Wir alle kennen die rasanten Fortschritte im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen in den Bereichen Sprachübersetzung, Bilderkennung und Umwandlung von Sprache in Text. In den letzten Jahren wurden wir Zeuge von Fortschritten bei großen Sprachmodellen (auch Large Language Models, kurz LLMs) und deren erfolgreichen Anwendungen in der Wirtschaft. Eine grundlegende Einschränkung der derzeit bekannten LLMs ist jedoch, dass sie nur mit einer einzigen Datenmodalität arbeiten. Dies hindert die künstliche Intelligenz (KI) daran, die Komplexität der realen Welt zu erfassen, die aus dem gleichzeitigen Vorhandensein von Bildern, Ton und Text besteht. Diese Lücke beginnen Large Multimodal Models (LMMs) zu schließen, indem sie mit verschiedenen Datenmodalitäten gleichzeitig arbeiten. In diesem Blog werden wir uns daher eingehender mit diesem transformativen Fortschritt und seinem Potenzial für die Verbesserung von Geschäftsabläufen beschäftigen.
Inhaltsverzeichnis
Was sind Large Multimodal Models?
Large Multimodal Models (LMMs) sind KI-Modelle, die verschiedene Formen von Eingaben verstehen und verarbeiten können. Diese Eingaben bestehen aus verschiedenen „Modalitäten“, darunter Bilder, Videos und Audio. Modalitäten sind Daten für die KI-Modelle. Die Fähigkeit von LMMs, Informationen aus verschiedenen Quellen gleichzeitig zu verarbeiten und zu interpretieren, ahmt nach, wie Menschen mit der Welt interagieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle multimodalen Systeme als LMMs gelten. DALL-E zum Beispiel ist multimodal, da es Text in Bilder umwandelt. Es enthält jedoch keine Sprachmodellkomponenten.
Um das Verständnis zu erleichtern, sollte man sich das so vorstellen: Ein multimodales System kann Eingaben erzeugen und Ausgaben in mehreren Modalitäten verarbeiten. Gemini, ein LMM, kann beispielsweise Eingaben generieren und Ausgaben in mehreren Modalitäten verarbeiten, indem es verschiedene Datentypen wie Text, Videos und Audio in seinen Trainingsprozess integriert, so dass es Inhalte auf multimodale Weise verstehen und generieren kann.
Large Multimodal Models vs. Large Language Models
Trotz ihrer Unterschiede, auf die wir in diesem Abschnitt näher eingehen werden, ähneln sich Large Multimodal Models (LMMs) und Large Language Models (LLMs) in Training, Design und Betrieb. Beide Modelle basieren auf ähnlichen Trainings- und Verstärkungsstrategien und haben eine ähnliche zugrunde liegende Transformer-Architektur. LMMs sind die fortgeschrittenen Versionen von LLMs, da sie mit mehreren Modalitäten arbeiten, während LLMs auf Text beschränkt sind. LLMs können in LMMs umgewandelt werden, indem mehrere Modalitäten in das Modell integriert werden.
