تُعد النماذج متعددة الوسائط الكبيرة ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي. فعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تعمل ضمن بيئة بيانات واحدة مثل النصوص أو الصور أو الصوت، تتمتع النماذج متعددة الوسائط الكبيرة بالقدرة على إنشاء ومعالجة وسائط متعددة في وقت واحد.
ومن هنا يأتي توليد مخرجات بمعلومات الوسائط المتعددة التي تراعي السياق. والغرض من هذه المقالة هو الكشف عن ماهية نماذج التعلم الآلي، وكيف تختلف عن نماذج التعلم الآلي، وأين يمكن تطبيقها، استنادًا إلى التقنيات التي تجعل ذلك ممكنًا.
شرح نماذج الوسائط المتعددة الكبيرة
إن نماذج LMM هي أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها معالجة وتفسير أنواع متعددة من أنماط البيانات. والنمط هو مصطلح يستخدم لتمثيل أي بنية بيانات يمكن إدخالها في نظام. باختصار، تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية على نمط واحد فقط (على سبيل المثال، نماذج اللغة القائمة على النصوص أو أنظمة التعرف على الصور) في كل مرة؛ وتكسر نماذج LMM هذا الحاجز من خلال جلب المعلومات من مصادر مختلفة إلى إطار مشترك للتحليل.
على سبيل المثال، يمكن أن تكون برامج التعلم العميق واحدة من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها قراءة مقال إخباري (نص)، وتحليل الصور المصاحبة (الصور)، وربطها بمقاطع فيديو ذات صلة لتقديم ملخص موسع.
يمكن للروبوت قراءة صورة قائمة طعام بلغة أجنبية، وترجمة نصية لها، وتقديم توصيات غذائية بناءً على المحتوى. يفتح هذا التكامل بين الوسائط بابًا كونيًا لروبوتات LMM للقيام بتلك الأشياء التي كانت صعبة في السابق على أنظمة الذكاء الاصطناعي أحادية الوسائط.
كيف تعمل أجهزة LMM
يمكن تقسيم الأساليب التي تمكن أجهزة LMM من التعامل مع البيانات المتعددة الوسائط بشكل فعال ومثالي إلى هياكل وتقنيات تدريب. وفيما يلي كيفية عملها:
- وحدات الإدخال:تتولى الشبكات العصبية العاطفية والمتميزة إدارة كل الأنماط. في هذه الحالة، سيكون النص عبارة عن معالجة للغة الطبيعية بواسطة نموذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؛ وستكون الصورة عبارة عن شبكة عصبية ملتوية (CNN)؛ وسيكون الصوت عبارة عن شبكة عصبية ملتوية مدربة أو محول.
- وحدات الاندماج: سيؤدي هذا إلى أخذ مخرجات وحدات الإدخال ودمجها في تمثيل واحد.
- وحدات الإخراج: هنا، يفسح التمثيل المدمج المجال لتوليد نتيجة في شكل تنبؤ أو قرار أو استجابة. على سبيل المثال، توليد تعليقات توضيحية حول صورة أو إجابة استعلام حول مقطع فيديو أو ترجمة السماح المنطوق إلى أفعال.
ماجستير إدارة الأعمال مقابل ماجستير إدارة الأعمال: الاختلافات الرئيسية
| الميزات | نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) | نماذج متعددة الوسائط كبيرة الحجم (LMMs) |
|---|---|---|
| نمط البيانات | نص فقط | النص والصور والصوت والفيديو |
| القدرات | فهم اللغة وتوليدها | الفهم والتوليد عبر الوسائط |
| التطبيقات | كتابة المقالات وتلخيص الوثائق | ترجمة الصور، تحليل الفيديو، الأسئلة والأجوبة المتعددة الوسائط |
| بيانات التدريب | مجموعة النصوص | نص + صور + صوت + فيديو |
| أمثلة | GPT-4 (وضع النص فقط) | GPT-4 Vision، جوجل جيميني |
تطبيقات النماذج المتعددة الوسائط الكبيرة
وبما أن نماذج LMM قادرة على حساب أنواع متعددة من البيانات في نفس الوقت، فإن درجات تطبيقاتها وانتشارها مرتفعة للغاية في قطاعات مختلفة.
قطاع الرعاية الصحية
تحليل صور الأشعة مع معلومات المريض لتسهيل التواصل حول الحالة، مثال: تفسير صور الأشعة مع الأخذ بعين الاعتبار تعليقات الطبيب المختص.
قطاع التعليم
توفير التعلم التفاعلي من خلال دمج النصوص والمواد القائمة على الصور والشروحات السمعية. على سبيل المثال: إنشاء ترجمات تلقائيًا لمقاطع الفيديو التعليمية بعدة لغات.
