Мультимодальные языковые модели: как нейросети учатся видеть и слышать

Мультимодальные языковые модели представляют собой самый прогрессивный класс нейросетевых архитектур, объединяющих способность воспринимать и обрабатывать различные типы данных одновременно — текст, изображения, аудио и видео. Это похоже на то, как наш мозг интегрирует информацию из разных органов чувств, чтобы создать полную картину мира. Как сказал философ Марсель Пруст, “Настоящее открытие не в том, чтобы увидеть новые земли, а в том, чтобы иметь новые глаза”.

▍ Фундаментальные принципы мультимодальных моделей

Традиционные языковые модели работают исключительно с текстом, преобразуя последовательности токенов в векторные представления. Мультимодальные модели идут дальше — они способны создавать единое векторное пространство для нескольких модальностей, обеспечивая возможность межмодального перехода и рассуждения.

Общая концепция:

•Создание специализированных кодировщиков (энкодеров) для каждой модальности •Проекция данных из разных модальностей в единое векторное пространство •Разработка механизмов для взаимодействия и слияния информации из разных модальностей •Обучение системы на мультимодальных данных с использованием специализированных задач

Важным преимуществом мультимодальных моделей является их способность выполнять задачи, недоступные отдельным одномодальным системам. Например, они могут отвечать на вопросы по изображениям или преобразовывать аудио в текст с учетом инструкций.

▍ Архитектурные решения

Каждая модальность требует собственного энкодера, оптимизированного для извлечения признаков определенного типа данных:
1.Текстовые энкодеры — обычно основаны на архитектуре трансформера (BERT, RoBERTa, T5) и преобразуют последовательности токенов в контекстуальные эмбеддинги
2.Визуальные энкодеры — чаще всего используются свёрточные нейронные сети (CNN) или Vision Transformer (ViT), преобразующие изображения в векторные представления
3.Аудио энкодеры — специализированные архитектуры вроде Wav2Vec2, которые кодируют аудиосигналы в векторное пространство

# Простой пример кодировщиков разных модальностей  class TextEncoder(nn.Module):     def __init__(self, vocab_size, hidden_dim):         super().__init__()         self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_dim)         self.transformer = nn.TransformerEncoder(             nn.TransformerEncoderLayer(                 d_model=hidden_dim,                  nhead=8,                 dim_feedforward=hidden_dim*4             ),              num_layers=6         )              def forward(self, text_tokens):         x = self.embedding(text_tokens)         return self.transformer(x)  class VisionEncoder(nn.Module):     def __init__(self, hidden_dim, patch_size=16):         super().__init__()         # Простая реализация Vision Transformer         self.patch_embedding = nn.Conv2d(             3, hidden_dim,              kernel_size=patch_size,              stride=patch_size         )         self.transformer = nn.TransformerEncoder(             nn.TransformerEncoderLayer(                 d_model=hidden_dim,                  nhead=8,                 dim_feedforward=hidden_dim*4             ),              num_layers=6         )              def forward(self, images):         # images: [batch_size, 3, H, W]         patches = self.patch_embedding(images)         batch, channels, h, w = patches.shape         patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2)  # [batch, seq_len, channels]         return self.transformer(patches)

Существует несколько основных стратегий для объединения информации из разных модальностей:
1.Ранняя интеграция (Early Fusion) — объединение необработанных или частично обработанных данных перед основным этапом анализа
2.Поздняя интеграция (Late Fusion) — объединение результатов независимых моделей для каждой модальности
3.Гибридная интеграция (Hybrid Fusion) — сочетание ранней и поздней интеграции на разных уровнях
Математически, самая простая форма слияния — конкатенация:

Однако в современных архитектурах используются более сложные методы, такие как cross-attention:

где Q (запрос) может быть получен из одной модальности, а K (ключи) и V (значения) из другой.

▍ Математические основы: трансформация пространств представлений
Ключевой проблемой в мультимодальных моделях является согласование векторных пространств различных модальностей. Рассмотрим формальную модель для объединения текстовой и визуальной информации.
Пусть T — пространство текстовых представлений, а V — пространство визуальных представлений. Наша задача заключается в нахождении отображений:

где Z — общее семантическое пространство, в котором связанные текстовые и визуальные концепты расположены близко друг к другу.
В CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), например, это достигается путем максимизации косинусного сходства между соответствующими парами текста и изображений и минимизации сходства между несоответствующими парами:

где sim — функция косинусного сходства, — температурный параметр, ti и Vi — соответствующие пары текста и изображений.