Das Verständnis der Unterschiede zwischen LMMs und LLMs ist von entscheidender Bedeutung, um sie für geschäftliche Anwendungsfälle nutzen zu können. Daher folgt eine tabellarische Beschreibung der Unterschiede zwischen LMMs und LLMs:
| Merkmal | Large Multimodal Model (LMM) | Large Language Model (LLM) |
|---|---|---|
| Daten-Modalitäten | LMMs können verschiedene Datenmodalitäten verstehen und verarbeiten, darunter Text, Audio, Videos und sensorische Daten. | LLMs sind ausschließlich auf die Verarbeitung und Erzeugung von Textdaten spezialisiert. |
| Anwendungen und Aufgaben | LMMs können Informationen über verschiedene Datenmodalitäten hinweg verstehen und integrieren, wodurch sie sich für verschiedene Geschäftsanwendungen eignen. Zum Beispiel könnte ein LMM textuelle, bildliche und videobasierte Informationen aus einem informativen Artikel analysieren. | LLMs eignen sich für die Verarbeitung textueller Daten und sind auf textbasierte Anwendungen beschränkt. |
| Datenerfassung und -aufbereitung | Die Ausbildung von LMMs erfordert eine komplexe Datenerfassung, da sie eine Vielzahl von Inhalten in unterschiedlichen Formaten und Modalitäten umfasst. Daher sind Techniken wie die Datenannotation von entscheidender Bedeutung, um die verschiedenen Datentypen für die Verwendung abzustimmen. | LLM-Training beinhaltet die Sammlung von Textdaten aus Büchern, Websites und anderen Quellen, um die sprachliche Vielfalt und Breite zu erhöhen. |
| Modellarchitektur und Design | LMMs erfordern eine komplexe Architektur, da sie verschiedene Arten von Datenmodalitäten integrieren. Daher verwenden LMM eine Kombination von neuronalen Netzwerktypen und -mechanismen, um diese Modalitäten effektiv zu verschmelzen. So könnte eine LMM-Architektur beispielsweise Faltungsneuronale Netze (CNNs) für Bilder und Transformatoren für Text verwenden. | LLMs verwenden eine Transformator-Architektur, um sequentielle Daten wie Text zu verarbeiten. |
| Pre-Training | Das Pre-Training des LMM umfasst die Verwendung mehrerer Datenmodalitäten. Die Aufgabe besteht darin, dass das Modell lernt, Text mit Bildern zu korrelieren oder Sequenzen in Videos zu verstehen. | Das LLM-Pre-Training umfasst große Mengen an Text. Das Vortraining eines LLM umfasst auch Techniken wie die maskierte Sprachmodellierung, bei der das Modell fehlende Wörter in einem Satz vorhersagt. |
| Fine-Tuning | Die Feinabstimmung von LMM umfasst Datensätze, die den Modellen helfen, modusübergreifende Beziehungen zu lernen. | LLM wird mit Hilfe von spezialisierten Textdatensätzen feinabgestimmt, die auf bestimmte Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen oder die Zusammenfassung von Texten zugeschnitten sind. |
| Bewertung und Iteration | LMMs werden anhand mehrerer Metriken bewertet, da sie mehrere Datenmodalitäten unterstützen. Zu den gängigen Bewertungsmaßstäben für LMMs gehören die Genauigkeit der Bilderkennung, die Qualität der Audioverarbeitung und die Integration von Informationen über verschiedene Modalitäten hinweg. | Die Bewertungsmetriken eines LLM konzentrieren sich auf das Sprachverständnis und die Texterzeugung, z. B. Relevanz, Geläufigkeit und Kohärenz. |
Architektur und Funktionsweise von Large Multimodal Models
Large Multimodal Models (LMMs) werden anhand großer Mengen verschiedener Modalitäten wie Text, Bilder, Audio, Video, Code und jeder anderen Modalität, die das KI-Modell verstehen kann, trainiert. Das Training findet gleichzeitig statt. Um das zu verdeutlichen, hier ein Beispiel: Das dem LMM zugrunde liegende neuronale Netz lernt das Wort Katze, sein Konzept und wie es aussieht und klingt. Es ist dann in der Lage, das Foto einer Katze ebenso zu erkennen wie ein „Miau“ aus einem Audioclip zu identifizieren. Nach diesem Vortraining werden die Ergebnisse weiter verfeinert.
Für eine detaillierte Beschreibung folgt hier ein allgemeiner Überblick über die Funktionsweise von Large Multimodal Models (LMMs):
- Data Encoding: LMMs verwenden spezialisierte Encoder für jede Modalität, um die rohen Eingabedaten in Vektordarstellungen, so genannte Einbettungen, umzuwandeln. Diese Einbettungen erfassen die entscheidenden Merkmale der Daten und machen sie für die weitere Verarbeitung geeignet.
