打破語(yǔ)義壁壘：AI大模型助力四模態(tài)高效傳輸與精準(zhǔn)理解

LAM-MSC讓語(yǔ)義通信既「懂你」又「抗噪」

原標(biāo)題：跨模態(tài)通信總丟失語(yǔ)義、產(chǎn)生歧義？加入AI大模型，LAM-MSC實(shí)現(xiàn)四模態(tài)統(tǒng)一高效傳輸
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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基于AI大模型的多模態(tài)語(yǔ)義通信研究

近年來(lái)，隨著人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，語(yǔ)義通信逐漸成為通信系統(tǒng)發(fā)展的新方向。湖南師范大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于AI大模型的多模態(tài)語(yǔ)義通信框架（LAM-MSC），旨在解決多模態(tài)數(shù)據(jù)傳輸中的挑戰(zhàn)。

1. 多模態(tài)語(yǔ)義通信的背景

傳統(tǒng)的語(yǔ)義通信系統(tǒng)只能處理單一模態(tài)數(shù)據(jù)，而多模態(tài)語(yǔ)義通信系統(tǒng)則能夠處理文本、音頻、圖像和視頻等多種數(shù)據(jù)格式。這種系統(tǒng)在傳輸多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)能夠顯著減少開銷和提高效率。

2. 面臨的挑戰(zhàn)

多模態(tài)語(yǔ)義通信面臨數(shù)據(jù)異構(gòu)、語(yǔ)義歧義和信號(hào)衰落等挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據(jù)異構(gòu)：需處理多種格式的數(shù)據(jù)，并解決不同模態(tài)之間的語(yǔ)義對(duì)齊問(wèn)題。
• 語(yǔ)義歧義：不同模態(tài)之間的傳輸可能導(dǎo)致語(yǔ)義誤解。
• 信號(hào)衰落：傳輸過(guò)程中信號(hào)可能受到干擾，導(dǎo)致信息丟失。

3. LAM-MSC框架的貢獻(xiàn)

該框架主要有以下三項(xiàng)創(chuàng)新：

• 統(tǒng)一的語(yǔ)義表示：通過(guò)多模態(tài)對(duì)齊技術(shù)（MMA）和可組合擴(kuò)散模型（CoDi）提升語(yǔ)義一致性和傳輸效率。
• 個(gè)性化語(yǔ)義理解：基于個(gè)性化LLM的知識(shí)庫(kù)（LKB）來(lái)消除語(yǔ)義歧義。
• 生成式信道估計(jì)（CGE）：通過(guò)條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信道估計(jì)，提高信道增益預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

4. 實(shí)現(xiàn)過(guò)程

LAM-MSC框架通過(guò)五個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)多模態(tài)語(yǔ)義通信，包括模態(tài)轉(zhuǎn)換、語(yǔ)義提取、數(shù)據(jù)傳輸、語(yǔ)義恢復(fù)和模態(tài)恢復(fù)。通過(guò)這些步驟，系統(tǒng)能夠?qū)⒍嗄B(tài)數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化并傳輸，同時(shí)保持語(yǔ)義的一致性。

5. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)表明，提高信噪比能顯著提升多模態(tài)語(yǔ)義通信的準(zhǔn)確性。此外，比較不同方法后發(fā)現(xiàn)，LAM-MSC在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，能夠有效減少傳輸數(shù)據(jù)量。

結(jié)論

基于AI大模型的多模態(tài)語(yǔ)義通信框架LAM-MSC為未來(lái)的智能通信系統(tǒng)提供了新的思路，能夠有效應(yīng)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)傳輸中的多種挑戰(zhàn)。

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