Comprendre les composants clés et les dernières avancées des modèles de langage multimodaux
Cet article explore les modèles de langage géants multimodaux (MM-LLM), une nouvelle génération d’IA capable de traiter et de générer du contenu à travers différentes modalités comme le texte, l’image et l’audio. Il présente les composants essentiels de ces MM-LLM, leurs paradigmes d’entraînement, les modèles les plus performants, les méthodes d’évaluation et les défis à relever pour faire progresser cette technologie révolutionnaire.
Points clés
- Les MM-LLM intègrent des informations provenant de diverses sources comme le texte, les images et l’audio pour améliorer leur compréhension et leurs capacités de génération
- Les principaux composants des MM-LLM sont l’encodeur modal, le projecteur d’entrée, le backbone du modèle de langage, le projecteur de sortie et le générateur modal
- L’entraînement des MM-LLM se fait en deux étapes : la pré-formation sur des jeux de données multimodaux, puis l’affinage par apprentissage sur des tâches spécifiques
- Des modèles comme GPT-4(Vision), Gemini et KOSMOS-1 sont des exemples de MM-LLM à la pointe de la technologie
- L’évaluation des MM-LLM se fait à travers des métriques spécifiques aux tâches, des évaluations humaines et des tests de robustesse
- Les défis à relever incluent le développement de modèles plus puissants, de benchmarks plus exigeants, de déploiements légers et l’intégration de connaissances de domaine
À retenir
Les MM-LLM représentent une avancée majeure dans le domaine de l’IA, permettant aux systèmes de mieux comprendre et interagir avec le monde en combinant diverses modalités. Bien que des défis subsistent, les perspectives d’évolution de cette technologie sont passionnantes et promettent de révolutionner de nombreux secteurs. Reste à voir si les chercheurs sauront relever ces défis et faire progresser les MM-LLM vers de nouvelles prouesses inédites.
Sources
