大量のテキストコーパスで事前にトレーニングされたGPT-4のような言語モデルは、自然言語生成タスクにおいて非常に流暢で意味を理解していることが実証されています。
ただし、非テキストモダリティや構造化された知識にアクセスできないため、推論能力は限られています。ビジュアル、オーディオ、ビデオデータをさらに組み込んだマルチモーダル・ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）は、より豊かな概念表現を形成できます。外部の知識ベースを統合することで、論理的推論と演証的問題解決の能力がさらに高まります。
統合された知識を備えたマルチモーダルLLMを開発するための技術的アーキテクチャとトレーニング方法論を見て、それによって可能になる拡張された推論能力と、潜在的な用途と現在の制限を分析してみましょう LLM アライメント。
マルチモーダルLLMのアーキテクチャ
GPT-3のような標準LLMは、主にテキストシーケンス内の次のトークンを予測するようにトレーニングされたトランスフォーマーベースのアーキテクチャで構成されています。複数のモダリティを処理するために、画像、音声、ビデオ、その他の感覚データを処理するためのエンコーダが追加で組み込まれています。これにより、テキストの埋め込みと融合した高レベルの特徴表現が生成されます。
たとえば、OpenAIのCLIPは、画像エンコーダーとテキストエンコーダーを別々にトレーニングし、クロスモーダルトレーニング目標を通じてそれらを結合します。イメージエンコーダーは視覚的特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワークです。テキストエンコーダーはトランスフォーマーアーキテクチャを使用してテキスト表現を作成します。対照学習では、対応するテキストと画像の埋め込みを引き付けながら、無関係な埋め込みを引き離すことで、2 つのモダリティを調整します。
Google AIのVilBertのような他のアプローチでは、トランスフォーマー自体にビジュアルストリームが追加されます。標準のセルフアテンションレイヤーは、テキスト処理に重点を置いています。オブジェクト検出モデルから抽出された領域特徴を操作することで、視覚入力を処理するためのセルフアテンションレイヤーが追加されます。この 2 つのストリームは、共注意トランスフォーマー層を介して結合されます。
マルチモーダルLLMは、さまざまな感覚チャネルからデータを取り込むための補助経路でコアトランスフォーマーアーキテクチャを強化します。洗練された融合技術により、モダリティが共有表現空間に統合されます。
トレーニング方法論
マルチモーダルLLMのトレーニングには、調整されたデータを十分に調達したり、モーダル間のやりとりをモデル化したりするなどの課題があります。敵対的生成ネットワーク、自己監督、事前トレーニングなどの戦略により、これらのモデルは効果的に学習できます。
敵対的生成型トレーニングでは、ジェネレーター・ネットワークとディスクリミネーターが対立します。マルチモーダル LLM では、ディスクリミネーターがモダリティの関連性を評価する間、ジェネレーターはモダリティ間で表現を揃えようとします。これにより、強力なトレーニングシグナルが得られます。
マスク言語モデリングのような自己指導手法では、モデル独自の入力と出力を使用して代理トレーニング目標を作成します。視覚領域は、コンテキストモダリティに基づいてマスクしたり予測したりできます。これにより、広範囲にわたるラベル付けをしなくても自己完結型の学習が可能になります。
最後に、事前トレーニングでは、大きなテキストコーパスを使用したマスク言語モデリングなどのタスクを通じてパラメーターを初期化します。その後、下流のマルチモーダルアプリケーションでモデルを微調整できます。 微調整された LLM モデル 特定のドメイン向けに最適化しながら、一般的な知識を活用します。
このような方法論を通じて、マルチモーダルLLMは画像、ビデオ、音声、3D環境などをカバーするデータセットを取り込むことができます。データの多様性により、モデルは推論をより深く理解できるようになります。
ナレッジインテグレーション
