பெரிய மல்டிமோடல் மாதிரிகள் (LMMகள்) செயற்கை நுண்ணறிவில் (AI) ஒரு புரட்சியாகும். உரை, படங்கள் அல்லது ஆடியோ போன்ற ஒற்றை தரவு சூழலுக்குள் செயல்படும் பாரம்பரிய AI மாதிரிகளைப் போலன்றி, LMMகள் ஒரே நேரத்தில் பல முறைகளை உருவாக்கி செயலாக்கும் திறன் கொண்டவை.
சூழல் விழிப்புணர்வு மல்டிமீடியா தகவலுடன் வெளியீடுகளை உருவாக்குவதே இதன் நோக்கம். LMMகள் என்றால் என்ன, அவை LLMகளிலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகின்றன, அவற்றை எங்கு பயன்படுத்தலாம், இதை சாத்தியமாக்கும் தொழில்நுட்பங்களால் அடித்தளமாகக் கொண்டது ஆகியவற்றை வெளிப்படுத்துவதே இந்தக் கட்டுரையின் நோக்கமாகும்.
பெரிய மல்டிமாடல் மாதிரிகள் விளக்கப்பட்டுள்ளன
LMMகள் என்பது பல வகையான தரவு முறைகளை செயலாக்கி விளக்கக்கூடிய AI அமைப்புகள் ஆகும். ஒரு முறைமை என்பது ஒரு அமைப்பில் உள்ளிடக்கூடிய எந்தவொரு தரவு கட்டமைப்பையும் குறிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சொல். சுருக்கமாக, பாரம்பரிய AI மாதிரிகள் ஒரே நேரத்தில் ஒரே ஒரு முறையில் மட்டுமே செயல்படுகின்றன (எடுத்துக்காட்டாக, உரை அடிப்படையிலான மொழி மாதிரிகள் அல்லது பட அங்கீகார அமைப்புகள்); LMMகள் வெவ்வேறு மூலங்களிலிருந்து தகவல்களை பகுப்பாய்விற்கான பொதுவான கட்டமைப்பிற்குள் கொண்டு வருவதன் மூலம் இந்தத் தடையை உடைக்கின்றன.
உதாரணமாக—LLMகள் ஒரு செய்திக் கட்டுரையை (உரை) படிக்கவும், அதனுடன் உள்ள புகைப்படங்களை (படங்களை) பகுப்பாய்வு செய்யவும், விரிவான சுருக்கத்தை வழங்க தொடர்புடைய வீடியோ கிளிப்களுடன் அதை தொடர்புபடுத்தவும் கூடிய AI அமைப்புகளில் ஒன்றாக இருக்கலாம்.
இது ஒரு வெளிநாட்டு மொழியில் உள்ள மெனுவின் படத்தைப் படிக்கவும், அதன் உரை மொழிபெயர்ப்பைச் செய்யவும், உள்ளடக்கத்தைப் பொறுத்து உணவுப் பரிந்துரைகளைச் செய்யவும் முடியும். இத்தகைய நடைமுறை ஒருங்கிணைப்பு, முன்பு யூனிமோடல் AI அமைப்புகளுக்கு கடினமாக இருந்த விஷயங்களைச் செய்ய LMMகளுக்கு ஒரு பிரபஞ்சக் கதவைத் திறக்கிறது.
LMMகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன
LMMகள் மல்டிமாடல் தரவை திறம்பட மற்றும் உகந்த முறையில் கையாள உதவும் முறைகளை கட்டமைப்புகள் மற்றும் பயிற்சி நுட்பங்களாக தொகுக்கலாம். அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பது இங்கே:
- உள்ளீட்டு தொகுதிகள்: உணர்ச்சி மற்றும் தனித்துவமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஒவ்வொரு முறையையும் நிர்வகிக்கின்றன. இந்த விஷயத்தில், உரை ஒரு இயற்கை மொழி செயலாக்க மாதிரி (NLP) மூலம் இயற்கையான மொழி செயலாக்கமாக இருக்கும்; ஒரு படம் ஒரு கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் (CNN) ஆக இருக்கும்; மற்றும் ஆடியோ ஒரு பயிற்சி பெற்ற RNN அல்லது மின்மாற்றியாக இருக்கும்.
- இணைவு தொகுதிகள்: இது உள்ளீட்டு தொகுதிகளின் வெளியீடுகளை எடுத்து அவற்றை ஒற்றை பிரதிநிதித்துவமாக இணைக்கும்.
- வெளியீடு தொகுதிகள்: இங்கே இணைக்கப்பட்ட பிரதிநிதித்துவம் ஒரு கணிப்பு, முடிவு அல்லது பதில் வடிவத்தில் ஒரு முடிவை உருவாக்க வழிவகுக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக - வீடியோ-மொழிபெயர்ப்பு பேச்சு பற்றிய பட-பதில் வினவலைப் பற்றிய தலைப்புகளை உருவாக்குதல், செயல்களாக மாற்றுதல்.
[மேலும் படிக்கவும்: சிறந்த மல்டிமாடல் AI பயன்பாடுகள் மற்றும் பயன்பாட்டு வழக்குகள் யாவை?]
LMMகள் vs. LLMகள்: முக்கிய வேறுபாடுகள்
| வசதிகள் | பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMகள்) | பெரிய மல்டிமோடல் மாதிரிகள் (LMMகள்) |
|---|---|---|
| தரவு முறைமை | உரை மட்டும் | உரை, படங்கள், ஆடியோ, வீடியோ |
| திறன்களை | மொழி புரிதல் மற்றும் தலைமுறை | குறுக்கு-மாதிரி புரிதல் மற்றும் உருவாக்கம் |
| பயன்பாடுகள் | கட்டுரைகளை எழுதுதல், ஆவணங்களைச் சுருக்கமாகக் கூறுதல் | பட தலைப்பு, வீடியோ பகுப்பாய்வு, பலதரப்பட்ட கேள்வி பதில்கள் |
| பயிற்சி தரவு | உரை கார்போரா | உரை + படங்கள் + ஆடியோ + வீடியோ |
| எடுத்துக்காட்டுகள் | GPT-4 (உரை மட்டும் பயன்முறை) | GPT-4 விஷன், கூகிள் ஜெமினி |
பெரிய மல்டிமாடல் மாடல்களுக்கான பயன்பாடுகள்
LMMகள் ஒரே நேரத்தில் பல வகையான தரவுகளைக் கணக்கிட முடியும் என்பதால், அவற்றின் பயன்பாடுகள் மற்றும் பரவலின் அளவுகள் வெவ்வேறு துறைகளில் மிக அதிகமாக உள்ளன.
ஹெல்த்கேர்
நோயாளியின் தகவல்களுடன் கதிரியக்கவியல் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்து, வழக்கைப் பற்றி தொடர்பு கொள்ள உதவுங்கள். எடுத்துக்காட்டு: தொடர்புடைய மருத்துவரின் கருத்துக்களை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு எக்ஸ்-கதிர்களை விளக்குதல்.
கல்வி
உரை, பட அடிப்படையிலான பொருட்கள் மற்றும் செவிப்புலன் விளக்கங்களை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் ஊடாடும் கற்றலை வழங்குங்கள். எடுத்துக்காட்டு: பல மொழிகளில் கல்வி வீடியோக்களுக்கான வசனங்களைத் தானாக உருவாக்குங்கள்.
வாடிக்கையாளர் ஆதரவு
பயனர்களிடமிருந்து அனுப்பப்படும் ஸ்கிரீன் ஷாட்கள் அல்லது படங்களை உரை வினவல்களுடன் விளக்கும் திறன் கொண்டதாக சாட்போட்களை உயர்த்தவும்.
பொழுதுபோக்கு
திரைப்படங்கள் அல்லது தொலைக்காட்சி நிகழ்ச்சிகளுக்கான வசன வரிகளை உருவாக்குதல், இதில் மாதிரி வீடியோ உள்ளடக்கம் மற்றும் உரையாடல் டிரான்ஸ்கிரிப்டுகள் இரண்டையும் பகுப்பாய்வு செய்கிறது.
சில்லறை & மின் வணிகம்
சிறந்த தயாரிப்பு பரிந்துரைகளை வழங்க, தயாரிப்பு மதிப்புரைகள் (உரை), பல்வேறு பயனர் பதிவேற்றிய படங்கள் மற்றும் அன்பாக்சிங் வீடியோக்களை பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்.
தன்னாட்சி வாகனங்கள்
கேமரா ஊட்டம், LiDAR மற்றும் GPS ஆகியவற்றை இணைத்து சூழ்நிலைகளை மதிப்பிடுவதற்கும் நிகழ்நேரத்தில் நடவடிக்கைகளை எடுப்பதற்கும் உணர்வுத் தரவை வழங்கவும்.
[மேலும் படிக்கவும்: சிந்தனைத் தூண்டுதல் - அதைப் பற்றி நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அனைத்தும்]
பயிற்சி LMMகள்
ஒற்றை மாதிரி மாதிரிகளைப் போலன்றி, பல மாதிரி மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது பொதுவாக கணிசமாக அதிக சிக்கலைக் கொண்டுள்ளது. நேரடியான காரணம், மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் சிக்கலான கட்டமைப்புகளின் கட்டாயப் பயன்பாடு ஆகும்:
- மல்டிமோடல் தரவுத்தொகுப்புகள்: பயிற்சியின் போது, வெவ்வேறு முறைகளுக்கு இடையில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும். இந்த உதாரணத்திற்கு, நாம் பயன்படுத்தலாம்:
- படங்கள் மற்றும் உரை தலைப்புகள் காட்சி மொழிப் பணிகளுக்கு ஒத்திருக்கும்.
