Imagina que tienes un informe de radiografía y necesitas saber qué lesiones tienes. Una opción es que visites a un médico, lo cual idealmente deberías hacer, pero si por alguna razón no puedes, puedes usar modelos de lenguaje multimodales grandes (MLLM, por sus siglas en inglés) que procesarán tu radiografía y te dirán con precisión qué lesiones tienes según las imágenes.
En términos simples, los MLLM no son más que una fusión de múltiples modelos como texto, imagen, voz, videos, etc., que son capaces no solo de procesar una consulta de texto normal sino que pueden procesar preguntas en múltiples formas, como imágenes y sonido.
Entonces, en este artículo, le explicaremos qué son los MMLM, cómo funcionan y cuáles son los mejores MMLM que puede utilizar.
¿Qué son los LLM multimodales?
A diferencia de los LLM tradicionales, que solo pueden trabajar con un tipo de datos (principalmente texto o imágenes), estos LLM multimodales pueden trabajar con múltiples formas de datos, de manera similar a cómo los humanos pueden procesar la visión, la voz y el texto a la vez.
En esencia, La IA multimodal acepta diversas formas de datos, como texto, imágenes, audio, video e incluso datos de sensores., para proporcionar una comprensión e interacción más ricas y sofisticadas. Considere un sistema de IA que no solo ve una imagen, sino que también puede describirla, comprender el contexto, responder preguntas sobre ella e incluso generar contenido relacionado en función de múltiples tipos de entrada.
Ahora, tomemos el mismo ejemplo de un informe de rayos X con el contexto de cómo un LLM multimodal entenderá el contexto del mismo. Aquí hay una animación simple que explica cómo primero procesa la imagen a través del codificador de imágenes para convertir la imagen en vectores y luego usa LLM, que está entrenado con datos médicos para responder la consulta.
Fuente: Inteligencia artificial médica multimodal de Google
¿Cómo funcionan los LLM multimodales?
Si bien el funcionamiento interno de los LLM multimodales es bastante complejo (más que los LLM), hemos intentado dividirlo en seis pasos simples:
Paso 1: Recopilación de entradas – Este es el primer paso en el que se recopilan los datos y se someten al procesamiento inicial. Por ejemplo, las imágenes se convierten en píxeles mediante arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN).
Las entradas de texto se convierten en tokens mediante algoritmos como BytePair Encoding (BPE) o SentencePiece. Por otro lado, las señales de audio se convierten en espectrogramas o coeficientes cepstrales de frecuencia mel (MFCC). Sin embargo, los datos de video se desglosan en cada cuadro en forma secuencial.
Paso 2: Tokenización – La idea detrás de la tokenización es convertir los datos en un formato estándar para que la máquina pueda comprender su contexto. Por ejemplo, para convertir texto en tokens, se utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Para la tokenización de imágenes, el sistema utiliza redes neuronales convolucionales previamente entrenadas, como las arquitecturas ResNet o Vision Transformer (ViT). Las señales de audio se convierten en tokens mediante técnicas de procesamiento de señales, de modo que las formas de onda de audio se puedan convertir en expresiones compactas y significativas.
Paso 3: Incorporación de la capa – En este paso, los tokens (que logramos en el paso anterior) se convierten en vectores densos de manera que estos vectores puedan capturar el contexto de los datos. Lo que hay que tener en cuenta aquí es que cada modalidad desarrolla sus propios vectores que son compatibles entre sí.
Paso 4: Fusión intermodal – Hasta ahora, los modelos podían comprender los datos hasta el nivel de modelo individual, pero a partir del cuarto paso, la situación cambia. En la fusión intermodal, el sistema aprende a conectar puntos entre múltiples modalidades para lograr relaciones contextuales más profundas.
Un buen ejemplo es el de la interacción entre la imagen de una playa, una representación textual de unas vacaciones en la playa y clips de audio de olas, viento y una multitud alegre. De esta manera, el LLM multimodal no solo comprende las entradas, sino que también reúne todo en una única experiencia.
