especializada e tecnologia moderna.
- Preocupações com a privacidade: Coletar conjuntos de dados como imagens, vídeos e textos envolvendo histórico pessoal pode levar a complicações legais e de privacidade.
Como a Shaip pode ajudar você a criar LLMs multimodais?
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