Понятный ML

Мультимодальность (Multimodality)

Автор: ••

Способность модели обрабатывать, интерпретировать и генерировать информацию из разных типов данных

Мультимодальность в контексте больших языковых моделей (LLM) — это способность модели обрабатывать, интерпретировать и генерировать информацию из разных типов данных, или модальностей. Основные модальности:

  • Текст — самый привычный формат для LLM.
  • Изображения — фото, графика, диаграммы.
  • Аудио — речь, музыка, звуки.
  • Видео — последовательность изображений + звук и проч.

Мультимодальная модель может комбинировать данные из нескольких источников. Например, анализировать изображение и подписанный к нему текст, или распознавать команду в аудио и реагировать визуально.

Примеры применений:

  • Визуальный вопрос-ответ (VQA): пользователь показывает фото и спрашивает, что на нем.
  • Генерация изображений по описанию: текст → картинка (например, DALL·E).
  • Анализ медицинских снимков + историй болезни: изображение + текст → диагноз.
  • Видеоаналитика: описание происходящего в видеопотоке.
  • Аудио-текст интерфейсы: голосовое общение с ИИ.

Примеры мультимодальных моделей с API-доступом

Вот несколько LLM или мультимодальных моделей, которые можно использовать через API:

1. OpenAI GPT-4 (мультимодальная версия)

  • Модальности: текст, изображения.

  • API: OpenAI API

  • Особенности:

    • Можно отправить изображение как часть запроса.

    • Модель анализирует содержимое изображения: текст, графику, объекты и их взаимодействие.

    • Подходит для OCR, VQA, анализа интерфейсов и др.

2. Gemini от Google (ранее Bard)

  • Модальности: текст, изображения, код, звук (в новых версиях).

  • API: Google AI Studio / Gemini API

  • Особенности:

    • Поддержка мультимодальности встроена по умолчанию в Gemini 1.5.

    • Можно отправлять изображения, аудиофайлы, видео (в ограниченной форме).

    • Имеет длинный контекст (до 1M токенов) — полезно для видео- и аудиоанализа.

3. Claude 3 (Anthropic)

  • Модальности: текст, изображения (Claude 3 Opus).

  • API: Anthropic API

  • Особенности:

    • Поддержка изображений с возможностью описания, анализа диаграмм и инфографики.

    • Особое внимание на безопасности и интерпретируемости ответов.

4. Grok от xAI (Elon Musk)

  • Модальности: текст, изображения (ограничено).

  • API: доступ через X/Twitter API (ограниченный доступ).

  • Особенности:

    • Интеграция с соцсетями.

    • Подходит для анализа медиаконтента из ленты.

5. Hugging Face Transformers + Multimodal models

  • Модальности: все, что возможно — текст, изображение, аудио.

  • API: Inference Endpoints или Spaces.

  • Примеры моделей:

    • CLIP: сопоставляет изображения и текст.

    • BLIP / BLIP-2: VQA, описание изображений.

    • Flamingo (от DeepMind): мультимодальный few-shot learner.

    • ImageBind (Meta): связывает несколько модальностей без прямой аннотации.

Мультимодальные LLM обычно используют общие представления (shared embeddings) для разных модальностей. Это позволяет:

  • Преобразовывать изображения в векторное представление, сопоставимое с текстом.

  • Использовать трансформеры для всех модальностей.

  • Фьюзить (объединять) данные с помощью кросс-аттеншенов.

Вернуться на главную