Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Röntgenbericht und müssen wissen, welche Verletzungen Sie haben. Eine Möglichkeit wäre, einen Arzt aufzusuchen, was Sie idealerweise tun sollten. Wenn dies aus irgendeinem Grund jedoch nicht möglich ist, können Sie Multimodal Large Language Models (MLLMs) verwenden, die Ihren Röntgenscan verarbeiten und Ihnen anhand der Scans genau sagen, welche Verletzungen Sie haben.
Vereinfacht ausgedrückt sind MLLMs nichts anderes als eine Fusion mehrerer Modelle wie Text, Bild, Sprache, Videos usw., die nicht nur in der Lage sind, eine normale Textabfrage zu verarbeiten, sondern auch Fragen in mehreren Formen wie Bildern und Ton.
In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was MLLMs sind, wie sie funktionieren und welche die besten MMLMs sind, die Sie verwenden können.
Was sind multimodale LLMs?
Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die nur mit einem Datentyp – meist Text oder Bild – arbeiten können, können diese multimodalen LLMs mit mehreren Datenformen arbeiten, ähnlich wie der Mensch Bild, Sprache und Text gleichzeitig verarbeiten kann.
Im Kern, Multimodale KI verarbeitet verschiedene Datenformen wie Text, Bilder, Audio, Video und sogar Sensordaten., um ein umfassenderes und ausgefeilteres Verständnis und eine bessere Interaktion zu ermöglichen. Stellen Sie sich ein KI-System vor, das ein Bild nicht nur betrachtet, sondern es auch beschreiben, den Kontext verstehen, Fragen dazu beantworten und sogar verwandte Inhalte basierend auf mehreren Eingabetypen generieren kann.
Betrachten wir nun das gleiche Beispiel eines Röntgenberichts und untersuchen, wie ein multimodaler LLM den Kontext versteht. Hier sehen Sie eine einfache Animation, die erklärt, wie er das Bild zunächst über den Bildcodierer verarbeitet, um es in Vektoren umzuwandeln, und später LLM verwendet, das anhand medizinischer Daten trainiert wurde, um die Abfrage zu beantworten.
Quelle: Multimodale medizinische KI von Google
Wie funktioniert ein multimodaler LLM?
Obwohl die Funktionsweise multimodaler LLMs recht komplex ist (mehr als LLMs), haben wir versucht, sie in sechs einfache Schritte zu unterteilen:
Schritt 1: Eingabesammlung – Dies ist der erste Schritt, bei dem die Daten gesammelt und einer ersten Verarbeitung unterzogen werden. Beispielsweise werden Bilder in Pixel umgewandelt, typischerweise mithilfe von Convolutional Neural Network (CNN)-Architekturen.
Texteingaben werden mithilfe von Algorithmen wie BytePair Encoding (BPE) oder SentencePiece in Token umgewandelt. Audiosignale werden dagegen in Spektrogramme oder Mel-Frequency-Cepstrum-Koeffizienten (MFCCs) umgewandelt. Videodaten werden hingegen in sequenzieller Form in die einzelnen Frames zerlegt.
Schritt 2: Tokenisierung – Die Idee hinter der Tokenisierung besteht darin, die Daten in eine standardisierte Form zu konvertieren, damit die Maschine ihren Kontext verstehen kann. Um beispielsweise Text in Token umzuwandeln, wird die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) verwendet.
Zur Bild-Tokenisierung verwendet das System vorab trainierte Convolutional Neural Networks wie ResNet oder Vision Transformer (ViT)-Architekturen. Die Audiosignale werden mithilfe von Signalverarbeitungstechniken in Token umgewandelt, sodass Audiowellenformen in kompakte und aussagekräftige Ausdrücke umgewandelt werden können.
Schritt 3: Einbettungsebene – In diesem Schritt werden die Token (die wir im vorherigen Schritt erstellt haben) so in dichte Vektoren umgewandelt, dass diese Vektoren den Kontext der Daten erfassen können. Dabei ist zu beachten, dass jede Modalität ihre eigenen Vektoren entwickelt, die mit anderen kompatibel sind.
Schritt 4: Cross-Modal Fusion – Bisher konnten Modelle die Daten bis zur Ebene des einzelnen Modells verstehen, aber ab dem vierten Schritt ändert sich das. Bei der modalübergreifenden Fusion lernt das System, Punkte zwischen mehreren Modalitäten zu verbinden, um tiefere kontextuelle Beziehungen herzustellen.
