マルチモーダルモデル

マルチモーダルモデル

初期のAIモデルのほとんどは、単一のデータタイプしか処理できませんでした。マルチモーダルモデルは、複数のデータタイプを同時に理解することで、これらの壁を打ち破ります。

マルチモーダルモデルは、異なる形式の入力を受け入れ、それらを組み合わせてより良い結果を生成できます。

主に2つのアプローチがあります：複数のデータタイプでゼロから単一モデルを訓練するか、既存の専門モデルを接続する方法です。2番目のアプローチがより一般的です。

LLaVAやGPT-4Vのようなモデルは、視覚エンコーダを使用して画像を言語モデルが理解できるトークンに変換します。

マルチモーダル機能は標準になりつつあります。ほとんどのフロンティアモデルは画像を受け入れ、音声と動画のサポートも急速に拡大しています。