大模型之多模態(tài)檢索 原創(chuàng)
“ 多模態(tài)，一種讓大模型更加像人的技術(shù)”
多模態(tài)是目前人工智能領(lǐng)域非常重要的一個(gè)研究方向，也可以說(shuō)多模態(tài)是走向AGI(通用人工智能)的一種方式，關(guān)于多模態(tài)的介紹可以看文章什么是多模態(tài)
但從宏觀來(lái)看多模態(tài)只是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法論，其中有很多細(xì)分方向需要研究，比如多模態(tài)大模型，多模態(tài)檢索等；然后不同領(lǐng)域還會(huì)涉及到不同的技術(shù)與難點(diǎn)。
今天就來(lái)介紹一下多模態(tài)檢索以及其技術(shù)問題和應(yīng)用。
多模態(tài)檢索
多模態(tài)檢索是一個(gè)涉及多個(gè)數(shù)據(jù)模態(tài)(文本，圖像，視頻)的檢索技術(shù)，旨在通過整合這些不同形式的數(shù)據(jù)，提供更全面和精確的檢索結(jié)果。
以下從原理，技術(shù)和應(yīng)用等多個(gè)方面詳細(xì)介紹多模態(tài)檢索：
原理
多模態(tài)檢索的核心原理包括以下幾個(gè)方面：
模態(tài)融合：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)進(jìn)行檢索，融合方法可以是早期融合(特征層面融合)或晚期融合(在決策層面融合)。
嵌入空間：通過將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)共同的嵌入空間，使得不同模態(tài)的數(shù)據(jù)可以在同一空間中進(jìn)行比較和檢索。這個(gè)嵌入空間可以使得在一個(gè)模態(tài)中的查詢能夠找到在其它模態(tài)中相關(guān)的內(nèi)容。
特征共享：利用共享的特征表示(如聯(lián)合特征向量)來(lái)進(jìn)行檢索，提升了跨模態(tài)匹配的準(zhǔn)確性。
技術(shù)
多模態(tài)檢索技術(shù)可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行理解：
數(shù)據(jù)預(yù)處理
文本處理：包括分詞，去停用詞，詞嵌入(如Word2Vec，GloVe，BERT等)
圖像處理：包括縮放，裁剪，顏色標(biāo)準(zhǔn)化等，通常使用CNN提取特征
音頻處理：包括聲音分段，特征提取(如MFCC，圖譜)等
視頻處理：包括幀提取，時(shí)間序列建模等，使用3D CNN，LSTM等技術(shù)處理時(shí)空特征
特征提取與表示
文本特征：通過深度學(xué)習(xí)模型(如BERT，GPT)提取文本的上下文語(yǔ)義
圖像特征：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的視覺特征
音頻特征：利用聲學(xué)模型(如CNN，RNN)提取音頻的特征
視頻特征：通過3D CNN或RNN捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征
模態(tài)融合技術(shù)
早期融合：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在特征層面進(jìn)行融合，生成綜合特征表示，常見的方法包括特征拼接，加權(quán)平均等
晚期融合：先分別處理各個(gè)模態(tài)的特征，然后在檢索或決策階段將這些結(jié)果進(jìn)行合并。常見的方法包括投票機(jī)制，加權(quán)合并等
聯(lián)合嵌入：將不同模態(tài)數(shù)據(jù)映射到一個(gè)共同的嵌入空間，通過優(yōu)化算法(如對(duì)比損失函數(shù))來(lái)保持模態(tài)間的一致性
模型與算法
對(duì)比學(xué)習(xí)：通過對(duì)比不同模態(tài)的嵌入向量，使得相似內(nèi)容在嵌入空間中更接近
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：用于生成和增強(qiáng)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的特征表示
注意力機(jī)制：在模態(tài)融合中用于動(dòng)態(tài)調(diào)整不同模態(tài)的權(quán)重
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：包括多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如多模態(tài)Transformer等
應(yīng)用
多模態(tài)檢索技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景：
圖像與文本檢索
圖像搜索：用戶上傳一張圖片，系統(tǒng)檢索與該圖像相關(guān)的文本描述或標(biāo)簽
文本到圖像檢索：用戶輸入一段文本，系統(tǒng)找到匹配該描述的圖像
視頻檢索
視頻內(nèi)容檢索：通過輸入文字描述或語(yǔ)音查詢，檢索包含相關(guān)內(nèi)容的視頻片段
視頻標(biāo)簽生成：自動(dòng)為視頻生成相關(guān)的文本標(biāo)簽，以便于檢索和分類
多模態(tài)推薦系統(tǒng)
個(gè)性化推薦：基于用戶的文本評(píng)論，點(diǎn)擊行為，觀看歷史等多種數(shù)據(jù)提供推薦。例如，推薦電影，音樂和商品。
醫(yī)療診斷
影像與文本分析：結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像(如X光片，CT掃碼)和患者的文本記錄進(jìn)行診斷和病情分析
社交媒體分析
內(nèi)容理解：分析社交媒體中的文本，圖片和視頻內(nèi)容，提供更全面的情感分析，趨勢(shì)識(shí)別等
挑戰(zhàn)與發(fā)展方向
數(shù)據(jù)對(duì)齊與匹配
多模態(tài)對(duì)齊：如何有效對(duì)齊不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，使得跨模態(tài)匹配更加準(zhǔn)確
跨模態(tài)學(xué)習(xí)
跨模態(tài)遷移：如何在不同模態(tài)間遷移學(xué)習(xí)，提高系統(tǒng)在新模態(tài)下的表現(xiàn)
實(shí)時(shí)性與效率
處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：需要處理和檢索大規(guī)模的多模態(tài)數(shù)據(jù)，保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力
隱私與安全
數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：在處理用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，需要保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全
總結(jié)
多模態(tài)檢索技術(shù)通過整合不同形式的數(shù)據(jù)，提供了更加豐富和精準(zhǔn)的檢索能力。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，多模態(tài)檢索在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的潛力，同時(shí)也面臨著一系列挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步的研究和技術(shù)突破。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
