Мультимодальный ИИ интегрирует различные модальности данных, такие как текст, изображение, аудио или видео, в единую модель для решения сложных задач, требующих нескольких источников информации.
Эти модели учатся устанавливать связи между модальностями, создавая общие представления или связи между различными типами данных.
Типичные подходы используют нейронные сети со специализированными энкодерами для каждой модальности и комбинируют их через общие латентные пространства или механизмы cross-attention.
Примерами являются мультимодальные трансформерные модели, которые обрабатывают информацию из изображений и текста вместе, чтобы генерировать подписи к изображениям или реализовывать визуальные системы вопрос-ответ.
Мультимодальный ИИ повышает эффективность при выполнении задач, таких как мультимодальный поиск, мультимодальная генерация контента и мультимодальное понимание.