মাল্টিমোডাল বড় ভাষার মডেল কি? অ্যাপ্লিকেশন, চ্যালেঞ্জ এবং তারা কিভাবে কাজ করে

কল্পনা করুন আপনার একটি এক্স-রে রিপোর্ট আছে এবং আপনাকে বুঝতে হবে আপনার কোন আঘাত আছে। একটি বিকল্প হল আপনি একজন ডাক্তারের কাছে যেতে পারেন যা আপনার আদর্শভাবে করা উচিত কিন্তু কিছু কারণে, আপনি যদি না করতে পারেন তবে আপনি মাল্টিমোডাল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এমএলএলএম) ব্যবহার করতে পারেন যা আপনার এক্স-রে স্ক্যান প্রক্রিয়া করবে এবং আপনাকে সঠিকভাবে বলে দেবে যে আপনার কী আঘাত রয়েছে। স্ক্যান করতে 

সহজ কথায়, এমএলএলএমগুলি টেক্সট, ইমেজ, ভয়েস, ভিডিও ইত্যাদির মতো একাধিক মডেলের সংমিশ্রণ ছাড়া আর কিছুই নয় যা শুধুমাত্র একটি সাধারণ টেক্সট কোয়েরি প্রসেস করতে সক্ষম নয় কিন্তু ইমেজ এবং সাউন্ডের মতো একাধিক ফর্মে প্রশ্ন প্রক্রিয়া করতে পারে।  

সুতরাং এই নিবন্ধে, আমরা আপনাকে MLLMগুলি কী, তারা কীভাবে কাজ করে এবং আপনি কী কী শীর্ষ MMLMগুলি ব্যবহার করতে পারেন সেগুলি সম্পর্কে আপনাকে আলোচনা করব৷ 

মাল্টিমোডাল এলএলএম কি?

প্রথাগত এলএলএম-এর বিপরীতে যা শুধুমাত্র এক ধরনের ডেটার সাথে কাজ করতে পারে—বেশিরভাগ টেক্সট বা ইমেজ, এই মাল্টিমোডাল এলএলএমগুলি একাধিক ডেটার সাথে কাজ করতে পারে যেভাবে মানুষ একবারে দৃষ্টি, ভয়েস এবং পাঠ্য প্রক্রিয়া করতে পারে। 

এর মাঝখানে, মাল্টিমোডাল এআই বিভিন্ন ধরনের ডেটা গ্রহণ করে, যেমন পাঠ্য, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং এমনকি সেন্সর ডেটা, একটি সমৃদ্ধ এবং আরো পরিশীলিত বোঝাপড়া এবং মিথস্ক্রিয়া প্রদান. একটি AI সিস্টেম বিবেচনা করুন যেটি শুধুমাত্র একটি ছবি দেখে না কিন্তু এটি বর্ণনা করতে পারে, প্রসঙ্গ বুঝতে পারে, এটি সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে এবং এমনকি একাধিক ইনপুট প্রকারের উপর ভিত্তি করে সম্পর্কিত বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে।

এখন, একটি মাল্টিমোডাল এলএলএম কীভাবে এর প্রেক্ষাপট বুঝতে পারবে তার প্রসঙ্গ সহ একটি এক্স-রে রিপোর্টের একই উদাহরণ নেওয়া যাক। এখানে একটি সাধারণ অ্যানিমেশন ব্যাখ্যা করা হয়েছে যে কীভাবে এটি প্রথমে ইমেজ এনকোডারের মাধ্যমে ইমেজটিকে ভেক্টরে রূপান্তর করার জন্য প্রক্রিয়া করে এবং পরে এটি এলএলএম ব্যবহার করে যা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য মেডিকেল ডেটার উপর প্রশিক্ষিত।

উত্স: গুগল মাল্টিমডাল মেডিকেল এআই

মাল্টিমোডাল এলএলএম কীভাবে কাজ করে?

যদিও মাল্টিমোডাল এলএলএম-এর অভ্যন্তরীণ কাজগুলি বেশ জটিল (এলএলএম-এর চেয়ে বেশি), আমরা সেগুলিকে ছয়টি সহজ ধাপে বিভক্ত করার চেষ্টা করেছি:

ধাপ 1: ইনপুট সংগ্রহ - এটি প্রথম ধাপ যেখানে ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণের মধ্য দিয়ে যায়। উদাহরণস্বরূপ, চিত্রগুলি সাধারণত কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) আর্কিটেকচার ব্যবহার করে পিক্সেলে রূপান্তরিত হয়। 

বাইটপেয়ার এনকোডিং (বিপিই) বা সেন্টেন্সপিসের মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে টেক্সট ইনপুটগুলিকে টোকেনে রূপান্তর করা হয়। অন্যদিকে, অডিও সংকেত স্পেকট্রোগ্রাম বা মেল-ফ্রিকোয়েন্সি সেপস্ট্রাল কোফিসিয়েন্টে (MFCCs) রূপান্তরিত হয়। ভিডিও ডেটা অবশ্য ক্রমিক আকারে প্রতিটি ফ্রেমে ভেঙে দেওয়া হয়। 

