大模型之多模態檢索 原創
“ 多模態，一種讓大模型更加像人的技術”
多模態是目前人工智能領域非常重要的一個研究方向，也可以說多模態是走向AGI(通用人工智能)的一種方式，關于多模態的介紹可以看文章什么是多模態
但從宏觀來看多模態只是一種實現人工智能的方法論，其中有很多細分方向需要研究，比如多模態大模型，多模態檢索等；然后不同領域還會涉及到不同的技術與難點。
今天就來介紹一下多模態檢索以及其技術問題和應用。
多模態檢索
多模態檢索是一個涉及多個數據模態(文本，圖像，視頻)的檢索技術，旨在通過整合這些不同形式的數據，提供更全面和精確的檢索結果。
以下從原理，技術和應用等多個方面詳細介紹多模態檢索：
原理
多模態檢索的核心原理包括以下幾個方面：
模態融合：將不同模態的數據結合起來進行檢索，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：通過將不同模態的數據映射到一個共同的嵌入空間，使得不同模態的數據可以在同一空間中進行比較和檢索。這個嵌入空間可以使得在一個模態中的查詢能夠找到在其它模態中相關的內容。
特征共享：利用共享的特征表示(如聯合特征向量)來進行檢索，提升了跨模態匹配的準確性。
技術
多模態檢索技術可以從以下幾個方面進行理解：
數據預處理
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，顏色標準化等，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，時間序列建模等，使用3D CNN，LSTM等技術處理時空特征
特征提取與表示
文本特征：通過深度學習模型(如BERT，GPT)提取文本的上下文語義
圖像特征：通過卷積神經網絡提取圖像的視覺特征
音頻特征：利用聲學模型(如CNN，RNN)提取音頻的特征
視頻特征：通過3D CNN或RNN捕捉視頻中的時空動態特征
模態融合技術
早期融合：將不同模態的數據在特征層面進行融合，生成綜合特征表示，常見的方法包括特征拼接，加權平均等
晚期融合：先分別處理各個模態的特征，然后在檢索或決策階段將這些結果進行合并。常見的方法包括投票機制，加權合并等
聯合嵌入：將不同模態數據映射到一個共同的嵌入空間，通過優化算法(如對比損失函數)來保持模態間的一致性
模型與算法
對比學習：通過對比不同模態的嵌入向量，使得相似內容在嵌入空間中更接近
生成對抗網絡：用于生成和增強跨模態數據的特征表示
注意力機制：在模態融合中用于動態調整不同模態的權重
深度神經網絡：包括多模態神經網絡架構，如多模態Transformer等
應用
多模態檢索技術具有廣泛的應用場景：
圖像與文本檢索
圖像搜索：用戶上傳一張圖片，系統檢索與該圖像相關的文本描述或標簽
文本到圖像檢索：用戶輸入一段文本，系統找到匹配該描述的圖像
視頻檢索
視頻內容檢索：通過輸入文字描述或語音查詢，檢索包含相關內容的視頻片段
視頻標簽生成：自動為視頻生成相關的文本標簽，以便于檢索和分類
多模態推薦系統
個性化推薦：基于用戶的文本評論，點擊行為，觀看歷史等多種數據提供推薦。例如，推薦電影，音樂和商品。
醫療診斷
影像與文本分析：結合醫學圖像(如X光片，CT掃碼)和患者的文本記錄進行診斷和病情分析
社交媒體分析
內容理解：分析社交媒體中的文本，圖片和視頻內容，提供更全面的情感分析，趨勢識別等
挑戰與發展方向
數據對齊與匹配
多模態對齊：如何有效對齊不同模態的數據，使得跨模態匹配更加準確
跨模態學習
跨模態遷移：如何在不同模態間遷移學習，提高系統在新模態下的表現
實時性與效率
處理大規模數據：需要處理和檢索大規模的多模態數據，保證系統的實時響應能力
隱私與安全
數據隱私保護：在處理用戶的多模態數據時，需要保護用戶隱私和數據安全
總結
多模態檢索技術通過整合不同形式的數據，提供了更加豐富和精準的檢索能力。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，多模態檢索在實際應用中展現出巨大的潛力，同時也面臨著一系列挑戰，需要進一步的研究和技術突破。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
