मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल क्या हैं? अनुप्रयोग, चुनौतियाँ और वे कैसे काम करते हैं

कल्पना करें कि आपके पास एक्स-रे रिपोर्ट है और आपको यह समझने की ज़रूरत है कि आपको क्या चोटें लगी हैं। एक विकल्प यह है कि आप डॉक्टर के पास जा सकते हैं, जो आदर्श रूप से आपको जाना चाहिए, लेकिन किसी कारण से, यदि आप ऐसा नहीं कर सकते हैं, तो आप मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एमएलएलएम) का उपयोग कर सकते हैं जो आपके एक्स-रे स्कैन को प्रोसेस करेगा और स्कैन के अनुसार आपको सटीक रूप से बताएगा कि आपको क्या चोटें लगी हैं। 

सरल शब्दों में, एमएलएलएम और कुछ नहीं बल्कि कई मॉडलों जैसे पाठ, छवि, आवाज, वीडियो आदि का एक संयोजन है, जो न केवल एक सामान्य पाठ क्वेरी को संसाधित करने में सक्षम है, बल्कि छवियों और ध्वनि जैसे कई रूपों में प्रश्नों को संसाधित कर सकता है।  

इस लेख में, हम आपको बताएंगे कि एमएलएलएम क्या हैं, वे कैसे काम करते हैं और कौन से शीर्ष एमएमएलएम हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं। 

मल्टीमॉडल एलएलएम क्या हैं?

पारंपरिक एलएलएम के विपरीत, जो केवल एक प्रकार के डेटा - ज्यादातर पाठ या छवि - के साथ काम कर सकते हैं, ये मल्टीमॉडल एलएलएम कई प्रकार के डेटा के साथ काम कर सकते हैं, ठीक उसी तरह जैसे मनुष्य दृष्टि, आवाज और पाठ को एक साथ संसाधित कर सकते हैं। 

मूलतः, मल्टीमॉडल एआई विभिन्न प्रकार के डेटा लेता है, जैसे टेक्स्ट, चित्र, ऑडियो, वीडियो और यहां तक ​​कि सेंसर डेटा, एक समृद्ध और अधिक परिष्कृत समझ और बातचीत प्रदान करने के लिए। एक AI सिस्टम पर विचार करें जो न केवल एक छवि को देखता है बल्कि इसका वर्णन कर सकता है, संदर्भ को समझ सकता है, इसके बारे में सवालों के जवाब दे सकता है और यहां तक ​​​​कि कई इनपुट प्रकारों के आधार पर संबंधित सामग्री भी उत्पन्न कर सकता है।

अब, आइए एक्स-रे रिपोर्ट का वही उदाहरण लें, जिसमें बताया गया है कि मल्टीमॉडल एलएलएम इसके संदर्भ को कैसे समझेगा। यहाँ एक सरल एनीमेशन है जो बताता है कि यह कैसे पहले इमेज को वेक्टर में बदलने के लिए इमेज एनकोडर के माध्यम से प्रोसेस करता है और बाद में यह एलएलएम का उपयोग करता है जिसे क्वेरी का उत्तर देने के लिए मेडिकल डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

स्रोत: गूगल मल्टीमॉडल मेडिकल एआई

मल्टीमॉडल एलएलएम कैसे काम करते हैं?

यद्यपि मल्टीमॉडल एलएलएम की आंतरिक कार्यप्रणाली काफी जटिल है (एलएलएम से भी अधिक), हमने उन्हें छह सरल चरणों में विभाजित करने का प्रयास किया है:

चरण 1: इनपुट संग्रह - यह पहला चरण है जहां डेटा एकत्र किया जाता है और प्रारंभिक प्रसंस्करण से गुजरता है। उदाहरण के लिए, छवियों को आमतौर पर कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आर्किटेक्चर का उपयोग करके पिक्सेल में परिवर्तित किया जाता है। 

टेक्स्ट इनपुट को बाइटपेयर एनकोडिंग (BPE) या सेंटेंसपीस जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करके टोकन में परिवर्तित किया जाता है। दूसरी ओर, ऑडियो सिग्नल को स्पेक्ट्रोग्राम या मेल-फ़्रीक्वेंसी सेप्स्ट्रल गुणांक (MFCC) में परिवर्तित किया जाता है। हालाँकि वीडियो डेटा को अनुक्रमिक रूप में प्रत्येक फ़्रेम में विभाजित किया जाता है। 

