Гарчиг[Нуух][Үзүүлэх]
Хиймэл оюун ухаан (AI) нь сүүлийн жилүүдэд машин суралцах болон гүнзгий суралцах арга барилыг сайжруулснаар ихээхэн ахиц дэвшил гаргасан. Харамсалтай нь эдгээр ахиц дэвшлийн ихэнх хэсэг нь текст эсвэл зөвхөн зургийн ганц модаль өгөгдөлд төвлөрч байгаа бөгөөд энэ нь бодит хэрэглээнд хязгаарлалттай байдаг.
Жишээлбэл, хэрэв зураг дээрх зүйлийг хэсэгчлэн далдалсан эсвэл сондгой өнцгөөс харвал компьютерийн харааны систем үүнийг илрүүлэхэд асуудалтай болно. Аудио, видео, текст гэх мэт хэд хэдэн мэдээллийн эх сурвалжийг нэгтгэснээр мультимодал AI нь энэхүү хүндрэлийг даван туулж, хувилбарын талаар илүү нарийвчилсан мэдлэгийг бий болгох зорилготой юм.
Мультимодал хиймэл оюун ухаан нь шийдвэр гаргах үйл явцыг илүү нарийвчлалтай, найдвартай болгохоос гадна олон аргыг хослуулан технологитой харьцах илүү ойлгомжтой, байгалийн арга замыг өгдөг.
Энэ нь олон тооны мэдээллийн эх сурвалжид тулгуурлан туршлагаа тохируулах чадвартай тул эрүүл мэнд, тээвэр, боловсрол, маркетинг, зугаа цэнгэлийн салбарт ашиглах боломжуудыг санал болгодог.
Энэ хэсэгт бид multimodal AI-ийн талаар дэлгэрэнгүй авч үзэх болно, үүнд энэ нь хэрхэн ажилладаг. бодит ертөнцийн програмууд, энэ нь хэрхэн холбоотой вэ GPT-4 болон бусад олон.
Тэгэхээр Multimodal AI гэж яг юу вэ?
Мультимодал хиймэл оюун ухаан нь текст, зураг, видео, аудио зэрэг олон өгөгдлийн хэлбэрийг нэгтгэж, нөхцөл байдлын талаар илүү нарийн ойлголт өгөх боломжийг олгодог. Мультимодал AI-ийн зорилго нь илүү үнэн зөв, найдвартай шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэхийн тулд хэд хэдэн эх сурвалжаас мэдээлэл цуглуулах явдал юм.
Мультимодал хиймэл оюун ухаан нь олон төрлийн аргыг нэгтгэж, хэрэглэгчдэд технологитой харьцах илүү байгалийн, ойлгомжтой арга замаар машин сургалтын загваруудын хүчийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
Мультимодал AI-ийн давуу тал нь нэг модаль өгөгдлийн хязгаарлалтыг давж, хүнд хэцүү нөхцөл байдлын талаар илүү өргөн хүрээтэй ойлголт өгөх чадвартай байдаг.
Мультимодал хиймэл оюун ухаан (AI) нь эрүүл мэнд, тээвэр, боловсрол, маркетинг, зугаа цэнгэл зэрэг олон салбарын хэрэглээг ашиглан хүмүүсийн технологитой хэрхэн харьцаж, бодит ертөнцөд шийдвэр гаргах чадварыг өөрчлөх чадвартай.
Орчин үеийн ертөнцөд яагаад мультимодал хиймэл оюун ухаан хэрэгтэй байна вэ?
Өнөө үед нэг модаль өгөгдөл нь практик хэрэглээнд хязгаарлагдмал байдаг тул мультимодаль хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх шаардлагатай болж байна. Дүрслэл болгон дурдвал, камерын системтэй өөрөө жолоодлоготой машин гэрэл багатай үед явган зорчигчийг танихад хэцүү байдаг.
LIDAR, радар, GPS нь тээврийн хэрэгсэлд хүрээлэн буй орчныг илүү нарийвчилсан дүр төрхөөр хангаж, жолоодлогыг илүү аюулгүй, найдвартай болгох хэд хэдэн аргуудын цөөн хэдэн жишээ юм.
Нарийн төвөгтэй үйл явдлуудыг илүү нарийвчлан ойлгохын тулд олон мэдрэхүйг хослуулах нь маш чухал юм. Текст, зураг, видео, аудиог бүгдийг нь multimodal AI ашиглан нэгтгэж, нөхцөл байдлын талаар илүү бүрэн ойлголт өгөх боломжтой.
Жишээлбэл, олон төрлийн хиймэл оюун ухаан нь өвчтөний мэдээллийг цахим эрүүл мэндийн бүртгэл, эмнэлгийн дүрслэл, шинжилгээний үр дүн зэрэг хэд хэдэн эх сурвалжаас өвчтөний мэдээллийг илүү нарийвчилсан мэдээллийг эмхэтгэх боломжтой. Энэ нь эрүүл мэндийн мэргэжилтнүүдэд өвчтөний үр дүн, шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулахад тусална.
Санхүү, тээвэр, боловсрол, үзвэр үйлчилгээ нь олон талт хиймэл оюун ухааныг аль хэдийн ашигласан салбаруудын хэдхэн нь юм. Санхүүгийн салбарт олон эх сурвалжаас авсан зах зээлийн мэдээллийг үнэлж, ойлгоход чиг хандлагыг олж илрүүлэх, хөрөнгө оруулалтын ухаалаг шийдвэр гаргах зорилгоор мультимодаль хиймэл оюун ухааныг ашигладаг.
Автономит машинуудын нарийвчлал, найдвартай байдлыг олон модаль хиймэл оюун ухаанаар дамжуулан тээврийн салбарт сайжруулдаг.
Multimodal AI нь үнэлгээ, сургалтын аналитик, нийгмийн харилцаа зэрэг олон эх сурвалжаас авсан мэдээллийг нэгтгэн суралцагчдад суралцах туршлагыг тохируулах зорилгоор боловсролд ашигладаг. Аудио, визуал болон мэдрэгчтэй оролтыг хослуулснаар Multimodal AI нь илүү сонирхолтой, сэтгэл татам туршлагыг бий болгохын тулд энтертайнмент салбарт ашиглагддаг.
Multimodal AI хэрхэн ажилладаг вэ?
Multimodal AI нь нөхцөл байдлын талаар илүү гүнзгий ойлголттой болохын тулд хэд хэдэн горимын өгөгдлийг нэгтгэдэг. Онцлогыг задлах, тэгшлэх, нэгтгэх нь үйл явцыг бүрдүүлдэг зарим алхам юм.
Онцлогыг задлах:
Төрөл бүрийн аргуудаас цуглуулсан өгөгдлийг шинж чанарыг задлах үе шатанд тоон шинж чанаруудын багц болгон хувиргадаг бөгөөд ингэснээр тэдгээрийг ашиглах боломжтой болно. машин сургалтын загвар.
Эдгээр шинж чанарууд нь модаль бүрээс чухал өгөгдлийг харгалзан үздэг бөгөөд энэ нь өгөгдлийг илүү бүрэн дүрслэхэд хүргэдэг.
Alignment:
Төрөл бүрийн горимуудын онцлогуудыг ижил өгөгдлийг тусгасан эсэхийг шалгахын тулд зэрэгцүүлэх алхамын явцад зэрэгцүүлнэ.
Жишээлбэл, текст болон зургийг хослуулсан Multimodal AI системд хэл нь зургийн агуулгыг тайлбарлах боломжтой бөгөөд зургийн агуулгыг зөв тусгахын тулд хоёр горимоос цуглуулсан шинж чанаруудыг тохируулах ёстой.
хайлуулж
Хэд хэдэн горимын шинж чанаруудыг нэгтгэх үе шатанд өгөгдлийн илүү дэлгэрэнгүй дүрслэлийг бий болгохын тулд эцэст нь нэгтгэдэг.
Үүнийг эрт хайлуулах, хожуу хайлуулах, эрлийз хайлуулах гэх мэт олон төрлийн хайлуулах процедурын тусламжтайгаар хийх боломжтой. Эрт хайлуулах үед машин сургалтын загварт оруулахаас өмнө олон төрлийн функцуудыг нэгтгэдэг.
