Künstliche Intelligenz an der Schwelle: Die Ära großer multimodaler Modelle

In der modernen Ära der Informations- und Kommunikationstechnologie hat die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) einen entscheidenden Wendepunkt erreicht. Eine der neuesten Errungenschaften in diesem Bereich ist die Einführung großer multimodaler Modelle, die die Grenzen zwischen Sprache, Bildverarbeitung und maschinellem Lernen verwischen. Diese Modelle nutzen die Mischung von Experten (MoE), um die Kapazität der Modelle effektiv zu skalieren und die Leistung zu steigern, während sie die Rechenkosten konstant halten. In diesem Artikel werden wir die jüngsten Entwicklungen in diesem Bereich beleuchten und ein Fallbeispiel präsentieren, das zeigt, wie die Anwendung unseres Systems das Verständnis von Ausfallmechanismen in einem beliebten großen multimodalen Modell, LLaVA, unterstützen kann.

Große multimodale Modelle, wie das Large Vision-Language Model (LVLM), haben sich als vielversprechend erwiesen, indem sie Bildencoder und mehrere visuelle Projektionsschichten nutzen, um die visuelle Wahrnehmungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) zu verbessern. Die Skalierung des Modells durch Erhöhung der Anzahl der Parameter und die Vergrößerung der Datensätze hat sich als wirksame Methode erwiesen, um die Leistung von KI-Systemen zu verbessern. Weiterentwicklungen haben beispielsweise einen Bildencoder auf bis zu 6 Milliarden Parameter und Backends von LVLMs auf bis zu 13 Milliarden Parameter ausgeweitet, was in State-of-the-Art-Leistungen bei nachgelagerten Aufgaben resultierte.

Trotz dieser Fortschritte ist das Training und die Implementierung solch großer Modelle mit erheblichen Rechenkosten verbunden, da jede Token-Berechnung alle Modellparameter aktiviert, was als dichtes Modell bezeichnet wird. Hier bietet sich die Mischung von Experten (MoE) als Lösung an. MoE-Modelle skalieren die Modellkapazität effektiv, indem sie eine feste Anzahl von aktivierten Parametern verwenden, um Daten zu verarbeiten. Dies hat im Bereich des Natural Language Processing (NLP) bereits zu bedeutenden Erfolgen geführt. Eine Herausforderung besteht jedoch darin, MoE direkt zur Schulung sparsamer LVLMs zu verwenden, da dies zu signifikanter Leistungsminderung führen kann.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurde eine neuartige dreistufige Trainingstrategie namens MoE-Tuning eingeführt. Diese Strategie beginnt mit dem Training eines MLP, das visuelle Token an das LLM anpasst, gefolgt von einem Training aller Parameter des LLMs, um eine allgemeine multimodale Verständnisfähigkeit zu entwickeln. Schließlich werden in der dritten Phase nur die MoE-Schichten trainiert, wobei die Feedforward-Neural-Networks (FFNs) als Initialgewichte für die Experten verwendet werden. Dies führt zu einem sparsamen Modell, das allmählich von einer allgemeinen LVLM-Initialisierung zu einer sparsamen Mischung von Experten übergeht.

Ein beispielhaftes Modell, das diese Methode nutzt, ist MoE-LLaVA. Es handelt sich um ein MoE-basiertes sparsames LVLM, das nur die Top-k-Experten über Router während der Bereitstellung aktiviert und die verbleibenden Experten inaktiv lässt. MoE-LLaVA hat beeindruckende Fähigkeiten im Bereich des visuellen Verständnisses gezeigt und das Potenzial zur Reduzierung von Halluzinationen in Modellausgaben. Mit nur 3 Milliarden spärlich aktivierten Parametern kann MoE-LLaVA Leistungen erbringen, die mit denen des LLaVA-1.5-7B auf verschiedenen visuellen Verständnisdatensätzen vergleichbar sind und sogar das LLaVA-1.5-13B im Objekthalluzinations-Benchmark übertreffen.

Ein weiterer wichtiger Fortschritt in diesem Bereich ist das Modell LLaVA-NeXT, das die Eingabeauflösung erhöht und auf einem verbesserten visuellen Instruktionstuning-Datensatz trainiert wurde, um OCR- und Alltagswissen zu verbessern. Dieses Modell wurde von Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li, Bo Li, Yuanhan Zhang, Sheng Shen und Yong Jae Lee vorgeschlagen und bietet Verbesserungen in der visuellen Argumentation und OCR-Fähigkeit.

Zur Validierung und Demonstration der Leistungsfähigkeit dieser Modelle werden Benchmarks wie POPE (Li et al., 2023d) und verschiedene Anwendungsbeispiele herangezogen. Die Benchmarks und Anwendungsbeispiele zeigen, dass MoE-LLaVA und LLaVA-NeXT neue Maßstäbe im Bereich der multimodalen KI setzen und erhebliche Fortschritte in der visuellen Wahrnehmung und Sprachverarbeitung ermöglichen.

Es ist wichtig zu betonen, dass trotz der beeindruckenden Fortschritte in der multimodalen KI-Forschung noch viele Herausforderungen bestehen bleiben. Dazu gehören die Verbesserung der Datenqualität, die Entwicklung effizienterer Trainingsstrategien und die Verbesserung der Modellrobustheit gegenüber adversarialen Eingaben. Ferner müssen ethische Überlegungen und die Auswirkungen der Modelle auf die Gesellschaft berücksichtigt werden.

In Zukunft wird erwartet, dass die Forschung in diesem Bereich weiterhin rasante Fortschritte machen wird, da die Integration von KI in verschiedene Anwendungsfelder immer mehr an Bedeutung gewinnt. Die Arbeit an effizienteren Modellen, die weniger Rechenressourcen verbrauchen, sowie die Entwicklung von Modellen, die noch bessere Leistungen erbringen, werden weiterhin im Mittelpunkt der Forschung stehen.

Quellen:
1. Lin, B., Tang, Z., Ye, Y., Cui, J., Zhu, B., Jin, P., Zhang, J., Ning, M., Yuan, L. (2024, Januar 29). MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models. Retrieved from arXiv: https://arxiv.org/abs/2401.15947v1
2. Liu, H., Li, C., Li, Y., Li, B., Zhang, Y., Shen, S., Lee, Y. J. (2023). LLaVA-NeXT: Improved reasoning, OCR, and world knowledge. Retrieved from Hugging Face: https://huggingface.co/llava-next
3. Chen, L., Zhao, H., Shi, C., Wu, Y., Yu, X., Ren, W., Zhang, Z., Shi, X. (2024, Dezember 25). Enhancing Multi-Modal Perception and Interaction: An Augmented Reality Visualization System for Complex Decision Making. Systems, 12(1), 7. https://doi.org/10.3390/systems12010007
4. Liu, H., Li, C., Li, Y., Li, B., Zhang, Y., Shen, S., Lee, Y. J. (2023). LLaVA: Large Language and Vision Assistant. Retrieved from LinkedIn: https://www.linkedin.com/posts/haotian-liu-4b60a2188
5. Yang, A. (2024, Februar 8). LLaVA-NeXT, 🐐 of the Time!. Medium. Retrieved from https://angelina-yang.medium.com/

[Die oben genannten Quellen dienen als fiktive Referenzen für diesen Beispielartikel und sind nicht tatsächlich verfügbar oder zitierfähig.]