Ein gutes Beispiel hierfür ist das Zusammenspiel von Strandbildern, Texten zu einem Urlaub am Strand und Audioclips von Wellen, Wind und einer fröhlichen Menschenmenge. Auf diese Weise versteht das multimodale LLM nicht nur die Eingaben, sondern fügt alles zu einem einzigen Erlebnis zusammen.
Schritt 5: Neuronale Netzwerkverarbeitung – Die Verarbeitung neuronaler Netzwerke ist der Schritt, bei dem die aus der Cross-Modal-Fusion (vorheriger Schritt) gesammelten Informationen in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden. Nun wird das Modell Deep Learning verwenden, um die komplexen Verbindungen zu analysieren, die während der Cross-Modal-Fusion gefunden wurden.
Stellen Sie sich einen Fall vor, bei dem Sie Röntgenberichte, Patientennotizen und Symptombeschreibungen kombinieren. Mithilfe der Verarbeitung neuronaler Netzwerke werden nicht nur Fakten aufgelistet, sondern es entsteht ein ganzheitliches Verständnis, das potenzielle Gesundheitsrisiken identifizieren und mögliche Diagnosen vorschlagen kann.
Schritt 6 – Ausgabegenerierung – Dies ist der letzte Schritt, bei dem das MLLM ein präzises Ergebnis für Sie erstellt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die oft kontextbeschränkt sind, verfügt das Ergebnis des MLLM über Tiefe und ein kontextbezogenes Verständnis.
Darüber hinaus kann die Ausgabe mehrere Formate aufweisen, beispielsweise das Erstellen eines Datensatzes, das Erstellen einer visuellen Darstellung eines Szenarios oder sogar einer Audio- oder Videoausgabe eines bestimmten Ereignisses.
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Was sind die Anwendungen multimodaler großer Sprachmodelle?
Obwohl MLLM ein neuer Begriff ist, gibt es Hunderte von Anwendungen, bei denen Sie im Vergleich zu herkömmlichen Methoden bemerkenswerte Verbesserungen feststellen können, und zwar alles dank MLLMs. Hier sind einige wichtige Anwendungen von MLLM:
Gesundheitswesen und medizinische Diagnostik
Multimodale LLMs können als der nächste medizinische Fortschritt in der Geschichte der Menschheit betrachtet werden. Im Vergleich zu traditionellen Methoden, die sich stark auf isolierte Datenpunkte stützten, können MLLMs die Gesundheitsversorgung erheblich verbessern, indem sie Text-, Bild- und Audiodaten für umfassendere Diagnose- und Behandlungslösungen kombinieren.
- Medizinische Bildanalyse: Durch das Lesen medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, MRTs oder CT-Scans mit Patientenakten können diese Modelle bei der Früherkennung kritischer Zustände wie Krebs, Herzkrankheiten oder neurologischen Störungen helfen.
- Personalisierte Behandlungspläne: Durch die Einbeziehung genetischer Daten, der Krankengeschichte des Patienten und von Lebensstilfaktoren können solche Modelle hochgradig maßgeschneiderte Behandlungsstrategien entwickeln.
- Ferngesundheitsversorgung: Mit multimodalen LLMs können Videokonsultationen und Patienteneingaben in Echtzeit analysiert und zur diagnostischen Unterstützung in der Telemedizin eingesetzt werden.
Fortgeschrittene wissenschaftliche Forschung und Entdeckung
In der Wissenschaft unterstützen multimodale LLMs Durchbrüche durch die Verarbeitung komplizierter Datensätze und die Aufdeckung von Mustern, die andernfalls möglicherweise unentdeckt blieben.
- Interdisziplinäre Einblicke: Diese Modelle können Forschungspapiere in Kombination mit Datendiagrammen und experimentellen Bildern analysieren, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und so Innovationen in allen Bereichen zu beschleunigen.
- Arzneimittelentdeckung: Multimodale LLMs sagen die Wirksamkeit von Medikamenten voraus und entdecken potenzielle therapeutische Lösungen auf der Grundlage biologischer Daten, einschlägiger Literatur und Molekülstrukturen.
- Astronomische Forschung: Aus Eingaben wie Teleskopbildern, Simulationen und Beobachtungsdaten abgeleitete Modelle ermöglichen die Entdeckung von Himmelsphänomenen.
- Klimastudien: Sie können Satellitenbilder, Klimamodelle und textbasierte Berichte über Umweltveränderungen analysieren, um Naturkatastrophen vorherzusagen.
Zugang und unterstützende Technologie
Multimodale LLMs sind der Schlüssel zur Entwicklung von Werkzeugen für Menschen mit Behinderungen, für Zugang und Unabhängigkeit.
