В чем заключаются основные отличия мультимодальных LLM от классических текстовых моделей?

Некоторые основные отличия мультимодальных LLM (MLLM) от традиционных больших языковых моделей (LLM):

• Обработка различных типов данных. serverflow.ru Традиционные LLM работают только с текстом и ограничены линейными зависимостями внутри текстовых данных. serverflow.ru Мультимодальные модели могут обрабатывать несколько типов данных, например текст, изображения, аудио, видео. www.projectpro.io ru.shaip.com
• Взаимодействие между модальностями. serverflow.ru Традиционные LLM не могут анализировать взаимосвязи между текстом и другими видами информации. serverflow.ru Мультимодальные модели могут выявлять сложные связи между разной информацией. serverflow.ru
• Архитектурные различия. serverflow.ru Архитектура традиционных LLM базируется на обработке последовательности токенов в тексте. serverflow.ru Мультимодальные архитектуры включают несколько разноплановых модулей, которые могут быть отдельными частями одной сети или работать параллельно. serverflow.ru
• Вычислительная сложность. serverflow.ru Традиционные LLM требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения и использования, но их сложность ограничена только одной модальностью. serverflow.ru Мультимодальные модели значительно более сложны в вычислительном плане, так как они работают с различными типами данных, каждый из которых требует своей архитектуры для обработки. serverflow.ru