多模態模型

多模態模型正在革新 AI 技術，讓使用者能夠更直覺且更方便地操作 AI 模型。 

與美光一起探索多模態模型及其使用方式。

什麼是多模態模型？

多模態模型的定義：多模態模型是一種以深度學習為基礎的 AI 模型。

多模態模型不是從單一資料集學習以執行單一動作，而是經過多個資料集的訓練，使其能夠適應多種用途。

這種 AI 開發的轉型方法在近年來才得以實現。其整合了其他機器學習模型的不同層面，以建立複雜、可適應的系統。 

大多數 AI 模型都是設計來處理單一類型的資料；可能是影像、文字或數字資料，但只有一種類型。相比之下，多模態模型可以處理各種資料類型。

除了增加處理能力之外，使用多種資料類型也能大幅增強可能的輸出範圍。經過訓練僅處理文字資料的模型只能產生文字輸出，而多模態模型則可能因訓練資料多元而產生與輸入資料不同的輸出格式。 

多模態學習如何運作？

多模態機器學習與單型態機器學習不同，因為模型是以單一資料類型進行訓練。此資料用於訓練模型以識別模式，然後模型用於根據這些模式產生輸出。這些輸出可以是生成式、預測性或分析的。

多模態 AI 包括將多個單模模型相互結合使用。輸入模組由多個單模神經網路組成，而每個網路都配備可處理特定類型的資料。

接著，融合模組會對齊並處理每個模組的資料。此方法可讓模型同時處理多種資料類型，並從此資料建立單一輸出。

多模態模型的歷史是什麼？

多模態 AI 的歷史比較短，這是受到過去 20 年來 AI 指數式成長所推動。隨著 AI 模型變得越來越複雜和可用，對適應性越來越高的模型的需求也隨之增加。

多模態模型是從此需求所開發。大型多模態模型的主要範例包括 Google Gemini 和 GPT-4o。這些模型於 2023 年推出，持續定期接收更新以提升其可用性。多模態機器學習模型代表著使用者友善 AI 的未來。 

而且資料處理能力的廣度更廣，帶來更創新的輸出。

多模態模型的關鍵類型是什麼？

多模態模型可廣泛分為兩種類型：統一或單一。 

• 統一模型：這些模型將多個現有的單模模型整合到單一、具凝聚力的 AI 架構中。這種整合意味著其可以同時處理多種資料，例如影像和文字，從而增強整體能力。
• 單一模型：相比之下，單一模型旨在一次只能處理一種類型的資料。例如，它們可以處理文字資料。這些模型以不同的模式運作，每個模式都有自己的架構，並在稍後的階段結合。

隨著多模態 AI 領域持續發展，統一模型因其多功能性和資料處理能力而成為首選。

如何使用多模態模型？

迄今為止，多模態模型最令人振奮的使用案例，一直是在科技領域大多數主要參與者中，非常使用者友善的生成式模型。

OpenAI 的 GPT-4o 是創新文字生成式模型（ChatGPT）如何與產生和處理影像資料的模型 DALL-E 結合的範例。GPT-4o 具有多種功能，作為集中式模型，將多種 OpenAI 模型的創新元素結合在一起，同時保留了與使用者產生共鳴的可用介面。

類似的模型包括 Google 的 Gemini，另一種生成式體驗，將多種資料類型與易於瀏覽且可用的平台結合在一起。Microsoft 的 Copilot 也達成了類似的目標，兩大技術巨擘都提供生成式 AI 工具來協助使用者。