Künstliche Intelligenz im Wandel: Die Ära der multimodalen Sprach- und Vision-Modelle

Im digitalen Zeitalter erleben wir eine rasche Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei den so genannten Großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs). Diese Modelle haben sich in den vergangenen Jahren durch ihre Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, einen Namen gemacht. Nun steht die nächste Generation dieser intelligenten Systeme vor der Tür: Multimodale Sprach- und Vision-Modelle, die nicht nur Texte verarbeiten, sondern auch visuelle Inhalte erkennen und interpretieren können.

Eines der neuesten Modelle in diesem Bereich ist PalmyraVision. Entwickelt von Get_Writer, zeichnet sich dieses Modell durch seine fortschrittlichen Bildverarbeitungsfähigkeiten aus. Es übertrifft bestehende Modelle wie GPT4V und Gemini 1.0 Ultra und erreicht eine beeindruckende Bewertung von 84,4 % im VQAv2-Evaluierungsset. PalmyraVision bietet die Möglichkeit, Texte basierend auf Bildern zu analysieren und zu generieren, was eine neue Ära der Genauigkeit und Anwendungsvielfalt in Unternehmen einläutet.

Diese multimodalen Modelle nutzen eine Methode, die es ermöglicht, eingefrorene textbasierte LLMs mit vortrainierten Bildencoder- und -decodermodellen zu kombinieren, indem sie zwischen den Einbettungsräumen dieser Modelle wechseln. Diese neuartige Herangehensweise erlaubt es ihnen, eine breite Palette von multimodalen Fähigkeiten vorzuführen: Bildsuche, Generierung neuer Bilder und multimodale Dialoge. Es ist der erste Ansatz, der in der Lage ist, auf beliebig vermischten Bild- und Texteingaben zu reagieren und kohärente Bild- (und Text-) Ausgaben zu generieren. Um starke Leistungen bei der Bildgenerierung zu erzielen, wird ein effizientes Zuordnungsnetzwerk vorgeschlagen, das die LLM an ein Standard-Text-zu-Bild-Generierungsmodell anpasst. Dieses Netzwerk übersetzt die verborgenen Textdarstellungen in den Einbettungsraum der visuellen Modelle, was die Nutzung der starken Textrepräsentationen des LLM für visuelle Ausgaben ermöglicht.

Die VisionLLM-Forschungsgruppe hat ein LLM-basiertes Framework für vision-zentrierte Aufgaben vorgestellt, das Bilder als eine Fremdsprache behandelt und vision-zentrierte Aufgaben mit Sprachaufgaben gleichsetzt, die flexibel mit Sprachanweisungen definiert und verwaltet werden können. Ein auf LLM basierender Decoder kann dann auf der Grundlage dieser Anweisungen angemessene Vorhersagen für offene Aufgaben treffen. Umfangreiche Experimente zeigen, dass VisionLLM verschiedene Ebenen der Aufgabenanpassung über Sprachanweisungen erreichen kann, von feinkörniger objektbezogener bis zu grobkörniger aufgabenspezifischer Anpassung, alles mit guten Ergebnissen.

Diese Technologien haben weitreichende Anwendungen. Sie könnten in der Zukunft für unterschiedlichste Branchen von Bedeutung sein, von der medizinischen Bildgebung über die automatisierte Inhaltsmoderation bis hin zum Entwurf von benutzerdefinierten Marketingmaterialien. Unternehmen wie Mindverse, das als AI-Partner agiert und maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, AI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr entwickelt, könnten von diesen Fortschritten besonders profitieren.

Quellen:
1. Twitter-Nachricht von Waseem AlShikh (@waseem_s) über die Einführung von #PalmyraVision. Verfügbar unter: https://twitter.com/_akhaliq/status/1663398106031857667
2. ArXiv-Papier "VisionLLM: Large Language Model is also an Open-Ended Decoder for Vision-Centric Tasks". Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/2305.11175
3. GitHub-Repository "Awesome-Multimodal-Large-Language-Models" von BradyFU. Verfügbar unter: https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
4. YouTube-Video "How Computer Vision is Changing Forever - Visual Prompting from Jacob Marks". Verfügbar unter: https://www.youtube.com/watch?v=5joBkbTy2yQ

Diese Quellen bieten einen tieferen Einblick in die technischen Details und die Möglichkeiten, die sich aus der Entwicklung von multimodalen großen Sprachmodellen ergeben. Sie zeigen, dass wir uns an der Schwelle zu einer neuen Ära der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendungen befinden, in der die Grenzen dessen, was möglich ist, immer weiter verschoben werden.