- Multimodal Fusion: Die Einbettungen aus verschiedenen Modalitäten werden mithilfe von Fusionsmechanismen kombiniert. Diese Mechanismen gleichen die Einbettungen ab und integrieren sie in eine einheitliche multimodale Darstellung.
- Aufgabenspezifische Verarbeitung: Je nach Aufgabe können LMMs zusätzliche Verarbeitungsebenen oder -komponenten verwenden. Bei generativen Aufgaben kann beispielsweise ein Decoder verwendet werden, um die Ausgabe (z. B. Text oder Bilder) auf der Grundlage der multimodalen Repräsentation zu erzeugen.
- Output-Erstellung Bei generativen Aufgaben erzeugen LMMs die Ausgabe schrittweise. Beispielsweise könnte das Modell unter Berücksichtigung des multimodalen Kontexts und der zuvor generierten Wörter jedes Wort während der Texterzeugung nacheinander vorhersagen.
- Training und Optimierung: LMMs werden mit Hilfe von Optimierungsalgorithmen auf großen Datensätzen trainiert. Der Trainingsprozess beinhaltet die Anpassung der Modellparameter, um die Verlustfunktion zu minimieren, die den Unterschied zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Daten misst.
- Aufmerksamkeitsmechanismen: Aufmerksamkeitsmechanismen werden häufig in LMMs verwendet, um dem Modell zu ermöglichen, sich auf relevante Teile der Eingabedaten zu konzentrieren. Dies ist besonders wichtig in multimodalen Umgebungen, in denen das Modell selektiv auf Informationen aus verschiedenen Modalitäten achten muss.
Es ist wichtig anzumerken, dass Large Multimodal Models (LMMs) ein sich schnell entwickelndes Feld sind und Forscher kontinuierlich neue Architekturen, Ausrichtungsmechanismen und Trainingsziele erforschen, um die multimodale Repräsentation und Generierungsfähigkeiten zu verbessern. LMMs eignen sich für verschiedene Aufgaben, die über die Texterzeugung hinausgehen, darunter Klassifizierung, Erkennung und komplexere generative Aufgaben, die mehrere Ausgabemodalitäten umfassen. Die Architektur und die Komponenten eines LMM können je nach der spezifischen Aufgabe und den beteiligten Modalitäten variieren.
Trotz ihres Potenzials stehen Large Multomodal Models auch vor besonderen Herausforderungen und Einschränkungen. Das Training von LMMs erfordert beträchtliche Rechenressourcen und Fachkenntnisse, was sie für kleinere Forschungsgruppen oder Organisationen mit begrenzten Ressourcen unzugänglich macht. Außerdem kann die Integration mehrerer Modalitäten in ein einziges Modell zu Komplexität und potenziellen Leistungsproblemen führen, die eine sorgfältige Optimierung und Abstimmung erfordern.
Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Large Multimodal Models, mehrere Datentypen zu verarbeiten und zu interpretieren, können KI-Systeme anspruchsvoller und effektiver werden, um reale Probleme in verschiedenen Bereichen anzugehen.
Erfahren Sie in unserem Grundlagenartikel alles über Foundation Models und wie diese in Unternehmen effektiv eingesetzt werden können, um Ihnen Wettbewerbsvorteile und beschleunigte Geschäftsabläufe zu bieten.
Beispiele für Large Multimodal Models
Im vergangenen Jahr haben KI-basierte Organisationen ihreLarge Multimodal Models (LMMs) auf den Markt gebracht. In diesem Abschnitt werden fünf von ihnen zusammen mit ihren Ursprüngen, Funktionen und Geschäftsanwendungen besprochen:
- GPT-4V: GPT-4V wurde von Open AI entwickelt und wird hauptsächlich für die reibungslose Integration von reinen Text-, Bild- und Audiomodellen verwendet. Es erbringt gute Leistungen bei Aufgaben zur Textzusammenfassung. Zu seinen Hauptanwendungsfällen gehören die Texterzeugung aus schriftlichen/grafischen Eingaben und die vielseitige Verarbeitung verschiedener Eingabedatenformate.
