Los modelos multimodales de gran tamaño (LMM) son una revolución en la inteligencia artificial (IA). A diferencia de los modelos de IA tradicionales que operan dentro de un único entorno de datos, como texto, imágenes o audio, los LMM son capaces de crear y procesar múltiples modalidades simultáneamente.
De ahí la generación de salidas con información multimedia sensible al contexto. El propósito de este artículo es desentrañar qué son los LMM, en qué se diferencian de los LLM y dónde se pueden aplicar, con base en tecnologías que lo hacen posible.
Explicación de los grandes modelos multimodales
Los LMM son sistemas de IA que pueden procesar e interpretar múltiples tipos de modalidades de datos. Una modalidad es un término que se utiliza para representar cualquier estructura de datos que se pueda introducir en un sistema. En resumen, los modelos de IA tradicionales funcionan solo con una modalidad (por ejemplo, modelos de lenguaje basados en texto o sistemas de reconocimiento de imágenes) a la vez; los LMM rompen esta barrera al reunir información de diferentes fuentes en un marco común para su análisis.
Por ejemplo, los LLM pueden ser uno de los sistemas de IA que pueden leer un artículo de noticias (texto), analizar las fotografías que lo acompañan (imágenes) y correlacionarlo con videoclips relacionados para generar un resumen extenso.
Puede leer una imagen de un menú en un idioma extranjero, hacer una traducción textual de la misma y hacer recomendaciones dietéticas según el contenido. Esta integración de modalidades abre una puerta cósmica para que los LMM hagan cosas que antes eran difíciles para los sistemas de IA unimodales.
Cómo funcionan los LMM
Los métodos que permiten a los LMM manejar datos multimodales de manera eficaz y óptima se pueden agrupar en arquitecturas y técnicas de entrenamiento. Así es como funcionan:
- Módulos de entrada:Las redes neuronales emocionales y diferenciadas gestionan cada modalidad. En este caso, el texto sería un procesamiento de lenguaje natural por un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN); una imagen sería una red neuronal convolucional (CNN); y el audio sería una RNN entrenada o un transformador.
- Módulos de fusión: Esto tomaría las salidas de los módulos de entrada y las combinaría en una única representación.
- Módulos de salida: Aquí, la representación fusionada da paso a la generación de un resultado en forma de predicción, decisión o respuesta. Por ejemplo, generar subtítulos sobre una imagen, responder una consulta sobre un video y traducir lo hablado a acciones.
LMM vs. LLM: Diferencias clave
| Feature | Modelos de lenguaje grande (LLM) | Modelos multimodales de gran tamaño (LMM) |
|---|---|---|
| Modalidad de datos | Solo texto | Texto, imágenes, audio, vídeo. |
| Capacidades | Comprensión y generación del lenguaje. | Comprensión y generación intermodal |
| Aplicaciones | Redactar artículos, resumir documentos. | Subtítulos de imágenes, análisis de videos, preguntas y respuestas multimodales |
| Datos de muestra | Corpus textual | Texto + imágenes + audio + vídeo |
| Ejemplos | GPT-4 (modo de solo texto) | Visión GPT-4, Google Gemini |
Aplicaciones para modelos multimodales de gran tamaño
Como los LMM pueden calcular múltiples tipos de datos al mismo tiempo, los grados de sus aplicaciones y difusión son muy altos en diferentes sectores.
Salud
Analizar imágenes radiológicas con la información del paciente, para facilitar la comunicación sobre el caso. Ejemplo: Interpretar radiografías teniendo en cuenta los comentarios del médico.
Educación
Ofrezca un aprendizaje interactivo mediante la integración de texto, materiales basados en imágenes y explicaciones auditivas. Ejemplo: genere automáticamente subtítulos para videos educativos en varios idiomas.
Asistencia Al Cliente
Eleve los chatbots para que sean capaces de interpretar capturas de pantalla o imágenes enviadas por los usuarios junto con consultas de texto.
Entretenimiento
Desarrollo de subtítulos para películas o programas de televisión, donde el modelo analiza tanto el contenido del video como las transcripciones de los diálogos.
Comercio minorista y comercio electrónico
Analice reseñas de productos (texto), varias imágenes cargadas por los usuarios y videos de unboxing para hacer mejores recomendaciones de productos.
Vehículos autónomos
Proporcionar datos sensoriales para combinar la transmisión de la cámara, LiDAR y GPS para evaluar situaciones y tomar acciones en tiempo real.
Formación de LMM
A diferencia de los modelos unimodales, el entrenamiento de modelos multimodales suele implicar una complejidad sustancialmente mayor. La razón sencilla es el uso obligatorio de diferentes conjuntos de datos y arquitecturas complejas:
- Conjuntos de datos multimodales: Durante el entrenamiento, se deben utilizar grandes conjuntos de datos entre distintas modalidades. Para este caso, podemos utilizar:
- Las imágenes y los subtítulos de texto corresponden a tareas de lenguaje visual.
- Vídeos acompañados de transcripciones escritas correspondientes a tareas audiovisuales.
- Métodos de optimización: Es necesario optimizar el entrenamiento para minimizar la función de pérdida a fin de describir la diferencia entre las predicciones y los datos reales sobre todas las modalidades.
- Mecanismos de Atención: Un mecanismo que permite que el modelo se centre en todas las partes relevantes de los datos de entrada e ignore la información innecesaria. Por ejemplo:
- Centrarse en objetos concretos de una imagen al intentar responder a preguntas relacionadas con ellos.
- Concentrarse en palabras específicas en una transcripción al intentar generar subtítulos para un vídeo.
- Incrustaciones multimodales: Estos crean un espacio conjunto de representaciones entre las modalidades, lo que permite que el modelo comprenda las relaciones entre ellas. Por ejemplo:
- El término “perro”; una imagen del perro; y el sonido del ladrido asociado.
Desafíos en la construcción de LMM
La creación de LMM eficaces plantea varios desafíos, entre ellos:
Integración de Datos
Los conjuntos de datos en sí son diversos y deben alinearse cuidadosamente para lograr coherencia entre las modalidades.
Costos computacionales
El entrenamiento de LMM es computacionalmente costoso debido a la complejidad y a los conjuntos de datos a gran escala.
Interpretando el modelo
Comprender cómo los modelos basados en estadísticas llegan a decisiones puede ser difícil porque gran parte de la construcción de modelos sigue varias arquitecturas complejas que a veces no son fáciles de entender, determinar y explicar.
Escalabilidad
Por lo tanto, las aplicaciones previstas necesitarían una infraestructura sólida para escalar estos LMM, que necesitan manejar entradas multimodales automáticamente.
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