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.