- Gemini: Gemini wurde von Googles DeepMind entwickelt. Es ist von Natur aus multimodal und kann mühelos Text und verschiedene audiovisuelle Eingaben verarbeiten. Sein Hauptanwendungsfall ist die mühelose Bewältigung von Aufgaben in Text- und audiovisuellen Bereichen. Es ist in der Lage, Ausgaben in Text- und Bildformaten zu erzeugen.
- ImageBind: ImageBind wurde von Meta entwickelt. Es integriert sechs Modalitäten: Text, Bilder/Videos, Audio, 3D-Messungen, Temperatur und Bewegungsdaten. Zu den alltäglichen Anwendungsfällen gehören die Verbindung von Objekten in Fotos mit Attributen wie Ton, 3D-Formen, Temperaturdaten, Bewegung und die Erzeugung von Szenen aus Text/Ton.
- Unified-IO 2: Unified-IO 2 wurde vom Allen Institute for AI entwickelt. Es ist ein autoregressives multimodales Modell, das Bilder, Text, Audio und Aktionen verstehen/erzeugen kann. Es tokenisiert Eingaben in einen gemeinsamen Raum. Es hat vielversprechende Anwendungsfälle wie Untertitel, Freiform-Anweisungen, Bildbearbeitung, Objekterkennung, Audiogenerierung und mehr.
- LLaVa: LLaVa wurde gemeinsam von der University of Wisconsin-Madison, Microsoft Research und der Columbia University entwickelt. Es handelt sich um eine multimodale GPT4-Variante, die Metas Llama LLM nutzt. Darüber hinaus enthält es den visuellen CLIP-Encoder für ein robustes visuelles Verständnis. Es findet Anwendung im Gesundheitswesen zur Beantwortung von Anfragen zu biomedizinischen Bildern.
Große Sprachmodelle transformieren die Interaktion mit Technologie und erweitern deren Anwendung von Content-Erstellung bis zum Kundenservice. Unsere Übersicht stellt Ihnen 14 relevante Vertreter im Detail vor:
Die 14 wichtigsten großen Sprachmodelle: Ein umfassender Überblick
Anwendungsbeispiele von LMMs in Unternehmen
Large Multimodal Models (LMMs) bieten vielversprechende und vielfältige Anwendungen für Unternehmen in verschiedenen Branchen. Hier sind fünf überzeugende Geschäftsanwendungen von LMMs, die ihr transformatives Potenzial zeigen:
Forschung und Entwicklung (F&E)
Large Multimodal Models (LMMs) können durch die Analyse großer Datenmengen zur wissenschaftlich fundierten Forschung beitragen. Sie können F&E-Teams dabei unterstützen, Muster und Trends zu erkennen und ihre Entdeckung zu verbessern. LMMs beschleunigen die Innovation, indem sie realistische Szenarien für die Einführung neuer Produkte und eine effiziente Entscheidungsfindung schaffen.
Potenzial: LMMs versprechen eine beschleunigte Produktentwicklung und Innovation.
Herausforderungen: Die Integration von LMMs für Forschung und Entwicklung erfordert eine robuste Recheninfrastruktur, und die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Modellinterpretierbarkeit und Skalierbarkeit müssen bewältigt werden, um substanzielle Forschungsergebnisse zu gewährleisten.
Entwicklung von Fertigkeiten
Mit Hilfe von Large Multimodal Models (LMMs) können adaptive Lernsysteme geschaffen werden, die auf das Tempo und den Kenntnisstand jedes Mitarbeiters zugeschnitten sind. Unternehmen können interaktive Simulationen und praktische Kompetenzentwicklung für ihre Mitarbeiter nutzen. Eine praktische Lernerfahrung kann kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten fördern.