चरण 2: टोकनाइजेशन – टोकनाइजेशन के पीछे का विचार डेटा को एक मानक रूप में बदलना है ताकि मशीन इसके संदर्भ को समझ सके। उदाहरण के लिए, टेक्स्ट को टोकन में बदलने के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग किया जाता है। 

छवि टोकनीकरण के लिए, सिस्टम ResNet या Vision Transformer (ViT) आर्किटेक्चर जैसे पूर्व-प्रशिक्षित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। ऑडियो सिग्नल को सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग करके टोकन में परिवर्तित किया जाता है ताकि ऑडियो तरंगों को कॉम्पैक्ट और सार्थक अभिव्यक्तियों में परिवर्तित किया जा सके। 

चरण 3: एम्बेडिंग परत – इस चरण में, टोकन (जिसे हमने पिछले चरण में हासिल किया था) को इस तरह से सघन वैक्टर में परिवर्तित किया जाता है कि ये वैक्टर डेटा के संदर्भ को कैप्चर कर सकें। यहाँ ध्यान देने वाली बात यह है कि प्रत्येक मोडैलिटी अपने स्वयं के वैक्टर विकसित करती है जो दूसरों के साथ क्रॉस-संगत होते हैं। 

चरण 4: क्रॉस-मोडल फ्यूजन - अब तक मॉडल व्यक्तिगत मॉडल स्तर तक डेटा को समझने में सक्षम थे, लेकिन चौथे चरण से इसमें बदलाव आता है। क्रॉस-मोडल फ़्यूज़न में, सिस्टम गहरे संदर्भ संबंधों के लिए कई मोडैलिटीज़ के बीच बिंदुओं को जोड़ना सीखता है। 

एक अच्छा उदाहरण जहां समुद्र तट की छवि, समुद्र तट पर छुट्टी का एक पाठ्य प्रतिनिधित्व, और लहरों, हवा और एक खुश भीड़ की ऑडियो क्लिप परस्पर क्रिया करती हैं। इस तरह मल्टीमॉडल एलएलएम न केवल इनपुट को समझता है बल्कि एक ही अनुभव के रूप में सब कुछ एक साथ रखता है। 

चरण 5: तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण – न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग वह चरण है जहाँ क्रॉस-मोडल फ़्यूज़न (पिछला चरण) से एकत्रित जानकारी को सार्थक अंतर्दृष्टि में परिवर्तित किया जाता है। अब, मॉडल क्रॉस-मोडल फ़्यूज़न के दौरान पाए गए जटिल कनेक्शनों का विश्लेषण करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करेगा। 

एक ऐसे मामले की कल्पना करें जहाँ आप एक्स-रे रिपोर्ट, रोगी के नोट्स और लक्षण विवरण को एक साथ जोड़ते हैं। न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग के साथ, यह न केवल तथ्यों को सूचीबद्ध करेगा बल्कि एक समग्र समझ भी बनाएगा जो संभावित स्वास्थ्य जोखिमों की पहचान कर सकता है और संभावित निदान का सुझाव दे सकता है।

चरण 6 – आउटपुट जनरेशन – यह अंतिम चरण है जहाँ MLLM आपके लिए एक सटीक आउटपुट तैयार करेगा। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत जो अक्सर संदर्भ-सीमित होते हैं, MLLM के आउटपुट में गहराई और संदर्भगत समझ होगी। 

इसके अलावा, आउटपुट के एक से अधिक प्रारूप हो सकते हैं जैसे डेटासेट बनाना, किसी परिदृश्य का दृश्य प्रतिनिधित्व बनाना, या किसी विशिष्ट घटना का ऑडियो या वीडियो आउटपुट बनाना। 

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मल्टीमॉडल वृहद भाषा मॉडल के अनुप्रयोग क्या हैं?

हालाँकि MLLM एक हाल ही में इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द है, लेकिन ऐसे सैकड़ों अनुप्रयोग हैं जहाँ आपको पारंपरिक तरीकों की तुलना में उल्लेखनीय सुधार देखने को मिलेंगे, और यह सब MLLM की बदौलत है। यहाँ MLLM के कुछ महत्वपूर्ण अनुप्रयोग दिए गए हैं: