KI personalisieren: Verbindungen zu Nutzern aufbauen

In letzter Zeit gibt's einen Anstieg bei der Nutzung von KI-Modellen, die sowohl Texte als auch Bilder verstehen und generieren können. Die nennt man Grosse multimodale Modelle (LMMs). Die haben beeindruckende Fähigkeiten gezeigt, zum Beispiel beim Generieren von Bildunterschriften und beim Beantworten von Fragen dazu. Allerdings fehlt ihnen oft die Fähigkeit, ihre Antworten auf individuelle Nutzer oder spezifische Themen, wie ein Haustier oder ein Lieblingsspielzeug, anzupassen. In diesem Artikel besprechen wir eine neue Methode, um diese Modelle persönlicher zu machen und in der Lage zu sein, über spezifische Themen zu plaudern.

#Der Bedarf an Personalisierung

Aktuelle KI-Modelle sind auf grossen und allgemeinen Datensätzen trainiert. Während das ihnen erlaubt, gängige Dinge wie "Hund" oder "Person" zu Erkennen, haben sie Probleme damit, spezifische Themen zu erfassen, die für einzelne Nutzer wichtig sind. Wenn zum Beispiel ein Nutzer nach seinem geliebten Haustier fragt, könnte eine typische KI nur allgemeine Infos über Hunde geben, ohne das spezifische Tier des Nutzers zu erkennen oder darauf einzugehen. Diese fehlende Personalisierung schränkt die Nützlichkeit von KI-Assistenten im Alltag ein.

#Einführung eines neuen Ansatzes

Um diese Herausforderungen zu meistern, stellen wir ein System vor, das darauf ausgelegt ist, LMMs zu personalisieren, damit sie bedeutungsvolle Gespräche über spezifische Themen führen können. Dieses System basiert auf bestehenden Modellen, fügt aber eine bedeutende neue Fähigkeit hinzu: die Fähigkeit, aus einer kleinen Anzahl von Bildern eines spezifischen Themas zu lernen.

#Wie Personalisierung funktioniert

Der Personalisierungsprozess basiert darauf, ein spezifisches Thema in eine Reihe von speziellen Tokens einzubetten, die der KI helfen, dieses Thema zu erkennen und darüber zu sprechen. Wenn ein Nutzer zum Beispiel ein paar Bilder von seinem Hund bereitstellt, lernt das System, diesen Hund in zukünftigen Interaktionen einzigartig zu identifizieren. Das geschieht durch einen vereinfachten Lernprozess, der weniger Tokens beinhaltet und der KI erlaubt, visuelle Details besser auszudrücken.

#Herausforderungen bei der Personalisierung

Es gibt zwei grosse Herausforderungen bei der Erstellung personalisierter KI-Assistenten. Die erste besteht darin, das umfangreiche Wissen des Modells zu erhalten, während personalisierte Informationen eingeführt werden. Das erreichen wir, indem wir die meisten vortrainierten Gewichte des Modells intakt lassen und nur bestimmte neue Tokens trainieren. Das bedeutet, dass das Modell sein allgemeines Wissen nicht vergisst, während es über das spezifische Thema lernt.

Die zweite Herausforderung besteht darin, dem Modell zu helfen, feine Details über ein bestimmtes Thema zu erkennen. Wenn das Thema zum Beispiel eine Person ist, sollte es lernen, diese Person von anderen zu unterscheiden, die ähnlich aussehen könnten. Um die Erkennung zu verbessern, nutzen wir eine Technik namens Hard Negative Mining, bei der das Modell Beispiele für ähnliche, aber unterschiedliche Themen erhält. So lernt das Modell, sich auf die einzigartigen Merkmale des personalisierten Themas zu konzentrieren.

#Die Rolle der lernbaren Tokens

In unserem System spielen die lernbaren Tokens eine entscheidende Rolle. Diese Tokens fungieren als Identifier für das spezifische Thema und helfen dem Modell, relevante visuelle Details zu speichern. Wenn das Modell zum Beispiel über einen Hund lernt, verwendet es diese Tokens, um sich bestimmte Merkmale wie Farbe, Grösse und Rasse zu merken. Dadurch kann das Modell Fragen beantworten oder Gespräche führen, ohne ständig auf Referenzbilder angewiesen zu sein.

#Erstellung eines personalisierten KI-Assistenten

Durch die Nutzung einer kleinen Anzahl von Trainingsbildern (wie 5-10) eines Themas kann unser System lernen, dieses Thema in neuen Bildern zu erkennen. Nach der Personalisierung kann das Modell mehrere Dinge tun:

1. Das Thema in neuen Bildern während Tests erkennen.
2. Fragen über das Thema basierend auf visuellen Eigenschaften beantworten.
3. Textbasierte Gespräche über das Thema führen, ohne Bilder zu benötigen.

#Trainingsprozess

Der Trainingsprozess umfasst die Erstellung von Gesprächsdaten, die Bilder des Themas und entsprechende Fragen und Antworten enthalten. Durch das Training mit diesen strukturierten Daten lernt das Modell, die visuellen Attribute mit dem einzigartigen Identifier des Themas zu verknüpfen.

#Bewertung der Leistung des Modells

Um zu messen, wie gut das personalisierte Modell funktioniert, bewerten wir seine Fähigkeit, spezifische Themen zu erkennen und auf verwandte Fragen zu antworten. Dazu gehört die Beurteilung seiner Leistung bei Aufgaben wie:

• Festzustellen, ob das personalisierte Thema in einem bestimmten Bild vorhanden ist.
• Fragen zu den visuellen Attributen des Themas, wie Farbe oder Form, zu beantworten.

Unsere Erkenntnisse zeigen, dass das personalisierte Modell traditionelle Modelle, die diese Personalisierungsfähigkeit nicht haben, erheblich übertrifft.

#Breitere Anwendungen

Die Fähigkeit, KI-Assistenten zu personalisieren, hat zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie Gesundheitswesen, Bildung und Unterhaltung. Diese Assistenten könnten massgeschneiderte Empfehlungen geben, Nutzern helfen, die Gesundheit ihrer Haustiere zu verfolgen, oder sogar das Lernen erleichtern, indem sie die nutzerspezifischen Kontexte effektiver verstehen.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir eine Methode zur Personalisierung von LMMs vorgestellt, die es ihnen ermöglicht, bedeutungsvolle Gespräche über spezifische Themen mit Nutzern zu führen. Durch das Einbetten von Themen in Lernbare Tokens und den Einsatz von Techniken zur Beibehaltung des Vorwissens bietet unser Ansatz einen Weg, KI-Assistenten einfühlsamer und nützlicher zu gestalten. Dies markiert einen wichtigen Schritt in Richtung der Schaffung von KI, die Einzelpersonen auf einer persönlichen Ebene versteht und mit ihnen interagiert. Während die Technologie weiterentwickelt wird, wird das Potenzial für personalisierte KI-Helfer zweifellos wachsen und uns im Alltag noch mehr Nutzen bringen.