Modelli di linguaggio multimodali Il futuro dell’Intelligenza Artificiale (AI)

Modelli di linguaggio multimodali il futuro dell'Intelligenza Artificiale (AI)

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono modelli informatici capaci di analizzare e generare testo. Vengono addestrati su una vasta quantità di dati testuali per migliorare le loro prestazioni in compiti come la generazione di testo e persino la codifica.

La maggior parte degli attuali LLM si concentra solo sul testo, ovvero eccellono solo nelle applicazioni basate sul testo e hanno una capacità limitata di comprendere altri tipi di dati.

Esempi di LLM solo testuali includono GPT-3, BERT, RoBERTa, ecc.

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Al contrario, i LLM multimodali combinano altri tipi di dati, come immagini, video, audio e altre informazioni sensoriali, insieme al testo. L’integrazione della multimodalità nei LLM affronta alcune delle limitazioni dei modelli attuali solo testuali e apre possibilità per nuove applicazioni che in precedenza erano impossibili.

L’ultimo rilascio di GPT-4 da parte di Open AI è un esempio di LLM multimodale. Può accettare input di immagini e testo e ha dimostrato prestazioni a livello umano su numerosi benchmark.

Aumento dell’IA multimodale

Il progresso dell’IA multimodale può essere attribuito a due importanti tecniche di apprendimento automatico: apprendimento di rappresentazione e trasferimento di apprendimento.

Con l’apprendimento di rappresentazione, i modelli possono sviluppare una rappresentazione condivisa per tutte le modalità, mentre il trasferimento di apprendimento consente loro di apprendere prima le conoscenze fondamentali prima di effettuare un raffinamento su domini specifici.

Queste tecniche sono essenziali per rendere l’IA multimodale fattibile ed efficace, come dimostrato dai recenti progressi come CLIP, che allinea immagini e testo, e DALL·E 2 e Stable Diffusion, che generano immagini di alta qualità da prompt di testo.

Man mano che i confini tra diverse modalità di dati diventano meno chiari, possiamo aspettarci che sempre più applicazioni di intelligenza artificiale sfruttino le relazioni tra molteplici modalità, segnando un cambiamento di paradigma nel settore. Gli approcci ad hoc diventeranno gradualmente obsoleti e l’importanza di comprendere le connessioni tra le diverse modalità continuerà a crescere.

Funzionamento dei LLM multimodali

I modelli di linguaggio solo testuali (LLM) sono alimentati dal modello trasformatore, che li aiuta a comprendere e generare il linguaggio. Questo modello prende il testo di input e lo converte in una rappresentazione numerica chiamata “embedding di parole”. Questi embedding aiutano il modello a comprendere il significato e il contesto del testo.

Il modello trasformatore utilizza quindi qualcosa chiamato “strati di attenzione” per elaborare il testo e determinare come le diverse parole nel testo di input sono correlate tra loro. Queste informazioni aiutano il modello a prevedere la parola successiva più probabile nell’output.

D’altra parte, i LLM multimodali lavorano non solo con il testo, ma anche con altre forme di dati, come immagini, audio e video. Questi modelli convertono il testo e altri tipi di dati in uno spazio di codifica comune, il che significa che possono elaborare tutti i tipi di dati utilizzando lo stesso meccanismo. Ciò consente ai modelli di generare risposte che incorporano informazioni da molteplici modalità, portando a output più accurati e contestuali.

Perché c’è bisogno di modelli di linguaggio multimodali

I LLM solo testuali come GPT-3 e BERT hanno un’ampia gamma di applicazioni, come la scrittura di articoli, la composizione di e-mail e la codifica. Tuttavia, questo approccio solo testuale ha anche evidenziato i limiti di questi modelli.

Anche se il linguaggio è una parte fondamentale dell’intelligenza umana, rappresenta solo un aspetto della nostra intelligenza. Le nostre capacità cognitive si basano pesantemente sulla percezione e sulle abilità inconscie, in gran parte plasmate dalle nostre esperienze passate e dalla nostra comprensione di come funziona il mondo.

I LLM addestrati esclusivamente sul testo sono intrinsecamente limitati nella loro capacità di incorporare il buon senso e la conoscenza del mondo, il che può causare problemi per determinati compiti. L’espansione del set di dati di addestramento può aiutare fino a un certo punto, ma questi modelli possono comunque incontrare lacune impreviste nella loro conoscenza. Gli approcci multimodali possono affrontare alcune di queste sfide.

Per comprendere meglio ciò, prendiamo ad esempio ChatGPT e GPT-4.

Anche se ChatGPT è un notevole modello di linguaggio che si è dimostrato estremamente utile in molti contesti, ha alcune limitazioni in aree come il ragionamento complesso.

Per affrontare questo problema, la prossima iterazione di GPT, GPT-4, si prevede che supererà le capacità di ragionamento di ChatGPT. Utilizzando algoritmi più avanzati e incorporando la multimodalità, GPT-4 è pronto a portare l’elaborazione del linguaggio naturale al livello successivo, consentendogli di affrontare problemi di ragionamento più complessi e migliorare ulteriormente la sua capacità di generare risposte simili a quelle umane.