دعم العملاء
قم بترقية روبوتات المحادثة لتكون قادرة على تفسير لقطات الشاشة أو الصور المرسلة من المستخدمين إلى جانب الاستعلامات النصية.
الترفيه
تطوير ترجمات للأفلام أو البرامج التلفزيونية، حيث يقوم النموذج بتحليل محتوى الفيديو ونصوص الحوار.
البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
قم بتحليل مراجعات المنتج (النص)، والصور المتنوعة التي قام المستخدمون بتحميلها، ومقاطع الفيديو الخاصة بفتح الصندوق لتقديم توصيات أفضل بشأن المنتج.
المركبات المستقلة
توفير بيانات حسية لدمج تغذية الكاميرا والليدار ونظام تحديد المواقع العالمي لتقييم المواقف واتخاذ الإجراءات في الوقت الفعلي.
تدريب LMMs
على عكس النماذج أحادية النمط، فإن تدريب النماذج متعددة الأنماط يستلزم عادةً تعقيدًا أكبر بكثير. والسبب المباشر هو الاستخدام الإلزامي لمجموعات بيانات مختلفة وهياكل معقدة:
- مجموعة البيانات متعددة الوسائط: أثناء التدريب، يجب استخدام مجموعات بيانات كبيرة بين وسائط مختلفة. في هذه الحالة، يمكننا استخدام:
- تتوافق الصور وتعليقات النصوص مع مهام اللغة البصرية.
- مقاطع فيديو مقترنة بنصوص مكتوبة تتوافق مع المهام السمعية والبصرية.
- طرق التحسين: يجب تحسين التدريب لتقليل دالة الخسارة لوصف الفرق بين التوقعات وبيانات الحقيقة الأساسية المتعلقة بجميع الوسائط.
- آليات الانتباه: آلية تسمح للنموذج بالتركيز على جميع الأجزاء ذات الصلة من بيانات الإدخال وتجاهل المعلومات غير المبررة. على سبيل المثال:
- التركيز على أشياء معينة في الصورة عند محاولة الرد على الأسئلة المتعلقة بها.
- التركيز على كلمات معينة في النص عند محاولة إنشاء ترجمات لمقطع فيديو.
- التضمينات متعددة الوسائط: إن هذه العناصر تخلق مساحة مشتركة للتمثيلات عبر الوسائط، مما يسمح للنموذج بفهم العلاقات بين الوسائط. على سبيل المثال:
- مصطلح "كلب" وصورة الكلب وصوت النباح المرتبط به.
التحديات في بناء نماذج LMM
إن بناء نماذج السوق الفعالة يخلق العديد من التحديات بما في ذلك:
تكامل البيانات
إن مجموعات البيانات نفسها متنوعة ويجب تنظيمها بعناية لتحقيق الاتساق عبر الوسائط.
التكاليف الحسابية
يعد تدريب نماذج LMM مكلفًا من الناحية الحسابية بسبب تعقيد مجموعات البيانات واسعة النطاق.
تفسير النموذج
قد يكون فهم كيفية وصول النماذج القائمة على الإحصائيات إلى القرارات أمرًا صعبًا لأن الكثير من بناء النماذج يتبع هياكل معمارية معقدة مختلفة يصعب أحيانًا فهمها والتأكد منها وتفسيرها.
التوسعة
ومن ثم، فإن التطبيقات المقصودة ستحتاج إلى بنية تحتية قوية لتوسيع نطاق هذه الآلات، التي تحتاج إلى التعامل مع المدخلات متعددة الوسائط تلقائيًا.
كيف يمكن أن يساعد Shaip؟
حيثما توجد إمكانات كبيرة، توجد أيضًا تحديات تتعلق بالتكامل والتوسع والتكاليف الحسابية والاتساق بين الوسائط، والتي يمكن أن تفرض قيودًا على التبني الكامل لهذه النماذج. وهنا يأتي دور Shaip. فنحن نقدم مجموعات بيانات متعددة الوسائط عالية الجودة ومتنوعة ومُعلق عليها جيدًا لتزويدك ببيانات متنوعة مع اتباع جميع الإرشادات.
من خلال خدمات البيانات المخصصة وخدمات التوضيح، تضمن Shaip أن يتم تدريب أجهزة LMM في الأصل على مجموعات بيانات صالحة وعاملة بشكل ملحوظ، وبالتالي تمكين الشركات من معالجة الإمكانات الشاملة للذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط مع الأداء في نفس الوقت بكفاءة وقابلية للتطوير.