マルチモーダルインプットはより幅広い知覚源を提供しますが、論理的推論の鍵は構造化された知識を統合することです。外部 ナレッジベースシステム ウィキデータのように、世界の知識を網羅する何百万もの実体や事実が含まれています。これをLLMにエンコードすることで、微妙な推論や推論が可能になります。
さまざまな手法が、明示的なメモリコンポーネントと言語モデル内の暗黙の知識を融合することを目的としています。MetaのRAG-Sequenceモデルは、各テキストクエリに関連する知識を抽出するようにレトリーバーを訓練します。このコンテクストに基づく知識は、予測の前にトランスフォーマーの出力と組み合わされます。
Anthropicの憲法AIは、会話の各ターンに関連する事実を動的に蓄積します。その後、モデルはダイアログのコンテキストを維持しながら、この知識に基づいて推論できます。Ernie-Baidu のような他のアプローチでは、モデルの推論プロセスの指針となる追加入力としてナレッジグラフの埋め込みを生成する方法を学びます。
課題には、LLMの規模拡大に伴う知識ベースの拡大、事実を正確に取得できることの確保、ノイズの多いデータや古いデータの処理などがあります。しかし、知識の統合は、テキストによる事前トレーニングだけでは不可能な推論能力を引き出します。
推論と問題解決
マルチモーダルLLMは、多様なモダリティを処理し、世界の知識を取り入れることで、質疑応答や会話のためのより高度な推論を実現できます。 ユニファイド AI および研究アプリケーション。
例えば、LLMは、テキストとビジュアルの両方のコンテキストを使うことで、純粋にテキストだけのモデルでは難しいような曖昧な問題を解決できます。「鳥は何色ですか？」と聞かれたら黄色いフィンチの画像を見た後、整列した視覚的証拠が答えを導きます。モデルはまた、モダリティ間のミスマッチを特定して、露骨な矛盾を避けることもできます。
論理的推論は、空間関係などの述語に関する統合された知識から恩恵を受けます。「本は花瓶の左側にあります」と言われたら、「本の右には何があるの？」と尋ねます。、これらの空間配置の内部モデルを用いた演法的推論により、答えとして花瓶を推論することができます。
数学的な問題解決では、数値知識と自然言語理解を組み合わせることで、単語問題の理解と解法の実行が可能になります。モデルは、各ステップの背後にある理由を解釈可能な方法で説明することもできます。
また、自由形式の対話は、回答と外部の知識の両方にわたって根拠のある推論を行うことで、より首尾一貫したものになります。これにより、もっともらしいシナリオのみを精神的にモデル化することで、気まぐれな幻覚を防ぐことができます。
現在の制限事項
しかし、AIシステムによる人間のような常識的な推論を実現するには、依然として大きな課題が残っています。統計的トレーニング目標の性質上、非常に大規模なモデルであっても望ましくないバイアスは残ります。データに誤った相関関係があると、帰納的一般化に誤りが生じる可能性があります。また、大規模なモデルの振る舞いについては、透明性と監査可能性の問題もあります。
マルチモーダルな知識は、簡単に検証しないと高次元の潜在空間に抽出されてしまうため、解釈が困難です。主観的な話題や道徳的に曖昧な状況についての推論は、パターン認識から自然に生まれるものではありません。また、知識の統合は、現実世界の動的な事実にしっかりと対応していなければなりません。
現在進行中の研究は、常識的な知識のグラフマイニング、因果関係モデリング、ヒューマンインザループトレーニングなどの手法を通じてこれらの制限に対処することを目的としています。また、モデルの検査、検証、倫理の調整にも進展が見られます。しかし、人間レベルの推論は、AIにとって依然として大きな課題です。
多様なモダリティと事実の統合により、LLMは理解、問題解決、論理的推論の分野で新たなフロンティアへと押し上げられます。研究が続けば、こうしたマルチモーダル・ナレッジ・インフュージョン・モデルは、AIシステムが幅広い知的タスクにおいて人間を支援する大きな可能性を切り開くでしょう。人間レベルの人工的推論への道のりは、まだ始まったばかりです。さらに、次のような進歩もあります。 自然言語生成 モデルのコミュニケーション方法を引き続き改善し、人間のようなインタラクションをさらに洗練させていきます。
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