Ba phương pháp thực hiện mô hình lớn + đa mô thức | Tặng sách ở cuối bài.

Giải pháp để Tăng cường Khả năng đa phương thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mặc dù Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã đạt được nhiều thành tựu đáng kinh ngạc, chúng vẫn còn thiếu khả năng xử lý các phương thức khác như hình ảnh, âm thanh và video. Làm thế nào để chúng ta có thể kết hợp thông tin đa phương thức vào trong LLM để tạo ra một mô hình mạnh mẽ và linh hoạt hơn? Trong phần này, chúng tôi sẽ giới thiệu ba cách để thực hiện điều này.

1. Sử dụng LLM làm trung tâm và gọi các thành phần đa phương thức khác

Vào tháng 5 năm 2023, Viện Nghiên cứu Châu Á của Microsoft (MSRA) đã hợp tác với Đại học Chiết Giang để công bố khung HuggingGPT. Khung này cho phép sử dụng LLM làm trung tâm và gọi các thành phần đa phương thức khác để thực hiện các tác vụ AI phức tạp. Một ví dụ về cách HuggingGPT thực hiện điều này là việc tạo ra một bức ảnh của một cô bé đang đọc sách, với tư thế tương tự như một cậu bé trong bức ảnh mẫu, sau đó mô tả bức ảnh bằng giọng nói.

2. Huấn luyện Mô hình Đa phương thức dựa trên dữ liệu đa phương thức đối ứng

Cách tiếp cận này tận dụng dữ liệu đa phương thức đối ứng để huấn luyện mô hình đa phương thức. Các mô hình như VideoBERT, CLIP, CoCa và CoDi đều được xây dựng theo nguyên tắc này. Nguyên tắc cốt lõi ở đây là xây dựng các bộ mã hóa đơn phương thức riêng biệt, sau đó sử dụng lớp tương tự Transformer để giao thoa và hợp nhất các đặc trưng từ các phương thức khác nhau, nhằm tạo ra sự đối ứng về ngữ nghĩa giữa các phương thức.

3. Sử dụng LLM làm nền tảng để huấn luyện bộ mã hóa đa phương thức

Đây là cách tiếp cận mà sử dụng LLM đã được huấn luyện trước làm nền tảng, và chỉ huấn luyện bộ mã hóa đa phương thức. Điều này tận dụng được khả năng hiểu và suy luận ngôn ngữ mạnh mẽ của LLM, đồng thời cũng cho phép thực hiện các tác vụ đa phương thức phức tạp. Cách tiếp cận này cũng giúp giảm thời gian và tài nguyên cần thiết để huấn luyện mô hình.

Chẳng hạn, mô hình đa phương thức LLaVA đã được công bố vào tháng 4 năm 2023 bởi Đại học Wisconsin-Madison và các tổ chức khác. Mô hình này sử dụng dữ liệu chỉ dẫn chất lượng cao và mô hình Vicuna làm bộ mã hóa văn bản, cùng với mô hình CLIP làm bộ mã hóa hình ảnh.

Trong giai đoạn đầu tiên, mô hình LLaVA sử dụng 595.000 cặp văn bản-hình ảnh để huấn luyện bộ mã hóa đa phương thức, nhằm tạo sự đối ứng về ngữ nghĩa giữa các đặc trưng văn bản và hình ảnh. Trong giai đoạn thứ hai, mô hình này được huấn luyện toàn diện dựa trên 150.000 dữ liệu chỉ dẫn đa phương thức, tập trung vào các tác vụ như hỏi đáp thị giác và suy luận đa phương thức.

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, chúng ta có thể mong đợi sự cải tiến đáng kể trong việc tích hợp đa phương thức vào LLM, mang lại tiềm năng to lớn cho việc áp dụng trong nhiều lĩnh vực.

Tóm tắt 5 từ khóa:

• HuggingGPT
• Đa phương thức
• LLaVA
• Việc huấn luyện mô hình
• Suy luận đa phương thức