打破语义壁垒:AI大模型助力四模态高效传输与精准理解

LAM-MSC让语义通信既「懂你」又「抗噪」

打破语义壁垒:AI大模型助力四模态高效传输与精准理解

原标题:跨模态通信总丢失语义、产生歧义?加入AI大模型,LAM-MSC实现四模态统一高效传输
文章来源:机器之心
内容字数:6101字

基于AI大模型的多模态语义通信研究

近年来,随着人工智能与物联网的结合,语义通信逐渐成为通信系统发展的新方向。湖南师范大学等机构的研究团队提出了一种基于AI大模型的多模态语义通信框架(LAM-MSC),旨在解决多模态数据传输中的挑战。

1. 多模态语义通信的背景

传统的语义通信系统只能处理单一模态数据,而多模态语义通信系统则能够处理文本、音频、图像和视频等多种数据格式。这种系统在传输多模态数据时能够显著减少开销和提高效率。

2. 面临的挑战

多模态语义通信面临数据异构、语义歧义和信号衰落等挑战:

  • 数据异构:需处理多种格式的数据,并解决不同模态之间的语义对齐问题。
  • 语义歧义:不同模态之间的传输可能导致语义误解。
  • 信号衰落:传输过程中信号可能受到干扰,导致信息丢失。

3. LAM-MSC框架的贡献

该框架主要有以下三项创新:

  • 统一的语义表示:通过多模态对齐技术(MMA)和可组合扩散模型(CoDi)提升语义一致性和传输效率。
  • 个性化语义理解:基于个性化LLM的知识库(LKB)来消除语义歧义。
  • 生成式信道估计(CGE):通过条件生成对抗网络进行信道估计,提高信道增益预测的准确性。

4. 实现过程

LAM-MSC框架通过五个关键步骤实现多模态语义通信,包括模态转换、语义提取、数据传输、语义恢复和模态恢复。通过这些步骤,系统能够将多模态数据有效转化并传输,同时保持语义的一致性。

5. 实验结果

实验表明,提高信噪比能显著提升多模态语义通信的准确性。此外,比较不同方法后发现,LAM-MSC在处理多模态数据时表现出色,能够有效减少传输数据量。

结论

基于AI大模型的多模态语义通信框架LAM-MSC为未来的智能通信系统提供了新的思路,能够有效应对多模态数据传输中的多种挑战。


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