Модал тус бүр дээр тусад нь сургасан олон загваруудын гаралтыг хожуу хайлуулах хэлбэрээр нэгтгэдэг. Хоёр ертөнцийн хамгийн сайн сайхны төлөө эрлийз хайлуулах нь эрт болон хожуу хайлуулах аргуудыг хослуулдаг.
Multimodal AI-г бодит амьдрал дээр ашиглах тохиолдол
Эрүүл мэндийн
Эрүүл мэндийн байгууллагууд өвчтөний бүртгэл, эмнэлгийн дүрслэл, эрүүл мэндийн цахим бүртгэл зэрэг хэд хэдэн эх сурвалжаас авсан мэдээллийг нэгтгэж, үнэлэхийн тулд олон талт хиймэл оюун ухааныг ашигладаг.
Энэ нь эмнэлгийн мэргэжилтнүүдэд өвчтөнүүдийг илүү нарийвчлалтай тодорхойлж, эмчлэх, түүнчлэн өвчтөний үр дүнг урьдчилан таамаглахад тусалдаг.
Жишээлбэл, мультимодаль хиймэл оюун ухаан нь амин чухал шинж тэмдгүүдийг хянах, эрүүл мэндийн эмгэгийг илтгэх эмгэгийг илрүүлэх, эсвэл MRI болон CT зурагт шинжилгээ хийхэд хорт хавдрын хэсгийг илрүүлэхэд ашиглаж болно.
Тээвэр
Тээвэрлэлт нь үр ашиг, аюулгүй байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд олон төрлийн хиймэл оюун ухааныг ашиглах боломжтой. Энэ нь GPS, мэдрэгч, замын хөдөлгөөний камер зэрэг хэд хэдэн эх сурвалжаас авсан өгөгдлийг нэгтгэж, замын хөдөлгөөний статистикийг бодит цаг хугацаанд өгөх, маршрут төлөвлөлтийг сайжруулах, түгжрэлийг урьдчилан таамаглах боломжтой.
Жишээлбэл, одоогийн замын хөдөлгөөний хэв маягт үндэслэн гэрлэн дохиог өөрчилснөөр замын хөдөлгөөний урсгалыг сайжруулахын тулд Multimodal AI-г ашиглаж болно.
Боловсрол
Боловсролд олон талт хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь зааврыг өөрчлөх, оюутны оролцоог нэмэгдүүлэхэд тусалдаг. Энэ нь шалгалтын дүн, сургалтын хэрэглэгдэхүүн, сурагчдын зан байдал зэрэг олон эх сурвалжаас авсан мэдээллийг нэгтгэж, хувь хүний сургалтын хөтөлбөр боловсруулж, бодит цагийн санал хүсэлтийг хүргэх боломжтой.
Жишээлбэл, оюутнууд онлайн сургалтын материалтай хэр сайн харьцаж байгааг үнэлэхийн тулд Multimodal AI-г ашиглаж, шаардлагатай бол хичээлийн сэдэв, хурдыг өөрчлөх боломжтой.
Үзвэр үйлчилгээ
Энтертайнментийн салбарт multimodal AI нь контентыг тохируулж, хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулж чаддаг. Энэ нь хэрэглэгчийн зан төлөв, сонголт, нийгмийн сүлжээний үйл ажиллагаа зэрэг янз бүрийн эх сурвалжийн мэдээллийг ашиглан тусгайлсан санал, шуурхай хариу өгөх боломжтой.
Жишээлбэл, хэрэглэгчийн үзэх сонирхол, түүхийг ашиглан кино эсвэл телевизийн цуврал санал болгохын тулд Multimodal AI-г ашиглаж болно.
Маркетинг
Маркетинг нь хэрэглэгчийн зан төлөвт дүн шинжилгээ хийх, урьдчилан таамаглахад multimodal AI ашиглаж болно. Хэрэглэгчийн профайлыг илүү нарийвчлалтай гаргаж, хувь хүний зөвлөмжийг санал болгохын тулд энэ нь олон эх сурвалжийн өгөгдлийг нэгтгэх боломжтой. олон нийтийн сүлжээ, онлайнаар аялах, худалдан авалтын түүх.
Жишээлбэл, хэрэглэгчийн олон нийтийн мэдээллийн хэрэгсэл, хайлтын зуршилд үндэслэн бүтээгдэхүүний зөвлөмж өгөхийн тулд Multimodal AI-г ашиглаж болно.
