В чем заключаются особенности построения мультимодальных языковых моделей?

Некоторые особенности построения мультимодальных языковых моделей (MLLM):

• Интеграция данных. www.geeksforgeeks.org ithy.com Модель объединяет информацию из различных источников: текст, изображения, видео, аудио и даже данные датчиков. ithy.com Такой подход позволяет глубже понимать контекст задачи и тонкие нюансы информации. ithy.com
• Извлечение признаков. www.geeksforgeeks.org Модель выделяет значимые признаки из каждого типа входных данных. www.geeksforgeeks.org Например, она может определять объекты и их взаимосвязи на изображении, понимая при этом контекст и смысл сопровождающего текста. www.geeksforgeeks.org
• Совместное представление. www.geeksforgeeks.org Создавая совместное представление мультимодальных данных, модель может делать выводы и генерировать ответы, учитывая всю доступную информацию. www.geeksforgeeks.org
• Кросс-модальное внимание. gimal-ai.ru www.geeksforgeeks.org Одна модальность напрямую взаимодействует с другой. gimal-ai.ru Например, при ответе на вопрос о фото текстовая часть модели может анализировать, где именно на изображении находятся нужные объекты. gimal-ai.ru
• Многоступенчатый процесс обучения. gimal-ai.ru Для обучения используются разнообразные и чистые данные: пары изображений с подписями, видео с субтитрами, вопросы и ответы по картинкам. gimal-ai.ru

Разработка мультимодальных ИИ-систем сопряжена с рядом технических и методологических трудностей. ithy.com Некоторые из них: сложность синхронизации данных, требования к вычислительным ресурсам, обеспечение корректной интеграции. ithy.com