Multimodale transformers
Meerdere modaliteiten in één model
Multimodale Transformers zijn modellen die meerdere soorten data kunnen verwerken, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video. Ze gebruiken dezelfde Transformer-architectuur voor alle modaliteiten, vaak met aparte encoders voor elke modaliteit en een gedeelde representatieruimte. Een van de bekendste voorbeelden is CLIP, dat tekst en beeld in dezelfde embeddingruimte plaatst. CLIP wordt getraind met contrastive learning: het model leert welke tekst bij welk beeld hoort. Een ander voorbeeld is DALL-E, dat tekst omzet in beeld. Flamingo en BLIP zijn modellen die beeld en tekst combineren voor taken zoals beeldbeschrijving en visuele vraagbeantwoording. Multimodale Transformers gebruiken vaak cross-attention om informatie tussen modaliteiten uit te wisselen. Ze kunnen worden gebruikt voor beeldbeschrijving, visuele vraagbeantwoording, tekst-naar-beeld generatie, en het begrijpen van video. De uitdaging is het combineren van verschillende soorten data met verschillende statistische eigenschappen. Ook is er vaak veel data nodig om goede cross-modale representaties te leren. Multimodale modellen worden gezien als een belangrijke stap naar algemene AI.
Architecturen en toepassingen
Er bestaan verschillende architecturen voor multimodale Transformers. Dual-encoder modellen zoals CLIP hebben aparte encoders voor elke modaliteit en leren een gedeelde embeddingruimte. Fusion-encoder modellen zoals VisualBERT combineren de modaliteiten vroeg in het netwerk. Encoder-decoder modellen zoals Flamingo gebruiken een taal模型的 als decoder en een beeldencoder als invoer. Unified modellen zoals GPT-4 en Gemini verwerken alle modaliteiten in één enkele architectuur. Toepassingen zijn divers: het genereren van afbeeldingen op basis van tekst (DALL-E, Stable Diffusion), het beantwoorden van vragen over afbeeldingen (VQA), het beschrijven van video's, het vertalen van spraak naar tekst, en het analyseren van medische beelden met tekstuele rapporten. Multimodale Transformers worden ook gebruikt in robotica, waar een robot zowel visuele als tekstuele instructies kan verwerken. De ontwikkeling van multimodale modellen gaat snel, met steeds grotere en capabelere systemen. Ze vormen een brug tussen de verschillende AI-disciplines en brengen ons dichter bij systemen die de wereld op een menselijke manier begrijpen.