GPT-4 & Мультимодал AI
GPT-4 нь Мультимодал хиймэл оюун ухааны судалгаа, хөгжлийг өөрчлөх чадвартай, хувьсгалт шинэ байгалийн хэл боловсруулах (NLP) загвар юм.
Текст, зураг, аудио зэрэг олон төрлийн өгөгдлийг боловсруулах нь GPT-4-ийн үндсэн чадваруудын нэг юм. Энэ нь GPT-4 нь өгөгдлийн олон хэлбэрийг ойлгож, шалгаж, илүү нарийвчлалтай, нарийн ойлголт өгөх боломжтойг харуулж байна.
Multimodal AI нь GPT-4-ийн хэд хэдэн өгөгдлийн горимын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх чадавхийн ачаар мэдэгдэхүйц дэвшилттэй болсон. Орчин үеийн олон талт хиймэл оюун ухааны загварууд нь олдворуудыг нэгтгэхээсээ өмнө төрөл бүрийн өгөгдлийг үнэлэхийн тулд өөр өөр загваруудыг ашигладаг.
GPT-4-ийн нэг загварт янз бүрийн өгөгдлийн горимд дүн шинжилгээ хийх хүчин чадал нь интеграцийг оновчтой болгох, тооцоолох зардлыг хэмнэх, дүн шинжилгээний нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг.
Мультгимодал AI-ийн ирээдүй
Мультимодал хиймэл оюун ухаан нь судалгаа, хөгжүүлэлтийн сайжруулалт, хэтийн хэрэглээний хэрэглээ, давуу талууд, түүнчлэн бэрхшээл, хязгаарлалт бүхий гэрэлт ирээдүйтэй.
Судалгаа, хөгжүүлэлтийн сайжруулалт нь Multimodal AI-г өргөжүүлэхэд түлхэц өгч байна. Хэд хэдэн өгөгдлийн аргыг хослуулах чадвартай, GPT-4 гэх мэт илүү нарийвчлалтай, нарийн ойлголт өгөх боломжтой гүнзгий сургалтын шинэ загваруудыг бүтээж байна.
Өсөн нэмэгдэж буй эрдэмтэн судлаачид илүү хувийн, мэдрэмжтэй програмуудыг бий болгохын тулд контекст, сэтгэл хөдлөл, хүний зан үйлийг ойлгох боломжтой олон төрлийн хиймэл оюун ухааны системийг бий болгохоор ажиллаж байна.
Multimodal AI нь бэрхшээл, хязгаарлалтгүй биш юм. Өгөгдлийн янз бүрийн хэлбэрүүд нь өөр өөр формат, нягтрал, хэмжээтэй байж болох ч өгөгдлийг тэгшлэх, нэгтгэх нь гол саад бэрхшээлүүдийн нэг юм. Эмнэлгийн бүртгэл, хувийн мэдээлэл гэх мэт нууц мэдээллийг нууцалж, аюулгүй байлгах нь бас нэг бэрхшээл юм.
Түүнчлэн, Multimodal AI системийг үр ашигтай ажиллуулахын тулд ихээхэн хэмжээний боловсруулалтын нөөц, тусгай техник хангамж шаардагдах бөгөөд энэ нь тодорхой хэрэглээний хязгаарлалт байж болох юм.
Дүгнэлт
Дүгнэж хэлэхэд, Multimodal AI нь эрүүл мэнд, тээвэр, боловсрол, маркетинг, зугаа цэнгэл зэрэг хэд хэдэн салбарт асар их боломж, ач холбогдолтой судалгаа, хөгжлийн чухал салбар юм.
Мультимодал AI-ийн тусламжтайгаар шийдвэр гаргах үйл явцыг сайжруулж, олон аргачлалын өгөгдлийг нэгтгэсний ачаар туршлагыг илүү боловсронгуй болгох боломжтой.
Технологи хөгжихийн хэрээр түүний саад бэрхшээл, хязгаарлалтыг шийдвэрлэх, ёс зүйтэй, хариуцлагатай хэрэглээг баталгаажуулахын тулд мультимодаль хиймэл оюун ухааныг үргэлжлүүлэн судалж, хөгжүүлэх шаардлагатай байна.
хариу үлдээх