要約:
- マルチモーダルモデル（MM）は、複数のデータモダリティ（テキスト、画像、音声、ビデオなど）を処理または生成できるAIシステム。
- マルチモーダルモデルは、既存の大規模言語モデル（LLM）を拡張することによって開発される。
- 既存のLLMを拡張する方法には、外部モジュールの追加、アダプターの使用、および事前トレーニング段階での複数モダリティの組み込みがある。
- アダプターを使用してLLMを拡張すると、新しいモダリティ表現との整合性が向上し、データ効率的な方法で理解力が向上する。
- マルチモーダルモデルのトレーニングには、多段階の事前トレーニングが含まれ、テキスト、画像、音声などのタスクに対応する。
感想:
マルチモーダルAIの進化は興味深いです。既存のLLMを活用して新しいモダリティを取り込む手法やアダプターの使用による効果に注目しています。さらなる研究や実装に期待が高まります。
元記事: https://towardsdatascience.com/multimodal-models-llms-that-can-see-and-hear-5c6737c981d3