Alcuni esempi di Multimodal LLMs

OpenAI: GPT-4

GPT-4 è un modello multimodale di grandi dimensioni che può accettare sia input di immagini che di testo e generare output di testo. Sebbene potrebbe non essere altrettanto competente degli esseri umani in determinate situazioni del mondo reale, GPT-4 ha dimostrato prestazioni a livello umano su numerosi benchmark professionali e accademici.

Rispetto al suo predecessore, GPT-3.5, la differenza tra i due modelli potrebbe essere sottile in una conversazione informale ma diventa evidente quando la complessità di un compito raggiunge una certa soglia. GPT-4 è più affidabile e creativo e può gestire istruzioni più sfumate rispetto a GPT-3.5.

Inoltre, può gestire prompt che coinvolgono testo e immagini, il che consente agli utenti di specificare qualsiasi compito di visione o linguaggio. GPT-4 ha dimostrato le sue capacità in vari ambiti, inclusi documenti che contengono testo, fotografie, diagrammi o screenshot, e può generare output di testo come linguaggio naturale e codice.

Recentemente, Khan Academy ha annunciato che utilizzerà GPT-4 per alimentare il suo assistente AI Khanmigo, che agirà come tutor virtuale per gli studenti e come assistente in classe per gli insegnanti. La capacità di ogni studente di comprendere i concetti varia significativamente, e l’uso di GPT-4 aiuterà l’organizzazione a affrontare questo problema.

Microsoft: Kosmos-1

Kosmos-1 è un Multimodal Large Language Model (MLLM) che può percepire diverse modalità, imparare in contesto (few-shot) e seguire istruzioni (zero-shot). Kosmos-1 è stato addestrato da zero su dati web, inclusi dati testuali e immagini, coppie immagine-didascalia e dati testuali.

Il modello ha ottenuto prestazioni impressionanti nelle comprensione del linguaggio, generazione, percezione-linguaggio e compiti di visione. Kosmos-1 supporta nativamente attività di linguaggio, percezione-linguaggio e visione ed è in grado di gestire compiti intensivi di percezione e di linguaggio naturale.

Kosmos-1 ha dimostrato che la multimodalità consente ai grandi modelli di linguaggio di ottenere di più con meno e consente ai modelli più piccoli di risolvere compiti complicati.

Google: PaLM-E

PaLM-E è un nuovo modello di robotica sviluppato dai ricercatori di Google e TU Berlin che utilizza il trasferimento di conoscenza da diversi domini visivi e linguistici per migliorare l’apprendimento del robot. A differenza degli sforzi precedenti, PaLM-E addestra il modello di linguaggio a incorporare direttamente i dati grezzi dei sensori dell’agente robotico. Ciò produce un modello di apprendimento robotico altamente efficace, un modello visivo-linguistico ad alta tecnologia.

Il modello accetta input con diversi tipi di informazioni, come testo, immagini e una comprensione dell’ambiente circostante del robot. Può produrre risposte in forma di testo semplice o una serie di istruzioni testuali che possono essere tradotte in comandi eseguibili per un robot in base a una serie di tipi di informazioni di input, inclusi testo, immagini e dati ambientali.

PaLM-E dimostra competenza sia in compiti incorporati che non incorporati, come evidenziato dagli esperimenti condotti dai ricercatori. I loro risultati indicano che addestrare il modello su una combinazione di compiti ed esemplificazioni migliora le sue prestazioni su ciascun compito. Inoltre, la capacità del modello di trasferire conoscenze gli consente di risolvere compiti robotici anche con un numero limitato di esempi di addestramento in modo efficace. Questo è particolarmente importante nella robotica, dove ottenere dati di addestramento adeguati può essere una sfida.

Limitazioni dei Multimodal LLMs

Gli esseri umani imparano naturalmente e combinano diverse modalità e modi di comprendere il mondo che li circonda. D’altra parte, i Multimodal LLMs cercano di imparare contemporaneamente il linguaggio e la percezione o combinare componenti pre-addestrate. Sebbene questo approccio possa portare a uno sviluppo più rapido e a una migliore scalabilità, può anche comportare incompatibilità con l’intelligenza umana, che potrebbe manifestarsi attraverso comportamenti strani o insoliti.

Nonostante i Multimodal LLMs stiano facendo progressi nel risolvere alcune criticità dei moderni modelli di linguaggio e dei sistemi di deep learning, ci sono ancora limitazioni da affrontare. Queste limitazioni includono possibili incongruenze tra i modelli e l’intelligenza umana, che potrebbero ostacolare la loro capacità di colmare il divario tra l’IA e la cognizione umana.

Conclusione: Perché i Multimodal LLMs sono il futuro?

Siamo attualmente all’avanguardia di una nuova era dell’intelligenza artificiale e, nonostante le sue limitazioni attuali, i modelli multimodali sono pronti a prendere il sopravvento. Questi modelli combinano diversi tipi di dati e modalità e hanno il potenziale per trasformare completamente il modo in cui interagiamo con le macchine.

I Multimodal LLMs hanno ottenuto un notevole successo nella visione artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, in futuro, possiamo aspettarci che i Multimodal LLMs abbiano un impatto ancora più significativo sulle nostre vite.

Le possibilità dei Multimodal LLMs sono infinite e abbiamo appena iniziato a esplorarne il vero potenziale. Data la loro immensa promessa, è evidente che i Multimodal LLMs svolgeranno un ruolo cruciale nel futuro dell’IA.