बहुविध भाषा मॉडल

परिभाषा

मल्टीमॉडल भाषा मॉडल एलएलएम का एक विस्तार है जो पाठ और अन्य तौर-तरीकों जैसे चित्र, ऑडियो या वीडियो को संसाधित और उत्पन्न कर सकता है।

उद्देश्य

इसका उद्देश्य शुद्ध पाठ से परे, अधिक समृद्ध समझ और अंतर्क्रिया में सक्षम एआई प्रणालियाँ बनाना है। ये मॉडल वर्चुअल असिस्टेंट, एक्सेसिबिलिटी टूल्स और रोबोटिक्स के लिए उपयोगी हैं।

महत्व

• प्रतिक्रियाओं में दृश्य और श्रवण संदर्भ के एकीकरण का समर्थन करता है।
• दृश्य प्रश्न उत्तर जैसे नए अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है।
• कम्प्यूटेशनल दृष्टि से महंगा और प्रशिक्षण हेतु जटिल।
• एलएलएम से मतिभ्रम और पूर्वाग्रह के जोखिम को साझा करता है।

यह कैसे काम करता है:

1. बड़े मल्टीमॉडल डेटासेट (पाठ + चित्र/ऑडियो) एकत्र करें।
2. विभिन्न प्रकार के लिए अनुकूलित ट्रांसफार्मरों के साथ प्रशिक्षण।
3. अंतर-संचालनीयता के लिए विभिन्न तौर-तरीकों में एम्बेडिंग को संरेखित करें।
4. विशिष्ट मल्टीमॉडल कार्यों पर बारीक नजर रखना।
5. वास्तविक दुनिया के मल्टीमॉडल इंटरैक्शन के लिए तैनात करें।

उदाहरण (वास्तविक दुनिया)

• विज़न के साथ GPT-4 (OpenAI): पाठ और छवियों को संसाधित करता है।
• फ्लेमिंगो (डीपमाइंड): मल्टीमॉडल कार्यों के लिए कुछ-शॉट सीखना।
• गूगल जेमिनी: तर्क के लिए कई तौर-तरीकों को एकीकृत करता है।

संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए

• अलायराक एट अल. “फ्लेमिंगो: एक विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल।” डीपमाइंड।
• ओपनएआई जीपीटी-4 तकनीकी रिपोर्ट।
• फाउंडेशन मॉडल पर स्टैनफोर्ड सीआरएफएम रिपोर्ट।
• बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (एलएमएम) क्या हैं?