マルチモーダルシステムは、テキスト、画像、音声など複数の入力モードを同時に処理できる技術です。これにより、異なる種類のデータを組み合わせて、より豊かな情報処理が可能になります。例えば、OpenAIのGPT-4Vのようなモデルを使用して、テキストと画像の入力を同時に扱うことができます。
マルチモーダル埋め込みは、画像、テキスト、音声などの異なるモダリティを数値表現で統合する高度な機械学習技術です。これにより、異なるデータタイプをベクトル形式で表現し、画像と関連テキストの説明を関連付けるなど、複数のデータソースを分析し関連付けることが可能になります。
マルチモーダル画像検索アプリケーションの構築には、Hugging FaceライブラリのモデルとMyScaleというSQLベクトルデータベースが必要です。CLIPという事前学習済みモデルを使用してテキストと画像を統合し、MyScaleでベクトル埋め込みを保存して関連する画像をクエリします。このプロセスには、データセットのダウンロード、データのPythonデータフレームへのロード、CLIPモデルのロード、画像をベクトル埋め込みに変換する関数の作成、データのMyScaleへの挿入、ベクトルインデックスの作成、そしてMyScaleを使用したデータのクエリが含まれます。
マルチモーダルシステムの応用範囲は広く、画像検索アプリケーションだけでなく、レコメンデーションシステムやビジュアルな質問応答アプリケーションなど、多岐にわたる最先端の応用が可能です。MyScaleを使用することで、ベクトル埋め込みとタブラーデータを高速に取得し、これらの応用を実現することができます。
ニュース解説
近年、機械学習の分野では、複数のデータモダリティ（例えば、テキスト、画像、音声など）を同時に処理できるマルチモーダルシステムの開発が進んでいます。これは、人間の脳が異なる種類の情報を同時に理解できる能力に触発されたものです。特に、画像とテキストの両方を理解し、関連付けることができるモデルの開発は、画像検索やレコメンデーションシステムなど、多くの応用において大きな可能性を秘めています。
この記事では、Hugging FaceライブラリのCLIPモデルとMyScaleというSQLベクトルデータベースを使用して、マルチモーダル画像検索アプリケーションを構築する方法について説明しています。CLIPモデルは、画像とテキストの両方を理解し、それらを統合することができる事前学習済みのマルチモーダルモデルです。MyScaleは、構造化および非構造化データを最適化された方法で保存し、処理するためのSQLベクトルデータベースです。
マルチモーダル画像検索アプリケーションの構築プロセスには、まずUnsplashから提供される約25,000枚の画像を含むデータセットをダウンロードし、Pythonのデータフレームにロードすることから始まります。次に、CLIPモデルを使用して画像をベクトル埋め込みに変換し、これらの埋め込みをMyScaleデータベースに保存します。最後に、MyScaleを使用して、テキストや画像のクエリに基づいて関連する画像を検索します。
この技術の応用は、単に画像を検索するだけにとどまりません。例えば、ユーザーが画像に関する質問をするビジュアルな質問応答システムや、ユーザーの好みに合わせた商品を推薦するレコメンデーションシステムなど、さまざまな分野での応用が考えられます。また、MyScaleを使用することで、これらの応用を実現するためのデータの高速な取得が可能になります。
しかし、このような先進的な技術の導入には、プライバシーやセキュリティの懸念、データの偏りによる不公平な結果の発生、複雑なモデルの解釈性の問題など、いくつかの課題も伴います。これらの課題に対処しながら、マルチモーダルシステムの可能性を最大限に活用することが、今後の研究開発の重要な方向性となるでしょう。
from Building a Multi-Modal Image Search Application With MyScale.