Paso 5: Procesamiento de la red neuronal – El procesamiento de redes neuronales es el paso en el que la información obtenida de la fusión intermodal (paso anterior) se convierte en información significativa. Ahora, el modelo utilizará el aprendizaje profundo para analizar las conexiones complejas que se encontraron durante la fusión intermodal.
Imagine un caso en el que se combinan informes de radiografías, notas de pacientes y descripciones de síntomas. Con el procesamiento de redes neuronales, no solo se enumerarán los hechos, sino que se creará una comprensión holística que puede identificar posibles riesgos para la salud y sugerir posibles diagnósticos.
Paso 6 – Generación de resultados – Este es el paso final en el que el MLLM elaborará un resultado preciso para usted. A diferencia de los modelos tradicionales, que suelen estar limitados por el contexto, el resultado del MLLM tendrá profundidad y comprensión contextual.
Además, la salida puede tener más de un formato, como la creación de un conjunto de datos, la creación de una representación visual de un escenario o incluso una salida de audio o video de un evento específico.
[También lea: RAG vs. Fine-Tuning: ¿Cuál se adapta mejor a tu LLM??]
¿Cuáles son las aplicaciones de los modelos de lenguaje multimodales de gran tamaño?
Aunque el término MLLM se ha desechado recientemente, existen cientos de aplicaciones en las que se pueden encontrar mejoras notables en comparación con los métodos tradicionales, todo gracias a los MLLM. A continuación, se muestran algunas aplicaciones importantes del MLLM:
Asistencia sanitaria y diagnóstico médico
Los LLM multimodales pueden considerarse el próximo salto médico en la historia de la humanidad ya que, en comparación con los métodos tradicionales que solían depender en gran medida de puntos de datos aislados, los MLLM pueden mejorar enormemente la atención médica al combinar datos textuales, visuales y de audio para soluciones de diagnóstico y tratamiento más integrales.
- Análisis de imágenes médicas: Al leer imágenes médicas como radiografías, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas junto con los registros de los pacientes, estos modelos pueden ayudar en la detección temprana de afecciones críticas como cáncer, enfermedades cardíacas o trastornos neurológicos.
- Planes de tratamiento personalizados: Al incorporar datos genéticos, la historia del paciente y factores de estilo de vida, estos modelos pueden generar estrategias de tratamiento altamente personalizadas.
- Atención médica remota: Con LLM multimodales, las consultas de video y los aportes de los pacientes se pueden analizar en tiempo real para brindar asistencia diagnóstica en telemedicina.
Investigación y descubrimiento científico avanzado
En ciencia, los LLM multimodales respaldan avances al procesar conjuntos de datos complejos y revelar patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos.
- Perspectivas interdisciplinarias: Estos modelos pueden analizar artículos de investigación combinados con gráficos de datos e imágenes experimentales para identificar un patrón y una correlación, y así acelerar la innovación en todos los campos.
- Descubrimiento de medicamento: Los LLM multimodales predicen la eficacia de los fármacos y descubren posibles soluciones terapéuticas basadas en datos biológicos, literatura apropiada y estructuras moleculares.
- Investigación astronómica: Los modelos derivados de datos como imágenes de telescopios, simulaciones y datos de observación permiten realizar descubrimientos de fenómenos celestes.
- Estudios del clima:Pueden analizar imágenes satelitales, modelos climáticos e informes basados en texto sobre cambios ambientales para predecir desastres naturales.
Tecnología de acceso y asistencia
Los LLM multimodales son clave para facilitar el desarrollo de herramientas para personas con discapacidad, acceso e independencia.
- Traducción de voz a lengua de señas: Estos modelos pueden traducir el habla al lenguaje de señas en tiempo real basándose en entradas de video y audio, lo que respalda la competencia comunicativa entre los clientes sordos.
- Herramientas de descripción visual:Estas herramientas pueden proporcionar una descripción más detallada que puede ayudar a las personas con discapacidad visual a navegar o consumir elementos visuales.
