Large Multimodal Models (LMMs) são uma revolução na inteligência artificial (IA). Diferentemente dos modelos tradicionais de IA que operam em um único ambiente de dados, como texto, imagens ou áudio, os LMMs são capazes de criar e processar múltiplas modalidades simultaneamente.
Daí a geração de saídas com informações multimídia sensíveis ao contexto. O objetivo deste artigo é desvendar o que são LMMs, como eles se diferenciam de LLMs e onde podem ser aplicados, fundamentados por tecnologias que tornam isso possível.
Grandes modelos multimodais explicados
LMMs são sistemas de IA que podem processar e interpretar vários tipos de modalidades de dados. Uma modalidade é um termo usado para representar qualquer estrutura de dados que pode ser inserida em um sistema. Em resumo, os modelos tradicionais de IA funcionam em apenas uma modalidade (por exemplo, modelos de linguagem baseados em texto ou sistemas de reconhecimento de imagem) por vez; os LMMs quebram essa barreira ao trazer informações de diferentes fontes para uma estrutura comum para análise.
Por exemplo, os LLMs podem ser um dos sistemas de IA que podem ler um artigo de notícias (texto), analisar as fotografias que o acompanham (imagens) e correlacioná-lo com videoclipes relacionados para gerar um resumo abrangente.
Ele pode ler uma imagem de um menu em uma língua estrangeira, fazer uma tradução textual dele e fazer recomendações dietéticas dependendo do conteúdo. Essa integração de modalidade abre uma porta cósmica para LMMs fazerem aquelas coisas que antes eram difíceis para sistemas de IA unimodais.
Como funcionam os LMMs
Os métodos que permitem que LMMs manipulem dados multimodais de forma eficaz e ótima podem ser agrupados em arquiteturas e técnicas de treinamento. Veja como eles funcionam:
- Módulos de entrada: Redes neurais emocionais e distintas gerenciam cada modalidade. Neste caso, o texto seria um processamento de linguagem natural por um modelo de processamento de linguagem natural (NLP); uma imagem seria uma rede neural convolucional (CNN); e o áudio seria um RNN treinado ou transformador.
- Módulos de fusão: Isso pegaria as saídas dos módulos de entrada e as combinaria em uma única representação.
- Módulos de saída: Aqui, a representação mesclada abre caminho para gerar um resultado na forma de uma previsão, decisão ou resposta. Por exemplo, gerar legendas sobre uma imagem-responder a uma consulta sobre um vídeo-traduzir permissão falada em ações.
[Leia também: Quais são as principais aplicações e casos de uso de IA multimodal?]
LMMs vs. LLMs: Principais diferenças
| Característica | Modelos de linguagem grande (LLMs) | Grandes Modelos Multimodais (LMMs) |
|---|---|---|
| Modalidade de Dados | Somente texto | Texto, imagens, áudio, vídeo |
| Capacidades | Compreensão e geração de linguagem | Compreensão e geração intermodal |
| Aplicações | Escrever artigos, resumir documentos | Legendagem de imagens, análise de vídeo, perguntas e respostas multimodais |
| Dados de treinamento | Corpora de texto | Texto + imagens + áudio + vídeo |
| Exemplos | GPT-4 (modo somente texto) | Visão GPT-4, Google Gemini |
Aplicações para grandes modelos multimodais
Como os LMMs podem computar vários tipos de dados ao mesmo tempo, os graus de suas aplicações e disseminação são muito altos em diferentes setores.
Assistência médica
Analisar imagens de radiologia com as informações do paciente, para facilitar a comunicação sobre o caso. Exemplo: Interpretar raios X enquanto leva em conta os comentários relevantes do médico.
Educação
Forneça aprendizagem interativa integrando texto, materiais baseados em imagens e explicações auditivas. Exemplo: Gere legendas automaticamente para vídeos educacionais em vários idiomas.
Suporte ao Cliente
Eleve os chatbots para que sejam capazes de interpretar capturas de tela ou imagens enviadas pelos usuários, juntamente com consultas de texto.
Retalho e Entretenimento
Desenvolvimento de legendas para filmes ou programas de TV, onde o modelo analisa tanto o conteúdo do vídeo quanto as transcrições dos diálogos.
Varejo e comércio eletrônico
Analise avaliações de produtos (texto), diversas imagens enviadas por usuários e vídeos de unboxing para fazer melhores recomendações de produtos.
Veículos Autônomos
Forneça dados sensoriais para combinar o feed da câmera, LiDAR e GPS para avaliar situações e tomar ações em tempo real.
[Leia também: Cadeia de Pensamento – Tudo o que Você Precisa Saber Sobre Isso]
Treinamento de LMMs
Diferentemente de modelos unimodais, treinar modelos multimodais geralmente envolve uma complexidade substancialmente maior. A razão direta é o uso obrigatório de diferentes conjuntos de dados e arquiteturas complexas:
- Conjuntos de dados multimodais: Durante o treinamento, grandes conjuntos de dados devem ser usados entre diferentes modalidades. Para esta instância, podemos usar:
- Imagens e legendas de texto correspondem a tarefas de linguagem visual.
- Vídeos emparelhados com transcrições escritas correspondentes às tarefas audiovisuais.
- Métodos de otimização: O treinamento precisa ser otimizado para minimizar a função de perda e descrever a diferença entre as previsões e os dados da verdade básica referentes a todas as modalidades.
- Mecanismos de Atenção: Um mecanismo que permite que o modelo se concentre em todas as porções relevantes dos dados de entrada e ignore informações injustificadas. Por exemplo:
- Concentrar-se em objetos específicos em uma imagem ao tentar responder a perguntas relacionadas a eles.
- Concentrar-se em palavras específicas em uma transcrição ao tentar gerar legendas para um vídeo.
- Incorporações multimodais: Elas criam um espaço conjunto de representações entre as modalidades, permitindo que o modelo entenda as relações entre as modalidades. Por exemplo:
- O termo “cachorro”; uma imagem do cachorro; e o som de latido associado.
Desafios na construção de LMMs
A construção de LMMs eficazes cria vários desafios, incluindo:
Integração de Dados
Os conjuntos de dados em si são diversos e devem ser alinhados cuidadosamente para garantir consistência entre as modalidades.
Custos Computacionais
O treinamento de LMMs é computacionalmente caro devido à complexidade e aos conjuntos de dados em grande escala.
Interpretando o Modelo
Entender como modelos baseados em estatísticas chegam a decisões pode ser difícil porque grande parte da construção de modelos segue diversas arquiteturas complexas que às vezes não são fáceis de entender, verificar e explicar.
Global
Portanto, as aplicações pretendidas precisariam de uma infraestrutura forte para dimensionar esses LMMs, que precisam lidar com entradas multimodais automaticamente.
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