Multimodale Modelle
Multimodale Modelle
Die meisten frühen KI-Modelle konnten nur einen Datentyp verarbeiten. Multimodale Modelle durchbrechen diese Barrieren, indem sie mehrere Datentypen gleichzeitig verstehen.
Ein multimodales Modell kann Eingaben in verschiedenen Formen akzeptieren und kombinieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Es gibt zwei Hauptansätze: ein einzelnes Modell von Grund auf mit mehreren Datentypen trainieren oder bestehende spezialisierte Modelle verbinden.
Modelle wie LLaVA und GPT-4V verwenden einen visuellen Encoder, um Bilder in Token zu konvertieren, die das Sprachmodell verstehen kann.
Multimodale Fähigkeit wird zum Standard. Die meisten Frontier-Modelle akzeptieren jetzt Bilder, und die Unterstützung für Audio und Video wächst schnell.
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