Co to jest Multimodalność?

Multimodalność to zdolność systemów informatycznych, a w szczególności modeli sztucznej inteligencji, do jednoczesnego przetwarzania i rozumienia informacji pochodzących z różnych źródeł (kanałów). Tradycyjne systemy często ograniczały się do jednego typu danych – na przykład tylko tekstu. System multimodalny potrafi natomiast analizować tekst, obrazy, dźwięk oraz wideo w tym samym czasie, łącząc je w spójną całość.

W praktyce oznacza to, że możesz wgrać zdjęcie zepsutej części maszyny i zapytać sztuczną inteligencję tekstowo: Jak to naprawić?, a ona „zrozumie” treść obrazu w kontekście Twojego pytania.

Multimodalność jest dziś mocno związana z rozwojem AI i nowoczesnych modeli, w tym LLM. Warto jednak pamiętać, że nie każde AI jest multimodalne. Część systemów działa wyłącznie na tekście, obrazie albo dźwięku. Multimodalność jest więc cechą systemu lub modelu, a nie synonimem sztucznej inteligencji.

Gdzie najczęściej spotykamy systemy multimodalne?

Najpopularniejszym przykładem są nowoczesne chatboty (jak Gemini czy ChatGPT), które pozwalają na przesyłanie zdjęć i dokumentów. Spotkasz je również w systemach bezpieczeństwa, które analizują obraz z kamer i dźwięk, by wykryć zagrożenia. W e-commerce technologia ta pozwala na wyszukiwanie produktów za pomocą zdjęć.

W jaki sposób AI rozumie obraz i tekst naraz?

Systemy multimodalne wykorzystują złożone sieci neuronowe, które zostały „nauczone” wspólnych cech dla różnych rodzajów mediów. Na przykład model uczy się, że obraz przedstawiający pieska pasuje do słowa „pies”. Proces ten jest niezwykle obciążający dla serwerów, dlatego firmy korzystające z zaawansowanych rozwiązań często wybierają serwer vps, aby zapewnić odpowiednią moc obliczeniową.

Jak działa multimodalność?

Aby system był multimodalny, musi umieć:

1. przyjąć różne typy danych,
2. przetworzyć je do postaci zrozumiałej dla modelu,
3. połączyć znaczenia z kilku źródeł,
4. wygenerować wynik w jednej lub wielu formach.

W praktyce może to wyglądać tak: użytkownik przesyła zdjęcie produktu i pyta, co to jest. System analizuje obraz, rozpoznaje obiekt, łączy go z treścią pytania i tworzy odpowiedź. W bardziej zaawansowanych zastosowaniach model może także porównać tekst z obrazem, znaleźć podobne materiały albo wygenerować opis zdjęcia.