Мультимодальное обучение

Определение и основные понятия

Мультимодальное обучение подразумевает обучение алгоритмов пониманию связей и корреляций между различными типами данных. Вместо того чтобы анализировать каждую модальность в отдельности, процесс обучения фокусируется на техниках эффективного объединения или слияния информации. Ключевые концепции включают в себя:

• Слияние информации: Это относится к методам, используемым для объединения информации из разных модальностей. Слияние может происходить на разных этапах: раннем (объединение сырых данных), промежуточном (объединение признаков, извлеченных из каждой модальности) или позднем (объединение результатов отдельных моделей, обученных на каждой модальности). Эффективное объединение информации имеет решающее значение для использования сильных сторон каждого типа данных.
• Кросс-модальное обучение: Это предполагает изучение представлений, в которых информация из одной модальности может быть использована для вывода или извлечения информации из другой (например, создание текстовых подписей на основе изображений).
• Выравнивание данных: Обеспечение правильного совмещения соответствующих фрагментов информации в разных модальностях (например, выравнивание произнесенных слов в аудиодорожке с соответствующими визуальными кадрами в видео). Правильное выравнивание данных часто является необходимым условием для эффективного слияния.

Мультимодальное обучение в значительной степени опирается на методы глубокого обучения (DL), используя такие архитектуры, как трансформеры и конволюционные нейронные сети (CNN), адаптированные для обработки различных входных данных, часто с помощью таких фреймворков, как PyTorchPyTorch официальный сайтPyTorch ) или TensorFlowTensorFlow официальный сайтTensorFlow ).

Актуальность и применение

Актуальность мультимодального обучения обусловлена его способностью создавать более надежные и универсальные системы ИИ, способные решать сложные проблемы реального мира, где информация по своей природе многогранна. Сегодня многие продвинутые модели ИИ, включая крупные базовые модели, используют мультимодальные возможности.

Вот несколько конкретных примеров того, как применяется мультимодальное обучение:

• Модели языка зрения (VLM): Эти модели объединяют визуальную и текстовую информацию. Их применение включает в себя автоматическое создание описательных подписей к изображениям(создание подписей к изображениям), ответы на вопросы о содержании изображения(ответы на визуальные вопросы (VQA)), а также обеспечение более естественного взаимодействия человека и компьютера. Недавние примеры включают такие модели, как PaliGemma 2 отGoogle и Florence-2 отMicrosoft.
• Усовершенствованный анализ настроения: Традиционный анализ настроения часто опирается исключительно на текст. Мультимодальные подходы могут значительно повысить точность, если включить в анализ визуальные подсказки (например, мимику в видеообзоре) или слуховую информацию (например, тон голоса в речи). Это обеспечивает более богатое понимание выраженной эмоции или мнения. Для получения более подробной информации ты можешь изучить исследования в области мультимодального анализа настроения.

Другие значимые приложения включают автономное вождение(ИИ в самодвижущихся автомобилях), где данные с камер, LiDAR и радаров объединяются такими компаниями, как Waymo, анализ медицинских изображений, объединяющий данные визуализации с записями пациентов, и применение ИИ в робототехнике, где роботы интегрируют визуальную, слуховую и тактильную информацию для взаимодействия с окружающей средой(Robotics).

Основные отличия

Полезно отличать Multi-Modal Learning от смежных терминов:

• Мультимодальные модели: Мультимодальное обучение - это процесс или область исследований, связанная с обучением ИИ с использованием нескольких типов данных. Мультимодальные модели - это результирующие системы или архитектуры ИИ, созданные и обученные с помощью этих методов.
• Компьютерное зрение (КВ): CV фокусируется исключительно на обработке и понимании визуальных данных (изображений, видео). Мультимодальное обучение выходит за рамки CV, объединяя визуальные данные с другими модальностями, например с текстом или аудио.
• Обработка естественного языка (НЛП): NLP занимается пониманием и генерированием человеческого языка (текста, речи). Мультимодальное обучение объединяет языковые данные с другими модальностями, например изображениями или показаниями датчиков.
• Фундаментальные модели: Это крупномасштабные модели, предварительно обученные на огромном количестве данных, часто созданные для адаптации к различным последующим задачам. Многие современные базовые модели, например GPT-4, включают в себя мультимодальные возможности, но это разные понятия; мультимодальное обучение - это методология, которая часто используется при построении этих мощных моделей.

Проблемы и будущие направления

Мультимодальное обучение ставит перед нами уникальные задачи, включая эффективное выравнивание данных из разных источников, разработку оптимальных стратегий слияния и обработку недостающих или зашумленных данных в одной или нескольких модальностях. Решение этих проблем в мультимодальном обучении остается активной областью исследований.

Эта область быстро развивается, раздвигая границы в сторону систем ИИ, которые воспринимают и рассуждают о мире более похоже на человеческие, что потенциально может способствовать развитию искусственного общего интеллекта (ИО). В то время как платформы вроде Ultralytics HUB в настоящее время способствуют рабочим процессам, ориентированным в первую очередь на задачи компьютерного зрения с использованием таких моделей, как Ultralytics YOLO (например, Ultralytics YOLOv8) для обнаружения объектов, а более широкий ландшафт ИИ указывает на растущую интеграцию мультимодальных возможностей. Следи за блогомUltralytics , чтобы узнавать о новых возможностях моделей и их применении. Для более широкого обзора этой области можно почитать страницу Википедии о мультимодальном обучении.