ನೀವು ಎಕ್ಸರೆ ವರದಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ಗಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನೀವು ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ ನೀವು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಬಹುದು ಆದರೆ ಕೆಲವು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು (MLLMs) ಬಳಸಬಹುದು ಅದು ನಿಮ್ಮ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಕಾರ ನಿಮಗೆ ಯಾವ ಗಾಯಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳಿಗೆ.
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, MLLM ಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ಧ್ವನಿ, ವೀಡಿಯೊಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಬಹು ಮಾದರಿಗಳ ಸಮ್ಮಿಳನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಠ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯಂತಹ ಬಹು ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, MLLM ಗಳು ಯಾವುವು, ಅವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉನ್ನತ MMLM ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಯಾವುವು?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ LLM ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು-ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ, ಈ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ದೃಷ್ಟಿ, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರಂತೆಯೇ ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.
ಇದರ ಮುಖ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾದಂತಹ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಹು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಈಗ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಅದರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಕ್ಷ-ಕಿರಣ ವರದಿಯ ಅದೇ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಇಮೇಜ್ ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸರಳ ಅನಿಮೇಷನ್ ಇಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ LLM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಮೂಲ: ಗೂಗಲ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ AI
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ?
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ (ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು), ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಆರು ಸರಳ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೇವೆ:
ಹಂತ 1: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ - ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (CNN) ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬೈಟ್‌ಪೇರ್ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ (BPE) ಅಥವಾ SentencePiece ನಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆಡಿಯೊ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮೆಲ್-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಸೆಪ್ಸ್ಟ್ರಾಲ್ ಗುಣಾಂಕಗಳಾಗಿ (MFCCs) ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಅನುಕ್ರಮ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹಂತ 2: ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ - ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಹಿಂದಿನ ಕಲ್ಪನೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಂತ್ರವು ಅದರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇಮೇಜ್ ಟೋಕನೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ರೆಸ್‌ನೆಟ್ ಅಥವಾ ವಿಷನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ (ವಿಐಟಿ) ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಂತಹ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಡಿಯೊ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಆಡಿಯೊ ತರಂಗ ರೂಪಗಳನ್ನು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.
ಹಂತ 3: ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ - ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು (ಹಿಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ಸಾಧಿಸಿದ್ದೇವೆ) ಈ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ದಟ್ಟವಾದ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವು ತನ್ನದೇ ಆದ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 4: ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಫ್ಯೂಷನ್ - ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಮಾದರಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾದರಿ ಹಂತದವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಆದರೆ 4 ನೇ ಹಂತದಿಂದ ಅದು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿ, ಆಳವಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹು ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವೆ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಕಡಲತೀರದ ಚಿತ್ರ, ಕಡಲತೀರದ ವಿಹಾರದ ಪಠ್ಯದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ಅಲೆಗಳು, ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಹರ್ಷಚಿತ್ತದಿಂದ ಜನಸಮೂಹದ ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್‌ಗಳು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಅನುಭವವಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 5: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ - ನರಮಂಡಲದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಸಮ್ಮಿಳನದಿಂದ (ಹಿಂದಿನ ಹಂತ) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಈಗ, ಮಾದರಿಯು ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಕ್ಷ-ಕಿರಣ ವರದಿಗಳು, ರೋಗಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿ. ನರಮಂಡಲದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಕೇವಲ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಆರೋಗ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 6 - ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆ - MLLM ನಿಮಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂದರ್ಭ-ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, MLLM ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಳ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಲದೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಸನ್ನಿವೇಶದ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಯ ಆಡಿಯೊ ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಂತಹ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: RAG ವರ್ಸಸ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ಯಾವುದು ನಿಮ್ಮ LLM ಗೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ?]
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಯಾವುವು?
MLLM ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಟಾಸ್ ಮಾಡಿದ ಪದವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಕಾಣುವ ನೂರಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿವೆ, ಎಲ್ಲಾ MLLM ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು. MLLM ನ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ
ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಧಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, MLLM ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಪಠ್ಯ, ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. .
- ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ರೋಗಿಯ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ X- ಕಿರಣಗಳು, MRI ಗಳು ಅಥವಾ CT ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಓದುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್, ಹೃದ್ರೋಗ, ಅಥವಾ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಯೋಜನೆಗಳು: ಜೆನೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ, ರೋಗಿಯ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರಬಹುದು.
- ರಿಮೋಟ್ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಟೆಲಿಮೆಡಿಸಿನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಹಾಯದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಸುಧಾರಿತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆ
ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಪತ್ತೆಯಾಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
- ಅಡ್ಡ-ಶಿಸ್ತಿನ ಒಳನೋಟಗಳು: ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೇಟಾ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿತ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ್ಯಂತ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಔಷಧ ಪತ್ತೆ: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLMಗಳು ಔಷಧದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಆಣ್ವಿಕ ರಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- ಖಗೋಳ ಸಂಶೋಧನೆ: ದೂರದರ್ಶಕ ಚಿತ್ರಣ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾದಂತಹ ಒಳಹರಿವುಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಆಕಾಶ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ.
- ಹವಾಮಾನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು: ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕೋಪಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅವರು ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣ, ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪಠ್ಯ ಆಧಾರಿತ ವರದಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ವಿಕಲಾಂಗತೆ, ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಉಪಕರಣಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ.
- ಸಂಜ್ಞೆ ಭಾಷೆಗೆ ಮಾತಿನ ಅನುವಾದ: ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕಿವುಡ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂಕೇತ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಣವನ್ನು ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು.
- ದೃಶ್ಯ ವಿವರಣೆ ಪರಿಕರಗಳು: ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಇದು ದೃಷ್ಟಿಹೀನ ಜನರಿಗೆ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಸೇವಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಧಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಸಂವಹನ: ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನದೊಂದಿಗೆ ಭಾಷಣ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾತಿನ ತೊಂದರೆಗಳಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
- ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಸಭೆ ಅಥವಾ ಉಪನ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ದುರ್ಬಲ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು ಸೃಜನಶೀಲ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ತಾಜಾ ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಕವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
- ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ನಿರೂಪಣೆಯ ರಚನೆ: ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮತ್ತು ಬರಹಗಾರರಿಗೆ ಸರಳವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಆಕರ್ಷಕವಾದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಅಥವಾ ನಿರೂಪಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರಬಹುದು.
- ಚಲನಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು, ದೃಶ್ಯ ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳೆರಡರ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸಂಗೀತ ಸಂಯೋಜನೆ: ಅವರು ಕೆಲವು ಥೀಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಭಾವನೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಆಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಧುರ ಅಥವಾ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
- ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು: ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ, ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸವಾಲುಗಳು
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಮ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಧನಾತ್ಮಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಂದರೂ, ಅವುಗಳು ಅನೇಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತವೆ, ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೂ ಸಹ ಅವುಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾದ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ
ಒಂದು ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣವು ಅಂತರ್ಗತ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪಠ್ಯವು ಅನುಕ್ರಮ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಚಿತ್ರಗಳು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವು ಸಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೋ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
- ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು: ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಬಹು ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಪಠ್ಯದಂತಹ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೇರಳವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ವೀಡಿಯೊಗಳಂತಹ ಇತರವುಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸಮತೋಲನವು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಸಂಕೀರ್ಣತೆ
ಡೇಟಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, MLLM ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. MLLM ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕೂಡಾ ಬಯಸುತ್ತದೆ.
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬೇಡಿಕೆ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು ಜಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಬಹು-ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಶೆಲ್ಫ್‌ನಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಣ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ನೀವು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ AI ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮುಳುಗಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ
ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಎಂಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಎದುರಿಸಬೇಕಾದ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.
- MLLM ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ: ಬಹು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕಷ್ಟ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಔಷಧಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ, ಅವುಗಳಿಗೆ ತಜ್ಞರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಂತಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ತೊಡಕುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು Shaip ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
Shaip ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಸಜ್ಜಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಾ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಗಣನೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ದಕ್ಷತೆಯ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (SLMs) ಅಗತ್ಯವಿರುವ, Shaip ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
