私のオープンソース プロジェクト: PyTorch 用の柔軟なマルチモーダル言語モデル フレームワーク

マルチモーダル AI の可能性は、高度な医療診断から、より豊かでダイナミックな顧客体験の創出まで、あらゆるところに広がっています。しかし、現場にいる私たちにとって、テキスト、画像、音声などを処理できるマルチモーダル システムの構築は、カスタム統合、定型コード、互換性の問題が果てしなく絡み合う作業のように感じられることがよくあります。これが私のフラストレーションであり、最終的にAnyModalの作成につながりました。

なぜマルチモーダル AI なのか?

現実を直視しましょう。人間と世界との関わりは、1 種類のデータに限定されません。私たちは、言葉、映像、音、身体感覚を同時に解釈します。マルチモーダル AI の概念は、まさにこのアイデアから生まれました。マルチモーダル AI では、複数の種類のデータを同じ処理パイプラインに取り込むことで、これまでは単一モダリティ システムでは複雑すぎたタスクをモデルで処理できるようになります。X 線と医療記録を一緒に分析するヘルスケア アプリケーションや、テキストと音声の両方の手がかりを考慮して顧客の感情を正確に判断するカスタマー サービス システムを想像してみてください。

しかし、ここに課題があります。テキスト (GPT など) や画像 (ViT など) の単一モダリティ モデルは確立されていますが、それらを組み合わせてスムーズにやり取りするのは簡単ではありません。技術的な複雑さにより、多くの研究者や開発者がマルチモーダル AI を効果的に調査することができませんでした。そこでAnyModalの登場です。

既存のマルチモーダルソリューションの問題点

私自身の機械学習の仕事で、GPT、ViT、オーディオ プロセッサなどのツールは単独でも強力ですが、これらのツールを組み合わせてマルチモーダル システムを作成すると、多くの場合、プロジェクト固有の扱いにくいコードでそれらをつなぎ合わせる必要があることに気付きました。このアプローチは拡張できません。モダリティを統合するための現在のソリューションは、高度に専門化されており、特定のタスク (画像キャプションや視覚的な質問への回答など) のみを対象に設計されているか、データ タイプを連携させるためだけに大量の定型コードを必要とします。

既存のフレームワークは、特定のモダリティの組み合わせに焦点を絞っているため、新しいデータ タイプに拡張したり、同じ設定をさまざまなタスクに適応させたりすることが困難です。AI モデルのこの「サイロ化された」構造は、私が常に車輪の再発明をしていることを意味していました。そこで、あらゆるタイプのデータを手間をかけずにまとめる柔軟なモジュール フレームワークであるAnyModalを構築することを決めました。

AnyModal とは何ですか?

AnyModalは、マルチモーダル AI 開発を簡素化および合理化するために設計されたフレームワークです。テキスト以外の入力のトークン化、エンコード、生成を処理することで、さまざまな入力タイプを組み合わせる複雑さを軽減するように構築されており、大規模言語モデル (LLM) に新しいデータ型を簡単に追加できます。

このコンセプトは、入力パイプラインへのモジュール方式のアプローチを中心に展開されます。AnyModal を使用すると、機能エンコーダー (画像用の Vision Transformer やオーディオ用のスペクトログラム プロセッサなど) を交換して、LLM にシームレスに接続できます。このフレームワークは複雑さの多くを抽象化するため、これらのシステムを相互に互換性のあるものにするために何週間もかけてコードを書く必要はありません。

AnyModalの基礎: 入力トークン化

AnyModal の重要なコンポーネントは、非テキスト データと LLM のテキストベースの入力処理の間のギャップを埋める入力トークナイザーです。その仕組みは次のとおりです。

• 特徴エンコーディング: 各モダリティ (画像や音声など) ごとに、重要な特徴を抽出するために専用のエンコーダーが使用されます。たとえば、画像を扱う場合、AnyModal は、画像を処理して一連の特徴ベクトルを出力する Vision Transformer (ViT) を使用できます。これらのベクトルは、画像キャプションや視覚的な質問応答などのアプリケーションに不可欠な、オブジェクト、空間関係、テクスチャなどの重要な側面をキャプチャします。
• 投影レイヤー: エンコード後、特徴ベクトルは LLM のトークン空間と一致しないことがよくあります。スムーズな統合を実現するために、AnyModal はこれらのベクトルを LLM の入力トークンと一致するように変換する投影レイヤーを使用します。たとえば、ViT からのエンコードされたベクトルは LLM の埋め込み空間にマッピングされ、LLM のアーキテクチャ内でのマルチモーダル データの一貫したフローが可能になります。

この二重層アプローチにより、モデルはマルチモーダル データを単一のシーケンスとして処理し、すべての入力タイプを考慮した応答を生成できるようになります。基本的に、AnyModal は、異なるデータ ソースを LLM が理解できる統一された形式に変換します。

仕組み: 画像入力の例

AnyModal がどのように動作するかを理解するために、LLM で画像データを使用する例を見てみましょう。

 from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification from anymodal import MultiModalModel from vision import VisionEncoder, Projector # Step 1: Initialize Vision Components processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224') vision_model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224') vision_encoder = VisionEncoder(vision_model) # Step 2: Define Projection Layer for Compatibility vision_tokenizer = Projector(in_features=vision_model.config.hidden_size, out_features=768) # Step 3: Initialize LLM and Tokenizer from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM llm_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") llm_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") # Step 4: Build the AnyModal Multimodal Model multimodal_model = MultiModalModel( input_processor=None, input_encoder=vision_encoder, input_tokenizer=vision_tokenizer, language_tokenizer=llm_tokenizer, language_model=llm_model, input_start_token='<|imstart|>', input_end_token='<|imend|>', prompt_text="Describe this image: " )

このモジュール式セットアップにより、開発者はさまざまなエンコーダーや LLM をプラグアンドプレイで使用して、画像のキャプション作成から質問への回答まで、さまざまなマルチモーダル タスクにモデルを適応させることができます。

AnyModalの現在のアプリケーション

AnyModal はすでにいくつかのユースケースに適用されており、次のような素晴らしい結果が得られています。

• LaTeX OCR : 複雑な数式を読み取り可能なテキストに変換します。
• 胸部 X 線キャプション: 医療における診断サポートのための医学的説明を生成します。
• 画像キャプション: 視覚コンテンツのキャプションを自動的に生成します。これは、アクセシビリティやメディア アプリケーションに役立ちます。

AnyModal は、さまざまなデータ タイプを処理する複雑さを抽象化することで、開発者がマルチモーダル統合で通常発生するボトルネックなしでプロトタイプを迅速に構築したり、高度なシステムを改良したりできるようにします。

AnyModal を使用する理由

マルチモーダル システムを構築しようとしている場合、おそらく次のような課題に遭遇したことがあるでしょう。

• さまざまなデータ型を LLM に合わせる際の複雑さが増します。
• 各モダリティの冗長かつ面倒な定型コード。
• 新しいデータ型を追加する場合のスケーラビリティが制限されます。

AnyModal は、定型文を減らし、柔軟なモジュールを提供し、迅速なカスタマイズを可能にすることで、これらの問題点に対処します。開発者は互換性の問題と格闘する代わりに、スマート システムをより迅速かつ効率的に構築することに集中できます。

AnyModal の今後の予定は?

AnyModal の旅はまだ始まったばかりです。現在、オーディオ キャプションなどの追加モダリティのサポートを追加し、フレームワークを拡張してニッチなユース ケースにさらに適応できるように取り組んでいます。コミュニティからのフィードバックと貢献は開発に不可欠です。マルチモーダル AI にご興味があれば、ぜひアイデアをお聞かせください。また、協力させてください。

AnyModalの入手先

• GitHub : 翻訳:

• Redditコミュニティ

• ハグ顔：

マルチモーダル AI に興味をお持ちの方、または開発プロセスの効率化をお考えの方は、AnyModal をお試しください。一緒に AI イノベーションの新たなフロンティアを切り開きましょう。