EPFL-dən daha çevik AI üçün yeni multimodal model

İstər söhbət botlarının böyük əksəriyyəti olan OpenAI və ya ChatGPT-dən danışırıq generativ süni intellekt deyilənlərə əsaslanır Böyük Dil Modeli (LLM), modelləri dərin öyrənmə böyük həcmdə mətn vasitəsilə məlumatı öyrənərək onlara verilən suallara cavab vermək üçün təlim keçmişdir.

Son sərhəddiGenerativ AI var multimodal modellərdaha təkmil təcrübə və xidmət təklif etmək üçün dil anlayışı və şəkillər, video və audio birləşdirən .

Bununla belə, onların yaradılması bir sıra çətinliklər yaradır, xüsusən də niyyət kiçik miqyasda multimodal modellər qurmaqdırsa: tez-tez çatışmayan məlumatların olması məlumatın olmaması səbəbindən, demək olar ki, həmişə resursların qismən olması səbəbindən.

Bir sözlə, risk modelin çatışmazlıq əsasında öyrənməsi, hesablamaların və proqnozların təhrif olunmasıdır. Və burada EPFL yeni layihəsinə başladı.

Lozanna və Sürix Texniki Universitetindən yaşıl enerji koalisiyası
3D-də Virtual Reallığı hiss etdirəcək texnoloji əlcək

MultiModN, Lozannada doğulmuş modul multimodal model

Mən ricercatori del Lozanna Federal Politexniki (EPFLMühəndislik və informasiya texnologiyaları baxımından dünyanın ən yaxşı universitetlərindən biri olan ), əslində inkişaf etmişdir MultiModN, bu yaxınlarda NeurIPS2023-də təqdim edilən unikal modul multimodal model.

EPFL-in Kompüter Elmləri və Kommunikasiya Məktəbinin Maşın Öyrənməsi (ML4ED) və Maşın Öyrənməsi və Optimizasiyası (MLO) laboratoriyalarından olan tədqiqatçılar böyük, lakin daha kiçik miqyasda düşünmək üçün tam əksini inkişaf etdirib sınaqdan keçirməyə qərar verdilər.

Müəllimin rəhbərlik etdiyi Meri-Anne HartliMLO və Yale Tibb Məktəbində birgə keçirilən Qlobal Ağıllı Sağlamlıq Texnologiyaları Laboratoriyasının direktoru və professor Tanja Käser, ML4ED-in direktoru, komanda mətndən, şəkillərdən, videolardan və səslərdən öyrənə bilən, lakin mövcud olanlardan fərqli olaraq, dəyişən sayda kiçik modullar, avtonom və giriş-xüsusi.

Sonuncu mövcud məlumat əsasında seçilə bilər və sonra istənilən nömrə, birləşmə və ya daxiletmə növü ardıcıllığına birləşdirilə bilər. Beləliklə, o, istənilən sayda və ya birləşmiş proqnozlar yarada bilər.

"MultiModN-i qiymətləndirdik on real fəaliyyəttibbi diaqnoz, akademik performans proqnozu və hava proqnozu üçün dəstək daxil olmaqla, izah etdi Vinitra Swamy, ML4ED və MLO-da PhD tələbəsi və layihənin ilk həmmüəllifi.

“Bu təcrübələr vasitəsilə biz inanırıq ki, MultiModN multimodal modelləşdirməyə mahiyyətcə şərh edilə bilən və çatışmayan məlumatlara davamlı yanaşmadır.".

EPFL-in daha güclü kvant kompüterləri üçün "resepti"
Süni intellektdən kriptovalyutalara həlledici təkan?

İlk istifadə halı: tibb işçiləri üçün klinik qərarlar

MultiModN-in ilk istifadə vəziyyəti dəstək sistemi kimi olacaq klinik qərarlar resurs məhdud şəraitdə tibb işçiləri üçün.

Səhiyyə sektorunda, əslində, klinik məlumatlar çox vaxt itkin olur, ola bilsin ki, məhdud resurslar (xəstənin müəyyən bir testi ödəyə bilmir) və ya əksinə, resurs və məlumatların bolluğu səbəbindən. MultiModN, sözdə qərəzləri qəbul etmədən bu real dünya məlumatlarından öyrənə və proqnozları istənilən birləşməyə və ya giriş sayına uyğunlaşdıra bilir.

"İtkin məlumat resurs məhdud kontekstlərdə əlamətdardır və modellər bu çatışmayan nümunələri öyrəndikcə öz proqnozlarında səhvləri kodlaya bilirlər”. vurğuladı Meri-Anne Hartli.

“Gözlənilməz mövcud resurslar qarşısında çeviklik ehtiyacı MultiModN-i ilhamlandırdı.".

Ən yaxşı halda AI və maşın öyrənməsinin xidmətlərə təsiri
Rəqəmsal sənətdə AI-nin artan təsirinin bütün səbəbləri

Laboratoriyadan real həyata: pnevmoniya və vərəmlə bağlı sınaq gedir

Nəşr, bununla belə, tətbiq və sahə sınaqlarına doğru ilk addımdır. Professor Hartley Lozanna Universitet Xəstəxanasında (CHUV) və Bern Universitet Xəstəxanasında olan Inselspitaldakı həmkarları ilə birgə işləyib. klinik tədqiqatlar resurs məhdud şəraitdə pnevmoniya və vərəmin diaqnostikasına diqqət yetirir və minlərlə xəstəni işə cəlb etmək prosesindədir. Cənubi Afrika, Tanzania, Namibiya e benin.

Tədqiqat qrupları geniş təlim təşəbbüsü, tədris işləri apardılar 100-dən çox həkim Ultrasəs şəkilləri və videoları daxil olmaqla multimodal məlumatları sistematik şəkildə toplamaq, beləliklə MultiModN aşağı resurslu bölgələrdən real məlumatlara həssas olmaq üçün öyrədilə bilər.

"Biz MultiModN-in idarə etmək üçün nəzərdə tutulduğu kompleks multimodal məlumatları tam olaraq toplayırıq"-dedi həkim Noémie Boillat-Blanco, CHUV-da infeksion xəstəliklər üzrə mütəxəssis.

“Bizi qiymətləndirə biləcək bir modeli görməkdən həyəcanlanırıq çatışmayan resursların mürəkkəbliyi kontekstlərimizdə və müntəzəm klinik qiymətləndirmələrin sistematik olmaması", - deyə həkim əlavə etdi Kristina Keytel İsveçrənin paytaxtı Inselspital universitet xəstəxanası.

AI təhlükəsizliyi? Bletchley Park bəyanatı çox vacibdir
Jurnalistikanın xidmətində AI üçün Axel Springer-OpenAI oxu

Maşın öyrənmə ictimai rifahın xidmətindədir

MultiModN-in inkişafı və öyrədilməsi EPFL-nin maşın öyrənmə alətlərini reallığa və ictimai rifaha uyğunlaşdırmaq səylərinin davamını təmsil edir və işə salındıqdan qısa müddət sonra gəlir. Meditron, xüsusi olaraq tibb sektoru üçün nəzərdə tutulmuş süni intellekt modeli.

Meditron həm də Böyük Dil Modelləri (LLM) kateqoriyasına aiddir, lakin geniş tapşırıqları yerinə yetirən ümumi modellərdən fərqli olaraq, tibb sahəsi, və ölçü baxımından daha yığcam, lakin eyni dərəcədə effektivdir.

Meditronun məqsədi tibbi məlumatlara çıxışı demokratikləşdirmək yüksək keyfiyyətli, beləliklə, klinik qərarlara kömək edir.

EPFL tədqiqatçıları müvafiq olaraq 7 milyard və 70 milyard parametrli iki versiya hazırladılar və modellər geniş və dəqiq bilik bazasını təmin edərək, nəzərdən keçirilmiş elmi ədəbiyyat və müxtəlif klinik təlimatlar daxil olmaqla seçilmiş, yüksək keyfiyyətli tibbi məlumat mənbələri üzərində təlim keçiblər.

2023-cü ilin noyabrında təqdim olunan həm Meditron, həm də MultiModN buna görə də EPFL-in məsuliyyətli və effektiv süni intellektin cəmiyyətin bütün sektorlarının xeyrinə texnoloji innovasiyaları necə təşviq edə biləcəyinə yönəlmiş yeni AI Mərkəzinin missiyasına uyğundur.

Milyonlarla batareyaya qənaət edə bilən inqilabi sensorlar
AI: Başlamaq üzrə olan müharibə gözlədiyimiz kimi olmayacaq...