近年来，多模态检索增强生成（RAG）应用的兴起引发了人们对人工智能技术发展方向的广泛关注。

多模态 RAG 应用概述

传统的 RAG 应用主要基于文本的输入和输出，而随着 GPT-4-V 的发布，多模态 RAG 应用开始融合文本和图片的处理能力。这一特性使得多模态 RAG 应用在各种领域都具有广泛的应用前景。

应用领域

• 医疗影像诊断：结合文本和医学影像，为医生提供更全面的辅助诊断信息。
• 智能客服：接受用户上传的图片，并生成相应的文字回复，提升用户体验。
• 教育：通过文字和图片的结合呈现更生动、直观的教学内容，帮助教师更好地解释复杂的概念。
• 艺术创作：为艺术家提供更多样化的创作灵感和工具，通过文本和图片的交互创作出更具表现力的作品。

挑战与未来发展

挑战

• 多模态数据标注和处理需要更多的人力和技术投入。
• 多模态模型的复杂性和计算资源需求很高。

未来发展

• 在数据标注、模型优化和计算资源方面持续进行研究和投入。
• 探索和创新以下技术问题：
  • 如何更好地处理文本和图片的融合
  • 如何实现更加智能的多模态交互
  • 如何提升模型的准确性和稳定性

结论

多模态 RAG 应用的兴起为人工智能技术发展开辟了广阔的空间。随着技术不断进步和应用场景的拓展，多模态 RAG 应用必将成为人工智能技术发展的重要引擎，为人们带来更加智能、便捷的交互体验。

大型多模态模型 (LMMs) 纷纷崛起，它们以ChatGPT为代表，展现了前所未有的文本理解和跨领域融合能力。 尽管存在一些过度吹捧，但将这种强大技术拓展至非文本领域，如图像和音频，无疑是未来的趋势，这将极大地提升人工智能的交互性。 OpenAI的ChatGPT已经实现了图像处理，而开源的多模态等效模型也正在路上。 让我们深入探讨LLMs的工作原理，以及它们如何拓展感官能力，预见多模态模型的无限可能。 首先，LLMs通过细致的标记化和嵌入技术，将复杂的文本信息转化为易于理解的概念。 这个过程分为两个关键步骤：代币化（Tokenization）和嵌入。 不同于英文的字符分解，LLMs将文本分解为“标记”，这些标记可能是一个单词，甚至会拆分特殊词汇。 BPE编码方式，如Byte Pair Encoding，是一种高效处理常见词的编码方法，它能将任意序列转化为离散的数字序列，如烘焙南瓜派转为 `[4438, 656, ...]`。 编码方式的微妙之处，如ChatGPT处理“棒棒糖”时的标记反转，揭示了模型训练数据的来源，比如OpenAI的tokenizer识别特定词汇“SolidGoldMagikarp”——这是Reddit社区的特色。 LLMs在训练过程中，如在Reddit数据上使用“SYSTEM”和“USER”等特殊标记，这使得它们在处理数字问题时遇到挑战，例如在处理“4438, 656, 358, ...”这样的数学表达时，需要将这些数值转换为意义向量。 这些向量最初是随机的，但通过机器学习的调整，相似的标记会聚集在一起。 虽然这些向量不是直接的数值，但它们隐含了训练数据的偏见，比如将“female”与“家庭主妇”关联，而“male”与“领导者”相连。 面对图像和音频的处理，LMMs通过图像到嵌入模型，将视觉输入转化为数值向量，如`[-2.55, 0.33, 5.52, 8.33]`，这些向量是输入的抽象表示，尽管不直接反映字面意义，但对模型理解内容至关重要。 编码器负责将文本或图像等输入转化为模型可以处理的向量表示，这在处理稀有或特定上下文的令牌时尤为重要，以避免对性能造成负面影响。 LMMs的多模态交互是通过将输入统一转化为通用嵌入，比如图像嵌入，再转化为模型可以识别的令牌嵌入形式。 图像嵌入用于2D可视化，相似的图片会有相近的表示，如LLaVA中的投影器，将多模态数据转换到文本空间，使LLMs能够理解图像和文本的关联。 例如，在LLaVA中，图像被编码为一系列描述性的词语，如“pie-crust”和“pumpkin-filling”，以指导用户完成烘焙任务。 多模态模型在诸如多领域聊天机器人和软件机器人挑战等领域展现了强大实用性。 它们能够将网页内容转化为代码，或根据图像解读出食谱。 通过文档2vec技术，可以扩展上下文窗口，避免复制粘贴或依赖于RAG聊天的局限，先将整个文档编码再进行交互。 未来，LLMs在强化学习训练中将作为智能代理，解决实际应用中的技术难题。 想象一下，当赋予这些模型视觉感知，它们能执行更复杂的指令，如在软件机器人环境中。 而随着像Brain2vec这样的技术进步，与LMM的交流可能变得更为直接，甚至实现心灵感应。 多模态模型如LLaVA和Flamingo的研究，正在引领这一前沿领域，而ChatGPT的某些异常反应，无疑为探索其潜力提供了线索。