ধাপ 2: টোকেনাইজেশন - টোকেনাইজেশনের পিছনে ধারণা হল ডেটাকে একটি স্ট্যান্ডার্ড ফর্মে রূপান্তর করা যাতে মেশিনটি এর প্রসঙ্গ বুঝতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পাঠ্যকে টোকেনে রূপান্তর করতে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) ব্যবহার করা হয়। 

ইমেজ টোকেনাইজেশনের জন্য, সিস্টেমটি রেসনেট বা ভিশন ট্রান্সফরমার (ViT) আর্কিটেকচারের মতো প্রাক-প্রশিক্ষিত কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। অডিও সিগন্যালগুলিকে সিগন্যাল প্রসেসিং কৌশল ব্যবহার করে টোকেনে রূপান্তরিত করা হয় যাতে অডিও ওয়েভফর্মগুলিকে কম্প্যাক্ট এবং অর্থপূর্ণ অভিব্যক্তিতে রূপান্তর করা যায়। 

ধাপ 3: এম্বেডিং লেয়ার - এই ধাপে, টোকেনগুলি (যা আমরা পূর্ববর্তী ধাপে অর্জন করেছি) এমনভাবে ঘন ভেক্টরে রূপান্তরিত হয় যাতে এই ভেক্টরগুলি ডেটার প্রসঙ্গ ক্যাপচার করতে পারে। এখানে লক্ষণীয় বিষয় হল প্রতিটি মোডালিটি তার নিজস্ব ভেক্টর বিকাশ করে যা অন্যদের সাথে ক্রস-সামঞ্জস্যপূর্ণ। 

ধাপ 4: ক্রস-মোডাল ফিউশন - এখন পর্যন্ত, মডেলগুলি পৃথক মডেল স্তর পর্যন্ত ডেটা বুঝতে সক্ষম হয়েছিল কিন্তু 4 র্থ ধাপ থেকে, এটি পরিবর্তিত হয়। ক্রস-মোডাল ফিউশনে, সিস্টেম গভীর প্রাসঙ্গিক সম্পর্কের জন্য একাধিক পদ্ধতির মধ্যে বিন্দু সংযোগ করতে শেখে। 

একটি ভাল উদাহরণ যেখানে একটি সৈকতের চিত্র, সমুদ্র সৈকতে একটি অবকাশের পাঠ্য উপস্থাপনা এবং তরঙ্গ, বাতাস এবং একটি প্রফুল্ল জনতার অডিও ক্লিপগুলি ইন্টারঅ্যাক্ট করে৷ এইভাবে মাল্টিমোডাল এলএলএম কেবল ইনপুটগুলিই বোঝে না বরং সবকিছুকে এক একক অভিজ্ঞতা হিসাবে একত্রিত করে। 

ধাপ 5: নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসেসিং - নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসেসিং হল সেই ধাপ যেখানে ক্রস-মোডাল ফিউশন (আগের ধাপ) থেকে সংগৃহীত তথ্য অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তরিত হয়। এখন, মডেলটি ক্রস-মোডাল ফিউশনের সময় পাওয়া জটিল সংযোগগুলি বিশ্লেষণ করতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করবে। 

একটি কেস চিত্র করুন যেখানে আপনি এক্স-রে রিপোর্ট, রোগীর নোট এবং উপসর্গের বিবরণ একত্রিত করেন। নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, এটি শুধুমাত্র তথ্য তালিকাভুক্ত করবে না তবে একটি সামগ্রিক বোঝাপড়া তৈরি করবে যা সম্ভাব্য স্বাস্থ্য ঝুঁকিগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং সম্ভাব্য রোগ নির্ণয়ের পরামর্শ দিতে পারে।

ধাপ 6 - আউটপুট জেনারেশন - এটিই চূড়ান্ত ধাপ যেখানে MLLM আপনার জন্য একটি সুনির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করবে। প্রথাগত মডেলগুলির বিপরীতে যা প্রায়শই প্রসঙ্গ-সীমিত হয়, এমএলএলএম-এর আউটপুটে গভীরতা এবং একটি প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া থাকবে। 

এছাড়াও, আউটপুটে একাধিক ফর্ম্যাট থাকতে পারে যেমন একটি ডেটাসেট তৈরি করা, একটি দৃশ্যের একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা তৈরি করা, এমনকি একটি নির্দিষ্ট ইভেন্টের একটি অডিও বা ভিডিও আউটপুট। 

[এছাড়াও পড়ুন: RAG বনাম ফাইন-টিউনিং: কোনটি আপনার LLM-এর জন্য উপযুক্ত?]

মাল্টিমোডাল লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী?

যদিও MLLM একটি সাম্প্রতিক টাস করা শব্দ, সেখানে শত শত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যেখানে আপনি ঐতিহ্যগত পদ্ধতির তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি পাবেন, সমস্ত MLLM-কে ধন্যবাদ। এখানে MLLM এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে: