대규모 텍스트 코퍼에 대해 사전 학습된 GPT-4 같은 언어 모델은 자연어 생성 작업에 대한 뛰어난 유성과 의미론적 이해를 입증했습니다.
<<텍스트가 아닌 양식과 구조화된 지식에 대한 접근이 부족하기 때문에 추론 능력이 제한됩니다.시각, 오디오 및 비디오 데이터를 통한 다중모달 대형 언어 모델 (LLM) 풍부한 표현은 개념적 형성할 수 있습니다.외부 지식 기반을 다하면 추론 통합적 및 연역적 문제 해결 능력이 더욱 높아집니다.
통합 지식을 갖춘 멀티모달 LLM을 개발하기 위한 기술 및 교육 방법론을 살펴보고, 이를 통해 가능해진 확장된 추론과 함께 잠재적 응용 분야 및 현재 지식을 갖춘 멀티모달 LLM을 개발하기 위한 것입니다. LLM 얼라인먼트.
멀티모달 LLM을 위한 아키텍처
GPT-3 같은 표준 LLM은 주로 텍스트 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하도록 훈련된 변환기 기반 아키텍쳐 구성됩니다.다양한 방식을 처리하기 위해 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 감각 데이터를 처리하는 데 도움이 되는 인코라이더.
이미지 인코더와 AI의 CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더를 통해 자신을 훈련한 다음 크로스 모달 학습 목표를 이룰 수 있습니다. 이미지 인코더는 비주얼 컨벌루션 신경망입니다.텍스트 인코더는 트랜스포머 손쉬운 텍스트와 텍스트 창조입니다.
구글 AI의 Vilbert와 같은 접근 방식은 트랜스포머 (Transposer) 라는 개념에서 벗어날 수 있습니다. 표준 셀프 어텐션 레이텐션은 텍스트 감상에서 벗어날 수 있습니다. 셀프 어텐션 레이텐션 레이어는 텍스트 감상에 초점을 맞췄습니다.
멀티모달 LLM은 다양한 감각 채널에서 데이터를 수집하기 위한 보조 경로를 통해 코어 트랜스포머 아키텍처를 보강드립니다.정교한 융합 기법은 공유 공간에 통합합니다.
교육 방법론
멀티모달 LLM을 교육한 충분한 정렬된 데이터를 소싱하고 모드 간 작용을 상호 모델링하는 것과 같은 문제가 발생합니다.창조적 적대 네트워크, 자가 감독, 사전 훈련과 같은 전략을 통해 이러한 학습할 수 있습니다.
생성적 적대 훈련은 생성기 네트워크와 판별자를 비교합니다.멀티모달 LLM의 경우, 생성은 판별자가 관련자를 따름으로써...
마스크 언어 모델링과 같은 자체 지도 기술은 모델 자체의 입력과 출력을 사용하여 대리 훈련 목표를 생성합니다.상황에 맞는 양식에 따라 시각 영역을 마스킹하고 극복할 수 있습니다.이를 통해 광범위한 라벨링, 독립적인 학습이 가능합니다.
마지막으로, 사전 학습은 큰 텍스트 코퍼니를 사용한 마스크, 언어 모델링과 같은 작업을 할 수 있습니다. 미세 조정된 LLM 모델 일반 지식을 활용하면서 특정 도메인에 맞게 최적화합니다.
멀티모달 LLM은 이러한 방법론을 통해 이미지, 비디오, 음성, 3D 환경 등을 포함하는 데이터 세트를 수집할 수 있습니다.데이터가 다양하기 때문에 추론에 대한 이해를 풍부하게 할 수 있습니다.
지식 통합
멀티모달 입력은 더 광범위한 지각 소스를 제공하지만 구조화된 지식을 키우는 것이 논리적 추론의 핵심입니다.외부 지식 기반 시스템 위키데이터처럼 세계 지식을 아우르는 것은 250개의 개의 파일과 포함되어 있습니다.이를 LLM으로 인코딩하면 미묘한 추론과 추론이 가능합니다.
다양한 기술은 명시적 메모리 구성 요소를 통한 지식 모델 내의 암시적 지식과 융합하는 것을 목표로 합니다.Meta의 RAG Flease® 은 각 텍스트 쿼리에 대한 지식을 추출하도록 리트리버를 훈련시킵니다.이러한 상황식은 예측 트랜스포머 출력과 전에 결합됩니다.
인류적 헌법 AI는 각 대화 전환과 관련된 사실을 사실대로 축적합니다.이제 말이야
문제에는 LLM의 거리가 커짐에 따라 지식 기반을 확장하고, 사실을 정확하게 기억할 수 있거나, 노이즈가 많은 사람들이 데이터를 처리하는 것이 포함됩니다.하지만 통합은 사전 텍스트 학습지에서는 추론 능력을 발휘합니다.
추론 및 문제 해결
멀티모달 LLM은 다양한 양식을 만들고 세계 지식을 통합함으로써 질문에 대한 답변에 대한 대화에 대한 보다 추론을 펼칠 수 있습니다. 통합 인공 지능 및 연구 애플리케이션.
LM은 텍스트 컨텍스트와 시각적 컨텍스트를 모두 사용하여 순수 텍스트 모델로는 해결할 수 없는 모호한 질문을 할 수 있습니다.“새는 무슨 색인가요?”라는 질문을 받으면노란 핀치 이미지를 본 후 정렬된 시각적 증거로 답을 알 수 있습니다.또한 모형은 양식 간의 불일치를 식별하여 노골적인 모순을 얻을 수 있습니다.
논리적 추론은 공간 관계와 같은 술리에 대한 체계적인 지식을 활용합니다.“책이 꽃병 있어요” “책이 뭐가 있을까?”질문을 던집니다.이러한 공간 배열의 내부 모델을 사용한 연역적 추론을 통해 그 꽃답으로 추론할 수 있습니다.
수학적 문제 해결의 경우 자연어 이해와 결합된 수치 지식을 통해 단어 문제를 이해하고 해결할 수 있습니다. 각 단계의 추론을 해석할 수 있습니다.
또한 개방형 대화는 응답과 외부 지식 모두에 대한 근거 있는 추론을 통해 더욱 일관성이 높아집니다.이처럼 그럴듯한 시나리오만 정신적으로 구현하여 엉뚱한 환상을 할 수 있습니다.
현재 제한 사항
그리고 AI 시스템을 통해 인간과 같은 상식적인 추론을 펼칠 수 있는 중요한 과제가 있습니다.통계적 교육 목표의 특상 상 큰 모델에서도 실현 가능한 편향이 지속되고 있습니다.데이터의 의미는 잘못된 상식 귀납화로 이어질 수 있습니다.대형 모델 동작성 감사에 대한 문제도 있습니다.
#멀티모달 수학이 쉬운 검사 없이 고차원의 잠재 여파로 증류되기 때문에 해석이 어렵습니다.주관적인 주제나 도덕적으로 모호한 상황에 대한 추론은 패턴 인식에서 자연스럽게 이루어지지 않습니다.그리고 지식 통합은 ############################################################0
지속적인 상식적인 지식 그래프 마이닝, 인-인-더-루프 (Human-in-the-Loop) 과 같은 기술을 통해 이러한 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 모델 검사, 검증 및 윤리 조정 분야에서도 진전이 있었습니다.하지만 인간 수준의 추론은 여전히 AI의 큰 과제입니다.
다양한 양식과 사실의 통합은 LLM을 이해, 문제 해결 및 논리적 추론의 새로운 지평을 열어줍니다.연구가 계속되고 이러한 멀티모달 지식 기반 기반 AI 시스템이 광범위한 과제에 도달할 수 있는 인간 심오한 가능성을 열어줄 수 있습니다. 수준의 인간 인위적 추정은 이제 막 시작되었을 뿐입니다.또한 자연어 생성 프레임의 커뮤니케이션 환경을 지속적으로 개선하여 인간과 유사한 상호 작용을 더욱 개선합니다.
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