ما هي نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط؟ التطبيقات والتحديات وكيفية عملها

تخيل أن لديك تقريرًا بالأشعة السينية وتحتاج إلى فهم الإصابات التي تعاني منها. أحد الخيارات هو زيارة الطبيب، وهو أمر مثالي، ولكن لسبب ما، إذا لم تتمكن من ذلك، يمكنك استخدام نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) التي ستعالج فحص الأشعة السينية الخاص بك وتخبرك بدقة بالإصابات التي تعاني منها وفقًا للفحوصات. 

بمصطلحات بسيطة، لا تعد أنظمة MLLM سوى اندماج نماذج متعددة مثل النص والصورة والصوت والفيديو وما إلى ذلك، والتي لا تستطيع معالجة استعلام نص عادي فحسب، بل يمكنها أيضًا معالجة الأسئلة في أشكال متعددة مثل الصور والصوت.  

لذا في هذه المقالة، سنوضح لك ما هي شركات التسويق متعدد المستويات (MLLM)، وكيف تعمل وما هي أفضل شركات التسويق متعدد المستويات (MMLM) التي يمكنك استخدامها. 

ما هي برامج الماجستير في القانون المتعدد الوسائط؟

على عكس برامج الماجستير في القانون التقليدية التي لا يمكنها العمل إلا مع نوع واحد من البيانات - النص أو الصورة في الغالب - يمكن لهذه البرامج المتعددة الوسائط العمل مع أشكال متعددة من البيانات على غرار الطريقة التي يستطيع بها البشر معالجة الرؤية والصوت والنص في وقت واحد. 

في الصميم، يستوعب الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط أشكالًا مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو وحتى بيانات المستشعرلتوفير فهم وتفاعل أكثر ثراءً وتطورًا. فكر في نظام الذكاء الاصطناعي الذي لا يكتفي بعرض صورة، بل يمكنه وصفها وفهم سياقها والإجابة على الأسئلة المتعلقة بها، بل وحتى إنشاء محتوى ذي صلة بناءً على أنواع متعددة من المدخلات.

الآن، دعنا نأخذ نفس المثال لتقرير الأشعة السينية مع سياق كيفية فهم برنامج LLM متعدد الوسائط لسياق هذا التقرير. إليك رسم متحرك بسيط يشرح كيف يعالج الصورة أولاً عبر مشفر الصورة لتحويل الصورة إلى متجهات، ثم يستخدم برنامج LLM الذي تم تدريبه على البيانات الطبية للإجابة على الاستعلام.

المصدر الذكاء الاصطناعي الطبي متعدد الوسائط من جوجل

كيف تعمل برامج الماجستير في القانون المتعدد الوسائط؟

على الرغم من أن العمليات الداخلية لبرامج الماجستير في القانون المتعددة الوسائط معقدة للغاية (أكثر من برامج الماجستير في القانون)، فقد حاولنا تقسيمها إلى ست خطوات بسيطة:

الخطوة 1: تجميع المدخلات - هذه هي الخطوة الأولى حيث يتم جمع البيانات وتخضع للمعالجة الأولية. على سبيل المثال، يتم تحويل الصور إلى وحدات بكسل عادةً باستخدام هياكل الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). 

يتم تحويل مدخلات النص إلى رموز باستخدام خوارزميات مثل BytePair Encoding (BPE) أو SentencePiece. من ناحية أخرى، يتم تحويل الإشارات الصوتية إلى مخططات طيفية أو معاملات تردد ميل (MFCCs). ومع ذلك، يتم تقسيم بيانات الفيديو إلى كل إطار في شكل متسلسل. 

الخطوة 2: الرمز المميز – تكمن الفكرة وراء عملية التجزئة في تحويل البيانات إلى نموذج قياسي حتى تتمكن الآلة من فهم سياقها. على سبيل المثال، لتحويل النص إلى رموز، يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). 

بالنسبة لتقسيم الصور إلى رموز، يستخدم النظام شبكات عصبية ملتوية مدربة مسبقًا مثل ResNet أو Vision Transformer (ViT). يتم تحويل الإشارات الصوتية إلى رموز باستخدام تقنيات معالجة الإشارات بحيث يمكن تحويل أشكال الموجات الصوتية إلى تعبيرات مضغوطة وذات مغزى. 

الخطوة 3: تضمين الطبقة – في هذه الخطوة، يتم تحويل الرموز (التي حققناها في الخطوة السابقة) إلى متجهات كثيفة بطريقة تجعل هذه المتجهات قادرة على التقاط سياق البيانات. والشيء الذي يجب ملاحظته هنا هو أن كل نمط يطور متجهاته الخاصة المتوافقة مع الأنماط الأخرى. 

الخطوة 4: الاندماج عبر الوسائط – حتى الآن، كانت النماذج قادرة على فهم البيانات حتى مستوى النموذج الفردي، ولكن بدءًا من الخطوة الرابعة، يتغير الأمر. في الاندماج عبر الوسائط، يتعلم النظام ربط النقاط بين الوسائط المتعددة من أجل علاقات سياقية أعمق. 

هناك مثال جيد حيث تتفاعل صورة الشاطئ مع التمثيل النصي لإجازة على الشاطئ ومقاطع صوتية للأمواج والرياح والحشد المبتهج. بهذه الطريقة، لا يفهم برنامج الماجستير في القانون المتعدد الوسائط المدخلات فحسب، بل يجمع كل شيء معًا كتجربة واحدة. 

الخطوة 5: معالجة الشبكة العصبية – معالجة الشبكة العصبية هي الخطوة التي يتم فيها تحويل المعلومات التي تم جمعها من الاندماج عبر الوسائط (الخطوة السابقة) إلى رؤى ذات مغزى. الآن، سوف يستخدم النموذج التعلم العميق لتحليل الاتصالات المعقدة التي تم العثور عليها أثناء الاندماج عبر الوسائط. 

تخيل حالة تقوم فيها بدمج تقارير الأشعة السينية وملاحظات المريض وأوصاف الأعراض. ​​باستخدام معالجة الشبكة العصبية، لن تقوم فقط بإدراج الحقائق، بل ستخلق فهمًا شاملاً يمكنه تحديد المخاطر الصحية المحتملة واقتراح التشخيصات المحتملة.

الخطوة 6 - توليد الناتج - هذه هي الخطوة الأخيرة حيث يقوم MLLM بصياغة مخرجات دقيقة لك. على عكس النماذج التقليدية التي غالبًا ما تكون محدودة بالسياق، فإن مخرجات MLLM ستكون عميقة وفهمًا للسياق. 

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون للإخراج أكثر من تنسيق مثل إنشاء مجموعة بيانات، أو إنشاء تمثيل مرئي لسيناريو، أو حتى إخراج صوتي أو فيديو لحدث معين. 

[اقرأ أيضًا: RAG مقابل الضبط الدقيق: أيهما يناسب درجة الماجستير في القانون الخاصة بك?]

ما هي تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط؟

على الرغم من أن مصطلح MLLM هو مصطلح تم طرحه مؤخرًا، إلا أن هناك مئات التطبيقات التي ستجد فيها تحسينات ملحوظة مقارنة بالطرق التقليدية، وكل ذلك بفضل MLLMs. فيما يلي بعض التطبيقات المهمة لـ MLLM: