Modelli Multi-modali
Modelli Multi-modali
La maggior parte dei primi modelli di IA poteva gestire un solo tipo di dato. I modelli multimodali abbattono queste barriere comprendendo più tipi di dati contemporaneamente.
Un modello multimodale può accettare input in diverse forme e combinarli per produrre risultati migliori. Ad esempio, mostragli la foto di un elettrodomestico rotto e chiedigli una diagnosi.
Esistono due approcci principali: addestrare un singolo modello da zero su più tipi di dati, oppure collegare modelli specializzati esistenti. Il secondo approccio è più comune.
Modelli come LLaVA e GPT-4V usano un encoder visivo per convertire le immagini in token che il modello linguistico può comprendere.
La capacità multimodale sta diventando standard. La maggior parte dei modelli frontier ora accetta immagini, e il supporto per audio e video sta crescendo rapidamente.
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