マルチモーダルLLMの活用方法と技術解説

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Original URL: https://zenn.dev/elith/articles/d21b97f52a7ab8

要約:

- マルチモーダルLLM（大規模言語モデル）が登場し、画像や音声など複数のモダリティに対応。 - LLMのマルチモーダル化により、様々な恩恵が得られる。 - 学習済みモデル同士を組み合わせることで、学習の効率化が実現。 - マルチモーダルLLMの利点： - 多様なモダリティを扱う分野（医療、ロボティクス、Eコマースなど）での活用。 - ユーザーインターフェースの柔軟性向上。 - LLMに関する知見や技術の利用。 - マルチモーダルLLMの活用方法： - 人の理解のアシスト：質問回答や解説、要約を行う。 - 生成・編集：画像や音声の生成・編集を行う。 - 自律エージェント：周囲の環境を認識し、指示文を実行。 - マルチモーダルLLMの構築方法： - モデル構造：LLMと他の事前学習済みモデルをコネクタで接続。 - 学習：事前学習とインストラクション・チューニングの2段階。 - 事前学習では、モダリティ間のアラインメントを行い、指示文に基づく学習を実施。 - インストラクション・チューニングでは、多様な指示文に対する適切な回答を学習。 - マルチモーダルLLMは、入出力できるモダリティを増やし、応用範囲を広げる。 - 株式会社ElithはAI技術をビジネスに実装し、LLMの活用に関する取り組みを行っている。