def contrastive_loss(text_features, image_features, temperature=0.07):     # Нормализация признаков     text_features = F.normalize(text_features, dim=1)     image_features = F.normalize(image_features, dim=1)          # Матрица логитов [batch, batch]     logits = torch.matmul(text_features, image_features.t()) / temperature          # Метки: диагональная матрица (соответствие текст-изображение)     labels = torch.arange(len(logits), device=logits.device)          # Потери для текст->изображение и изображение->текст     loss_i2t = F.cross_entropy(logits, labels)     loss_t2i = F.cross_entropy(logits.t(), labels)          # Среднее значение двух направлений     return (loss_i2t + loss_t2i) / 2.0 

▍ Архитектуры современных мультимодальных моделей
CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining
CLIP, разработанный OpenAI в 2021 году, использует контрастное обучение для создания совместного пространства для текста и изображений. Его архитектура состоит из:
1.Текстового энкодера на основе трансформера
2.Визуального энкодера (ResNet или Vision Transformer)
3.Проекционных слоев для отображения обеих модальностей в общее пространство
CLIP обучается на 400 миллионах пар текст-изображение, собранных из интернета, и демонстрирует возможность выполнения широкого спектра задач без дополнительного обучения (zero-shot).

LLaVA: Large Language and Vision Assistant LLaVA объединяет возможности больших языковых моделей (LLM) с визуальным пониманием, позволяя вести диалог на основе визуального контекста. Архитектура LLaVA включает: 1.Предобученный визуальный энкодер (обычно CLIP ViT-L/14) 2.Проекционный слой, преобразующий визуальные признаки в токены для LLM 3.Большую языковую модель (например, LLaMA) Ключевым инновационным аспектом LLaVA является метод проецирования визуальных признаков в языковое пространство через линейный слой:

Где W и b — обучаемые параметры

Flamingo: Few-shot Learning with Multimodal Models
Flamingo, разработанный DeepMind, представляет собой архитектуру, специализированную для few-shot обучения с мультимодальными данными. Ключевые компоненты:
1.Визуальный энкодер на основе предобученных моделей (например, Perceiver Resampler)
2.Большая языковая модель (Chinchilla)
3.Специальные кросс-модальные слои внимания, интегрированные в языковую модель
Один из главных архитектурных элементов Flamingo — Perceiver Resampler, который преобразует переменное количество визуальных токенов в фиксированное небольшое множество. Это решает проблему вычислительной сложности при обработке длинных последовательностей визуальных токенов:

где X — исходные визуальные токены (потенциально много), а Z — сжатое представление (обычно 64 или 128 токенов)

▍ Применение мультимодальных моделей на практике
Обучение от нуля: сложно, но возможно
Обучение мультимодальной модели с нуля требует огромных вычислительных ресурсов и больших наборов данных. Для примера, CLIP обучался на 400 миллионах пар текст-изображение с использованием 256 графических процессоров A100 в течение нескольких недель.

Более практичный подход — использование предобученных моделей с дообучением на специфических задачах. Например, можно взять предобученную CLIP и адаптировать ее для задачи VQA (Visual Question Answering):

# Загрузка предобученной CLIP модели import torch from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor  model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")  # Создание VQA надстройки class VQAModel(nn.Module):     def __init__(self, clip_model, num_answers=1000):         super().__init__()         self.clip_model = clip_model         # Заморозим параметры CLIP         for param in self.clip_model.parameters():             param.requires_grad = False                      # Создадим слои для объединения текстовых и визуальных признаков         hidden_dim = 512  # Размерность CLIP         self.fusion = nn.Sequential(             nn.Linear(hidden_dim*2, hidden_dim),             nn.ReLU(),             nn.Linear(hidden_dim, num_answers)         )              def forward(self, input_ids, attention_mask, pixel_values):         # Получение признаков из CLIP         with torch.no_grad():             text_features = self.clip_model.get_text_features(                 input_ids=input_ids,                  attention_mask=attention_mask             )             image_features = self.clip_model.get_image_features(                 pixel_values=pixel_values             )                  # Конкатенация признаков         combined = torch.cat([text_features, image_features], dim=1)                  # Предсказание ответа         logits = self.fusion(combined)         return logits 

▍ Заключение: куда движется мультимодальный AI
Мультимодальные языковые модели представляют следующий рубеж в развитии искусственного интеллекта. Они постепенно приближаются к человеческому восприятию мира, где разные источники информации естественным образом дополняют друг друга.

Мультимодальные модели представляют собой значительный шаг в направлении создания более общего искусственного интеллекта, способного воспринимать и взаимодействовать с миром во всей его сложности и многообразии.
В этой статье мы рассмотрели ключевые архитектурные компоненты, математические основы и практические аспекты мультимодальных языковых моделей. Надеюсь, это помогло вам лучше понять, как современные системы ИИ учатся объединять различные типы информации для более глубокого понимания мира.