Мультимодельные модели – что это?

Мультимодельные модели - что это значит?

Дайте LLM возможность видеть!

Для кого этот пост?

• Аудитория читателей [🟢⚪️⚪️]: Новички в области ИИ, знакомые с популярными понятиями, моделями и их применением
• Уровень [🟢🟢️⚪️]: Промежуточная тема
• Сложность [🟢⚪️⚪️]: Легко усваивается, здесь нет математических формул или сложной теории

❓Почему это важно

Базовые модели языка (LLM), предварительно обученные на огромных наборах данных, довольно эффективны в обработке общих задач с использованием запросов через нулевую, немногих или переносных обучение.

Действительно, примеры этих моделей, таких как PaLM2 и GPT4, революционизировали способ взаимодействия с компьютерами, используя текст в качестве входных данных, но…

• Что, если мы сможем расширить интеллект этих моделей, позволив им использовать различные модальности ввода, такие как фотографии, аудио и видео? Или, другими словами, сделать их мультимодальными!
• Это могло бы значительно улучшить способность искать информацию в Интернете, а также понимать окружающий нас мир, например, в реальных приложениях, таких как медицина и патология.
• Есть решение! Мультимодельные глубокие модели обучения могут объединять встраивание разных типов ввода, позволяя LLM “видеть”, о чем вы спрашиваете, и возвращать соответствующие результаты.

⚡️Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше о том, как все это работает, и попробовать рабочую демонстрацию!

🔥 Как это работает?

Все начинается с встраивания

Одним из самых мощных строительных блоков обучения моделей глубокого обучения является создание векторов встраивания.

• Освоение глубокого обучения Искусство приближать нелинейности с помощью точечных оценок Часть 2
• Овладение искусством очистки данных в Python
• Единая точка для логистической регрессии

Во время обучения модель кодирует различные категории (например, люди, еда и игрушки), с которыми она сталкивается, в их числовое представление, также называемое встраиванием, которое сохраняется в виде вектора чисел.

Встраивания полезны, когда мы хотим перейти от разреженного представления категории (или класса), например, длинной строки текста или изображения, к чему-то более компактному, что может быть повторно использовано в других моделях.