- ஆடியோவிஷுவல் பணிகளுடன் தொடர்புடைய எழுதப்பட்ட டிரான்ஸ்கிரிப்டுகளுடன் இணைக்கப்பட்ட வீடியோக்கள்.
- உகப்பாக்க முறைகள்: அனைத்து முறைகளையும் பற்றிய கணிப்புகளுக்கும் அடிப்படை உண்மைத் தரவுகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாட்டை விவரிக்க இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைக்க பயிற்சி மேம்படுத்தப்பட வேண்டும்.
- கவனம் செலுத்தும் வழிமுறைகள்: மாதிரி உள்ளீட்டுத் தரவின் அனைத்து தொடர்புடைய பகுதிகளிலும் கவனம் செலுத்தவும் தேவையற்ற தகவல்களைப் புறக்கணிக்கவும் அனுமதிக்கும் ஒரு வழிமுறை. எடுத்துக்காட்டாக:
- ஒரு படத்தில் உள்ள குறிப்பிட்ட பொருள்கள் தொடர்பான கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முயற்சிக்கும்போது, அவற்றின் மீது கவனம் செலுத்துதல்.
- ஒரு காணொளிக்கான வசனங்களை உருவாக்க முயற்சிக்கும்போது, டிரான்ஸ்கிரிப்ட்டில் உள்ள குறிப்பிட்ட சொற்களில் கவனம் செலுத்துதல்.
- பல மாதிரி உட்பொதிப்புகள்: இவை முறைமைகள் முழுவதும் பிரதிநிதித்துவங்களின் கூட்டு இடத்தை உருவாக்குகின்றன, இதனால் மாதிரி முறைமைகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் புரிந்துகொள்ள முடிகிறது. உதாரணமாக:
- "நாய்" என்ற சொல்; நாயின் உருவம்; மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய குரைக்கும் சத்தம்.
LMMகளை உருவாக்குவதில் உள்ள சவால்கள்
பயனுள்ள LMM களை உருவாக்குவது பல சவால்களை உருவாக்குகிறது, அவற்றுள்:
தரவு ஒருங்கிணைப்பு
தரவுத்தொகுப்புகள் வேறுபட்டவை மற்றும் முறைகள் முழுவதும் நிலைத்தன்மைக்காக கவனமாக சீரமைக்கப்பட வேண்டும்.
கணக்கீட்டு செலவுகள்
தரவுத்தொகுப்புகளின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் பெரிய அளவிலான தொகுப்புகள் காரணமாக LMMகளைப் பயிற்றுவிப்பது கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்தது.
மாதிரி விளக்கம்
புள்ளிவிவர அடிப்படையிலான மாதிரிகள் எவ்வாறு முடிவுகளை அடைகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினமாக இருக்கலாம், ஏனெனில் மாதிரி கட்டுமானத்தின் பெரும்பகுதி பல்வேறு சிக்கலான கட்டமைப்புகளைப் பின்பற்றுகிறது, அவை சில நேரங்களில் புரிந்துகொள்வதற்கும், உறுதி செய்வதற்கும், விளக்குவதற்கும் எளிதானவை அல்ல.
அளவீடல்
எனவே, இந்த LMM-களை அளவிடுவதற்கு, நோக்கம் கொண்ட பயன்பாடுகளுக்கு வலுவான உள்கட்டமைப்பு தேவைப்படும், அவை மல்டிமாடல் உள்ளீடுகளை தானாகவே கையாள வேண்டும்.
ஷைப் எப்படி உதவ முடியும்?
அதிக சாத்தியக்கூறுகள் இருக்கும் இடங்களில், ஒருங்கிணைப்பு, அளவிடுதல், கணக்கீட்டு செலவு மற்றும் இடைநிலை நிலைத்தன்மை ஆகியவற்றின் சவால்களும் உள்ளன, அவை இந்த மாதிரிகளின் முழுமையான தத்தெடுப்பில் வரம்புகளை விதிக்கலாம். இங்குதான் ஷைப் படத்தில் வருகிறார். அனைத்து வழிகாட்டுதல்களையும் பின்பற்றி, பல்வேறு தரவை உங்களுக்கு வழங்க உயர்தர, மாறுபட்ட மற்றும் நன்கு விளக்கப்பட்ட மல்டிமாடல் தரவுத்தொகுப்புகளை நாங்கள் வழங்குகிறோம்.
எங்கள் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவு சேவைகள் மற்றும் குறிப்பு சேவைகள் மூலம், LMMகள் முதலில் செல்லுபடியாகும் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க செயல்பாட்டு தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்றதை Shaip உறுதிசெய்கிறது, இதன் மூலம் வணிகங்கள் மல்டிமாடல் AI இன் விரிவான திறன்களைச் சமாளிக்க உதவுகிறது, அதே நேரத்தில் திறமையாகவும் அளவிடக்கூடியதாகவும் செயல்படுகிறது.