- Comunicación Aumentativa y Alternativa: Los modelos mejoran los dispositivos para personas con dificultades del habla al compilar síntesis de voz con comunicación basada en texto e imágenes.
- Transcripción y resumen en tiempo real: Los LLM multimodales pueden transcribir con precisión una reunión o conferencia y proporcionar resúmenes a personas con deterioro cognitivo.
Industrias creativas y generación de contenidos
Los LLM multimodales pueden crear contenido nuevo y cautivador a partir de la mera síntesis de datos para las industrias creativas.
- Creación de gráficos, vídeos o narrativa: Estos modelos pueden crear gráficos, vídeos o narraciones atractivos utilizando indicaciones simples para diseñadores y escritores.
- Desarrollo de películas y juegos: Los LLM multimodales, en combinación con guiones gráficos visuales y guiones textuales, facilitan la previsualización y el desarrollo de los personajes.
- Composición musical: Pueden componer melodías o letras utilizando datos de audio y texto que coincidan con determinados temas o emociones.
- Marketing y Publicidad: Estos modelos pueden diseñar campañas de marketing multimedia utilizando las preferencias de la audiencia y agregando información a partir de texto, elementos visuales y videos.
Desafíos de los LLM multimodales
Si bien los LLM multimodales ofrecen una amplia gama de ventajas, plantean múltiples desafíos que dificultan no solo la adaptación de las personas sino también de las empresas.
Integración y Representación de Datos
La combinación de diferentes formas de datos (texto, imágenes, audio y vídeo) dentro de un modelo crea una complejidad inherente.
- Tipos de datos multimodales: Las distintas formas también tienen características diferentes. El texto tiene características secuenciales, las imágenes tienen características espaciales y el audio implica tiempo. Reunir todo esto en el contexto de algo es un desafío técnico importante.
- Requisitos del preprocesamiento: La preparación de los datos para el entrenamiento incluye la limpieza, la anotación y la alineación de las entradas de múltiples formatos, lo que requiere muchos recursos y es propenso a errores.
- Conjuntos de datos desequilibrados: La mayoría de los conjuntos de datos contienen una gran cantidad de datos, como texto, pero son escasos en otros, como videos. Un desequilibrio en los conjuntos de datos puede generar un rendimiento sesgado del modelo.
Complejidad:
Además de los problemas de datos, los MLLM son sistemas de IA complejos. Construir y escalar MLLM no solo requiere un costo significativo, sino también habilidades.
- Alta demanda computacional: Se sabe que los LLM tradicionales son un software con uso intensivo de GPU y cuando se agrega multimodalidad al cuadro, los requisitos de hardware se disparan, tanto que las pequeñas organizaciones podrían no poder costearlo.
- Memoria y almacenamiento: Cuando se trabaja con LLM multimodales, los parámetros pueden abrumar fácilmente el hardware de IA existente.
Falta de datos
Sin duda, este debe ser el problema más crítico al que todos se enfrentarían al construir MLLM.
- Falta de datos MLLM: Es difícil encontrar conjuntos de datos que puedan combinar múltiples formatos, especialmente los conjuntos de datos sobre derecho y medicina.
- Proceso de anotación complejo: Cuando se considera etiquetar conjuntos de datos como videos e imágenes, a menudo se requiere la intervención de expertos y tecnología moderna.
- Preocupaciones sobre la privacidad: La recopilación de conjuntos de datos como imágenes, vídeos y textos que involucran la historia personal puede generar complicaciones legales y de privacidad.
¿Cómo puede Shaip ayudarle a crear LLM multimodales?
Shaip está bien equipado con soluciones de datos y, al brindar soluciones de datos de alta calidad, garantizamos que sus modelos estén entrenados en conjuntos de datos diversos y precisos, cruciales para lograr un rendimiento óptimo.
Ya sea que esté trabajando con Modelos de lenguaje grande (LLM) que requieren recursos computacionales sustanciales o modelos de lenguaje pequeños (SLM) que exigen eficiencia, Shaip ofrece servicios de anotación de datos personalizados y abastecimiento ético para satisfacer sus necesidades específicas.