Potenzial: Der Einsatz von LMMs für die unternehmensweite Kompetenzentwicklung hilft Unternehmen, ihre Mitarbeiter auf einen sich schnell entwickelnden Markt vorzubereiten.
Herausforderungen: Die Integration von LMMs für die Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter erfordert Investitionen in Lernmanagementsysteme, die multimodales Lernmaterial unterstützen können. Außerdem stellt die Messung der Wirksamkeit personalisierter Lernmaßnahmen eine Herausforderung dar.
Sicherheitsinspektion
Unternehmen können Large Multimodal Models (LMMs) für Sicherheitsinspektionen nutzen, da sie die Einhaltung der persönlichen Schutzausrüstung (PSA) wirksam überwachen. LMMs wurden eingesetzt, um die Anzahl der Mitarbeiter zu zählen, die einen Helm tragen, was ihre Eignung zur Ermittlung von Sicherheitsverstößen beweist. LMMs fördern ein sicheres Arbeitsumfeld, indem sie dazu beitragen, Sicherheitsprobleme umgehend anzugehen.
Potenzial: LMMs können dazu beitragen, Sicherheitsrisiken zu erkennen und ein rechtzeitiges Eingreifen zu ermöglichen, wodurch Verletzungen am Arbeitsplatz verringert werden.
Herausforderungen: Es ist schwierig, die Kompatibilität von LMM mit bestehenden Sicherheitsprotokollen und die Zuverlässigkeit in sicherheitskritischen Anwendungen zu gewährleisten.
Defekt-Erkennung
Large Multimodal Models (LMMs) bieten eine effiziente Fehlererkennung, die während des Herstellungsprozesses hilfreich sein kann. LMMs können Produktbilder mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken und natürlichen Sprachfähigkeiten analysieren, um Fehler oder Defekte in Produkten zu erkennen.
Potenzial: Die Integration von LMMs zur Fehlererkennung wird Unternehmen helfen, die Produktqualität zu verbessern und das Vertrauen der Kunden zu stärken.
Herausforderungen: Die Gewährleistung der Robustheit und Generalisierung der Fehlererkennung über verschiedene Produktkategorien hinweg ist eine Herausforderung.
Generierung von Inhalten und Empfehlungen
Large Mulitmodal Models (LMMs) ermöglichen Echtzeit-Übersetzungen und Produkte auf der Grundlage individueller Vorlieben, nachdem sie große Datenmengen analysiert haben.
Potenzial: LMMs können Unternehmen in die Lage versetzen, maßgeschneiderte Marketingbotschaften zu liefern, die auf den individuellen Geschmack zugeschnitten sind.
Herausforderungen: Die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse in Echtzeit bei gleichzeitiger Wahrung des Vertrauens und der Zufriedenheit der Nutzer ist eine Herausforderung.
Ob Text- oder Code-Generierung: ChatGPT ist aktuell in aller Munde. Erfahren Sie, wie Use Cases in ihrem Unternehmen aussehen könnten und welche Herausforderungen bei der Integration auf sie warten.
Von der Vielseitigkeit der Anwendungen profitieren
Large Multimodal Models (LMMs) stellen einen echten Sprung in der künstlichen Intelligenz dar, da sie Informationen über verschiedene Modalitäten wie Text, Bilder und Audio verarbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen großen Sprachmodellen ahmen LMMs die menschliche Wahrnehmung nach und bieten ein umfassendes Verständnis der Welt. Diese transformative Technologie eröffnet Unternehmen ein enormes Potenzial, von der Beschleunigung der Forschung und Entwicklung bis hin zur Personalisierung von Lernerfahrungen. Auch wenn es Herausforderungen wie Rechenkosten und Datenintegration gibt, sind LMMs in der Lage, verschiedene Branchen umzugestalten und den Weg für eine Zukunft zu ebnen, die von intelligenter und vielseitiger KI angetrieben wird.
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