ساخت یک چارچوب انعطاف‌پذیر برای ورودی داده‌های چندوجهی در مدل‌های زبان بزرگ

پروژه منبع باز من: چارچوب مدل زبان چندوجهی انعطاف پذیر برای PyTorch

وعده هوش مصنوعی چندوجهی در همه جا وجود دارد، از تشخیص های پیشرفته مراقبت های بهداشتی گرفته تا ایجاد تجربیات غنی تر و پویاتر برای مشتری. اما برای آن دسته از ما که در سنگر هستیم، ساختن سیستم‌های چندوجهی – که قادر به پردازش متن، تصاویر، صدا و فراتر از آن هستند – اغلب مانند یک درهم‌تنیدگی بی‌پایان از ادغام‌های سفارشی، کد دیگ بخار و مسائل مربوط به سازگاری به نظر می‌رسد. این ناامیدی من بود و در نهایت منجر به ایجاد AnyModal.

چرا هوش مصنوعی چندوجهی؟

بیایید با آن روبرو شویم: تعامل انسان با جهان به یک نوع داده محدود نمی شود. ما کلمات، تصاویر، صداها و احساسات فیزیکی را به طور همزمان تفسیر می کنیم. مفهوم هوش مصنوعی چندوجهی از همین ایده سرچشمه می گیرد. هوش مصنوعی چندوجهی با وارد کردن چندین نوع داده در خط لوله پردازش یکسان، مدل‌ها را قادر می‌سازد تا وظایفی را که قبلاً برای سیستم‌های تک مدالیتی بسیار پیچیده بودند، انجام دهند. برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی را تصور کنید که اشعه ایکس و یادداشت‌های پزشکی را با هم تجزیه و تحلیل می‌کنند، یا سیستم‌های خدمات مشتری که نشانه‌های متنی و صوتی را برای سنجش دقیق احساسات مشتری در نظر می‌گیرند.

اما چالش اینجاست: در حالی که مدل‌های تک حالته برای متن (مانند GPT) یا تصاویر (مانند ViT) به خوبی تثبیت شده‌اند، ترکیب آن‌ها برای تعامل روان کارساز نیست…