نموذج اللغة متعدد الوسائط

تعريف

نموذج اللغة المتعدد الوسائط هو امتداد لـ LLMs الذي يمكنه معالجة وتوليد النصوص وغيرها من الوسائط مثل الصور أو الصوت أو الفيديو.

الهدف

الهدف هو إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم وتفاعل أعمق، يتجاوز النص المجرد. هذه النماذج مفيدة للمساعدين الافتراضيين، وأدوات الوصول، والروبوتات.

أهمية

• يدعم دمج السياق البصري والسمعي في الاستجابات.
• تمكين تطبيقات جديدة مثل الإجابة على الأسئلة المرئية.
• مكلفة حسابيًا ومعقدة للتدريب.
• يشارك في مخاطر الهلوسة والتحيز من LLMs.

كيف تعمل هذه التقنية؟

1. جمع مجموعات كبيرة من البيانات متعددة الوسائط (النص + الصور / الصوت).
2. تدرب مع المحولات الملائمة للعديد من الوسائط.
3. محاذاة التضمينات عبر الوسائط لتحقيق التوافق التشغيلي.
4. ضبط المهام المتعددة الوسائط المحددة.
5. نشر للتفاعل المتعدد الوسائط في العالم الحقيقي.

أمثلة (العالم الحقيقي)

• GPT-4 مع الرؤية (OpenAI): معالجة النصوص والصور.
• فلامنجو (ديب مايند): التعلم من خلال لقطات قليلة للمهام متعددة الوسائط.
• Google Gemini: يدمج وسائل متعددة للتفكير.

المراجع / قراءات إضافية

• ألايراك وآخرون. "فلامنغو: نموذج لغوي بصري". ديب مايند.
• تقرير فني عن OpenAI GPT-4.
• تقرير ستانفورد CRFM حول نماذج الأساس.
• ما هي النماذج متعددة الوسائط الكبيرة (LMMs)؟