Modèles Multimodaux
Modèles Multimodaux
La plupart des premiers modèles d'IA ne pouvaient traiter qu'un seul type de données. Les modèles multimodaux brisent ces barrières en comprenant plusieurs types de données à la fois.
Un modèle multimodal peut accepter des entrées sous différentes formes et les combiner pour produire de meilleurs résultats.
Il existe deux approches principales : entraîner un seul modèle à partir de zéro sur plusieurs types de données, ou connecter des modèles spécialisés existants.
Des modèles comme LLaVA et GPT-4V utilisent un encodeur visuel pour convertir les images en tokens compréhensibles par le modèle de langage.
La capacité multimodale devient standard. La plupart des modèles frontier acceptent désormais les images, et le support audio/vidéo croît rapidement.
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