В чем разница между мультимодальными и обычными текстовыми моделями OpenAI?

Разница между мультимодальными и обычными текстовыми моделями OpenAI заключается в том, как они обрабатывают данные и какие задачи могут решать. serverflow.ru

Обычные текстовые модели (большие языковые модели, LLM), например GPT-3 или BERT, разработаны для работы исключительно с текстом. serverflow.ru Они могут выполнять такие задачи, как анализ, создание текстовых массивов, перевод текстового материала с одного языка на другой, суммаризация. serverflow.ru

Мультимодальные модели (Multimodal Large Language Model, MLLM) — это комплекс взаимосвязанных систем, способных обрабатывать разные типы данных. infostart.ru Под капотом у таких моделей находятся отдельные компоненты для анализа текста, распознавания объектов на изображениях, обработки видео и аудиозаписей. infostart.ru

Некоторые особенности мультимодальных моделей:

• Одновременная обработка различных типов данных. blog.rt.ru Это обеспечивает более точный анализ входящей информации. blog.rt.ru
• Взаимодействие между модальностями. blog.rt.ru Нейросеть выявляет сложные связи между данными и органично дополняет сведения. blog.rt.ru
• Вычислительная сложность. blog.rt.ru serverflow.ru Внедрение таких нейросетей — ресурсоёмкий процесс. blog.rt.ru

Пример мультимодальной модели от OpenAI — GPT-4o, которая умеет обрабатывать текст, изображения и аудио. blog.rt.ru