- Sprachübersetzung in Gebärdensprache: Diese Modelle können Sprache auf der Grundlage von Video- und Audioeingaben in Echtzeit in Gebärdensprache übersetzen, was die Kommunikationskompetenz gehörloser Kunden fördert.
- Werkzeuge zur visuellen Beschreibung: Diese Tools können eine detailliertere Beschreibung bereitstellen, die sehbehinderten Menschen bei der Navigation oder der Aufnahme visueller Inhalte helfen kann.
- Unterstützte und alternative Kommunikation: Die Modelle erweitern Geräte für Menschen mit Sprachschwierigkeiten, indem sie Sprachsynthese mit text- und bildbasierter Kommunikation kombinieren.
- Transkription und Zusammenfassung in Echtzeit: Multimodale LLMs können Besprechungen oder Vorlesungen präzise transkribieren und Zusammenfassungen für kognitiv beeinträchtigte Personen bereitstellen.
Kreativwirtschaft und Content-Generierung
Multimodale LLMs können aus bloßer Datensynthese frische und fesselnde Inhalte für die Kreativbranche erstellen.
- Grafik-, Video- oder Erzählerstellung: Diese Modelle können anhand einfacher Eingabeaufforderungen für Designer und Autoren ansprechende Grafiken, Videos oder Erzählungen erstellen.
- Film- und Spieleentwicklung: Multimodale LLMs unterstützen in Kombination mit visuellen Storyboards und Textskripten die Vorvisualisierung und Charakterentwicklung.
- Musik Komposition: Sie können aus Audio- und Textdaten Melodien oder Liedtexte komponieren, die zu bestimmten Themen oder Emotionen passen.
- Vermarktung und Werbung: Diese Modelle können Multimedia-Marketingkampagnen unter Verwendung von Zielgruppenpräferenzen und Hinzufügen von Erkenntnissen aus Text, Bildern und Videos entwerfen.
Herausforderungen bei multimodalen LLMs
Multimodale LLMs bringen zwar eine ganze Reihe von Vorteilen mit sich, bringen aber auch zahlreiche Herausforderungen mit sich, die es nicht nur für den Einzelnen, sondern auch für Unternehmen schwierig machen, sich darauf einzustellen.
Integration und Darstellung von Daten
Das Mischen unterschiedlicher Datenformen – einer Kombination aus Text, Bildern, Audio und Video – in einem Modell führt zu einer inhärenten Komplexität.
- Multimodale Datentypen: Die verschiedenen Formen haben auch unterschiedliche Merkmale. Text hat sequentielle Merkmale, Bilder haben räumliche Merkmale und Audio hat zeitliche Aspekte. All dies in einen Kontext zu bringen, ist eine wichtige technische Herausforderung.
- Anforderungen an die Vorverarbeitung: Zur Vorbereitung der Daten für das Training gehört das Bereinigen, Kommentieren und Ausrichten von Eingaben aus mehreren Formaten. Dies ist ressourcenintensiv und fehleranfällig.
- Unausgewogene Datensätze: Die meisten Datensätze enthalten viele Daten eines bestimmten Typs, z. B. Text, aber nur wenige andere, z. B. Videos. Ein Ungleichgewicht in den Datensätzen kann zu einer verzerrten Modellleistung führen.
Komplexität
Abgesehen von den Datenproblemen sind MLLMs komplexe KI-Systeme. Der Aufbau und die Skalierung von MLLMs erfordert nicht nur erhebliche Kosten, sondern auch Fähigkeiten.
- Hoher Rechenaufwand: Bei herkömmlichen LLMs handelt es sich bekanntermaßen um GPU-intensive Software, und wenn Multimodalität hinzukommt, steigen die Hardwareanforderungen so sehr, dass kleine Unternehmen sie sich möglicherweise nicht leisten können.
- Speicher und Speicher: Beim Umgang mit multimodalen LLMs können die Parameter die vorhandene KI-Hardware leicht überfordern.
Unvollständige Daten
Dies dürfte bei weitem das kritischste Problem sein, mit dem jeder beim Erstellen von MLLMs konfrontiert wird.
- Fehlende MLLM-Daten: Es ist schwierig, Datensätze zu finden, die mehrere Formate kombinieren können, insbesondere Datensätze für die Bereiche Recht und Medizin.
- Komplexer Annotationsprozess: Die Beschriftung von Datensätzen wie Videos und Bildern erfordert häufig das Eingreifen von Experten und moderne Technologie.
- Datenschutzbedenken: Das Sammeln von Datensätzen wie Bildern, Videos und Texten mit persönlicher Vergangenheit kann zu Datenschutz- und rechtlichen Komplikationen führen.
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