Чем отличается работа мультимодальных нейронных сетей от традиционных текстовых ассистентов?

Основное отличие мультимодальных нейронных сетей от традиционных текстовых ассистентов заключается в том, как они обрабатывают данные и какие задачи могут решать. serverflow.ru

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

Мультимодальные нейронные сети способны одновременно работать с различными типами данных или «модальностями»: текстом, изображениями, аудио, видео и другими форматами. ainero.ru Они не просто обрабатывают каждый тип данных отдельно, а создают комплексное понимание информации, интегрируя все модальности вместе. ainero.ru

Некоторые другие отличия:

• Взаимодействие между модальностями. serverflow.ru Традиционные LLM ограничены текстовой модальностью, поэтому они могут работать только с линейными зависимостями внутри текстовых данных. serverflow.ru Мультимодальные модели, напротив, 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, напротив, 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 www.ultralytics.com 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