Чем отличается мультимодальная визуально-языковая модель от традиционных языковых моделей?

Некоторые отличия мультимодальных визуально-языковых моделей (VLM) от традиционных языковых моделей:

• Обработка данных. serverflow.ru Традиционные языковые модели работают только с текстом и могут анализировать только линейные зависимости внутри текстовых данных. serverflow.ru VLM, в свою очередь, способны обрабатывать разные типы данных одновременно: текст, изображения, видео, звук, сенсорные данные. gimal-ai.ru
• Взаимодействие между модальностями. serverflow.ru Традиционные модели не могут анализировать взаимосвязи между текстом и другими видами информации, например изображениями и звуком. serverflow.ru VLM, напротив, могут выявлять сложные связи между разной информацией. serverflow.ru
• Архитектура. serverflow.ru Традиционные языковые модели базируются на обработке последовательности токенов в тексте. serverflow.ru VLM включают несколько разноплановых модулей, которые могут быть отдельными частями одной сети или работать параллельно, интегрируя результаты для получения более полной картины. serverflow.ru
• Вычислительная сложность. serverflow.ru Традиционные языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и использования, но их сложность ограничена только одной модальностью. serverflow.ru VLM значительно более сложны в вычислительном плане, так как они работают с различными типами данных, каждый из которых требует своей архитектуры для обработки. serverflow.ru
• Адаптивность. trends.rbc.ru Традиционные модели менее гибкие и могут испытывать трудности при решении нетиповых задач. trends.rbc.ru VLM разработаны для изучения закономерностей, поэтому они могут понимать разные тексты и обучаться на новых датасетах. trends.rbc.ru