マルチモーダルモデル

マルチモーダルモデルは、モダリティと呼ばれる複数種類のデータソースからの情報を処理・統合することで、人工知能（AI）を大きく進化させる。画像やテキストのみに焦点を当てた従来のモデルとは異なり、マルチモーダルシステムは、テキスト、画像、音声、ビデオ、センサーデータなどの入力を組み合わせることで、複雑なシナリオをより全体的かつ人間のように理解することができる。この統合により、シングルモダリティモデルでは見逃してしまうような複雑な関係や文脈を捉えることができ、より堅牢で多用途なAIアプリケーションにつながります。

定義

マルチモーダルモデルとは、2つ以上の異なるデータモダリティからの情報を同時に処理し、理解し、関連付けるために設計され、訓練されたAIシステムのことである。一般的なモダリティには、視覚（画像、ビデオ）、聴覚（音声、サウンド）、テキスト（自然言語処理 - NLP）、その他のセンサーデータ（LiDARや温度測定値など）が含まれる。核となる考え方は情報融合であり、より深い理解を達成するために異なるデータタイプの強みを組み合わせることである。例えば、ビデオを完全に理解するには、ビジュアルフレーム、話し言葉（音声）、そしてテキストキャプションや字幕を処理する必要があります。機械学習（ML）のトレーニングプロセスで、これらのモダリティ間の相関関係や依存関係を学習することで、多くの場合、深層学習（DL）技術を使用し、これらのモデルは、各モダリティを個別に分析するよりも、より豊かでニュアンスのある理解を開発します。

関連性と応用

実世界の情報は本質的に多面的であるため、マルチモーダルモデルの重要性は急速に高まっている。人間は本来、複数の感覚を使って世界を認識している。AIに同様の能力を持たせることで、より洗練された、文脈を考慮したアプリケーションを実現することができる。このようなモデルは、理解が多様なデータストリームの統合に依存する場合に極めて重要であり、複雑なタスクの精度向上につながります。

具体的な活用例をいくつか紹介しよう：

• 画像理解のための視覚言語モデル（VLM）： GooglePaliGemma 2、MicrosoftFlorence-2、OpenAIのCLIPのようなモデルは、画像とテキストデータを組み合わせる。これらのモデルは、画像キャプション付け（画像に対するテキスト説明の生成）や視覚的質問応答（VQA）（画像の内容に基づいて自然言語の質問に答える）などのタスクを実行できる。
• 自律走行システム： ウェイモのような企業は、マルチモーダル入力に大きく依存する車両を開発している。カメラ（視覚）、LiDAR（深度と形状）、レーダー（距離と速度）、時には音声センサーからのデータを融合し、環境を認識し、物体の動きを予測し、安全にナビゲートする。そのためには、多様なデータストリームをリアルタイムで推論処理する必要がある。
• センチメント分析の強化：テキストと音声（声のトーン）や視覚的な手がかり（表情）を組み合わせることで、センチメントをより正確に分析することができます。研究では、顧客フィードバック分析や人間とコンピュータの対話に応用するためのマルチモーダル感情分析を探求しています。
• 医療画像分析：医療スキャン（X線やMRIなど）と電子カルテ（テキスト）を組み合わせることで、より正確な診断が可能になる。AIと放射線学の進歩についてもっと読む。

主要概念と区別

マルチモーダルモデルを理解するには、関連する概念に精通する必要がある：

• マルチモーダル学習：これは、マルチモーダルモデルを訓練するためのアルゴリズムとテクニックの開発に焦点を当てたMLのサブフィールドである。学術論文でしばしば議論される、データの整合性や融合戦略などの課題に取り組む。
• 基礎モデル： GPT-4のような最新の基盤モデルの多くは、本質的にマルチモーダルであり、テキストと画像の両方を処理することができる。これらの大規模なモデルは、特定のタスクのために微調整できるベースとして機能する。
• 大規模言語モデル（LLM）：関連性はあるが、LLMは伝統的にテキスト処理に焦点を当てている。マルチモーダルモデルはより広範で、言語だけでなく、異なるデータタイプからの情報を扱い、統合するように明確に設計されている。しかし、先進的なLLMの中には、マルチモーダル機能を進化させたものもある。
• 特殊な視覚モデル：マルチモーダルモデルは、以下のような特殊なコンピュータビジョン（CV）モデルとは異なります。 Ultralytics YOLO.GPT-4のようなマルチモーダルモデルが画像を描写する（「マットの上に猫が座っている」）のに対し、YOLO モデルは物体検出や インスタンス分割に優れており、バウンディングボックスやピクセルマスクで猫の位置を正確に特定します。YOLO オブジェクトの位置を特定するのに対して、マルチモーダルモデルはシーンを解釈したり、シーンに関する質問に答えたりします。さまざまなYOLO モデルの比較をご覧ください。
• トランスフォーマー・アーキテクチャ アテンション・イズ・オール・ユー・ニード』で紹介したトランスフォーマー・アーキテクチャーは、多くの成功したマルチモーダルモデルの基本であり、アテンション・メカニズムを通じて異なるデータ・シーケンスの効果的な処理と統合を可能にする。

これらのモデルの開発とデプロイには、次のようなフレームワークがよく使われます。 PyTorchや TensorFlowまた、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、データセットとモデル学習ワークフローの管理に役立ちますが、HUBは現在、視覚に特化したタスクに重点を置いています。異なるデータタイプを橋渡しする能力により、マルチモーダルモデルはより包括的なAIへの一歩となり、将来の人工知能（AGI）に貢献する可能性がある。