7人のマルチモーダルモデルとその用途

人工知能（AI）の急速な進化は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなデータ型を処理および生成できる高度なモデルの新しい時代を案内しています。これらのマルチモーダルモデルは、創造的なコンテンツ生成から洗練されたデータ分析まで、さまざまなアプリケーションに革命をもたらしています。この記事では、マルチモーダルモデルの概念を調査し、オープンソースと独自の両方の主要な例を比較します。

目次

• マルチモーダルモデルとは何ですか？
• 比較した7つの主要なマルチモーダルモデル
  • llama 3.2 90b
  • ジェミニ1.5フラッシュ
  • フィレンツェ2
  • GPT-4O
  • クロード3.5
  • Llava v1.5 7b
  • DALL・E 3
• よくある質問

マルチモーダルモデルとは何ですか？

マルチモーダルAIアーキテクチャは、複数のソースからのデータを同時に処理および統合するように設計されています。それらの機能は、画像からテキストの生成、テキストの説明に基づいて画像の分類、視覚情報とテキスト情報の両方を必要とする質問への回答などのタスクに拡張されます。これらのモデルは、さまざまなデータ型を含む広範なデータセットでトレーニングされており、異なるモダリティ間の複雑な関係を学習できるようにします。

マルチモーダルモデルは、多様なデータ形式全体でコンテキストの理解を要求するアプリケーションにとって重要です。それらの使用は、強化された検索エンジン、改善されたチャットボットカスタマーサービス、高度なコンテンツの作成、革新的な教育ツールに及びます。

詳細については、高度なマルチモーダル生成AIの世界を掘り下げる

比較した7つの主要なマルチモーダルモデル

次の表は、サポートされているモダリティ、オープンソース/独自のステータス、アクセス方法、コスト、理想的なアプリケーション、およびリリース日に基づいて、7つの顕著なマルチモーダルモデルを比較しています。

＃	モデル	モダリティサポート	オープンソース /専有	アクセス	料金*	に最適です	発売日
1	llama 3.2 90b	テキスト、画像	オープンソース	一緒にai	無料（5ドルのクレジット）	次の指示	2024年9月
2	ジェミニ1.5フラッシュ	テキスト、画像、ビデオ、オーディオ	独自	Google AIサービス	イメージあたり0.00002ドルから始まります	包括的な理解	2024年9月
3	フィレンツェ2	テキスト、画像	オープンソース	ハギングフェイス	無料	コンピュータービジョンタスク	2024年6月
4	GPT-4O	テキスト、画像	独自	Openaiサブスクリプション	入力トークン100万あたり2.5ドルから始まります	最適化されたパフォーマンス	2024年5月
5	クロード3.5	テキスト、画像	独自	クロードai	Sonnet：無料、Opus：月額20ドル、俳句：月額20ドル	倫理的AIアプリケーション	2024年3月
6	Llava v1.5 7b	テキスト、画像、オーディオ	オープンソース	Groqクラウド	無料	リアルタイムインタラクション	2024年1月
7	DALL・E 3	テキスト、画像	独自	Openaiプラットフォーム	イメージあたり0.040ドルから始まります	画像の入力、高品質の生成	2023年10月

*2024年10月21日現在、価格は最新です。

各モデルの機能とユースケースを詳細に掘り下げましょう。

1。llama3.2 90b

Meta AIのLlama 3.2 90bは、堅牢な命令に応じた機能と高度な画像解釈を組み合わせた主要なマルチモーダルモデルです。その設計は、テキストと画像の組み合わせに基づいて、理解と生成の両方の応答の両方を必要とするタスクを容易にします。

主な機能：

• 次の命令：テキストと画像を組み込んだ複雑な命令を処理します。
• 高効率：大規模なデータセットを迅速に処理します。
• 堅牢なマルチモーダル相互作用：包括的な応答のためにテキストと視覚データを統合します。

理想的なアプリケーション：

• インタラクティブな学習：複雑な視覚コンテンツの指示と説明を提供します。
• 技術サポート：画像と段階的な指示でトラブルシューティングを介してユーザーをガイドします。

2。Gemini1.5フラッシュ

GoogleのGemini 1.5 Flashは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオを効率的に処理する軽量のマルチモーダルモデルです。多様なデータ形式で全体的な洞察を提供する能力により、深い文脈的理解を要求するアプリケーションに適しています。

主な機能：

• マルチメディア処理：複数のデータ型を同時に処理します。
• 会話インテリジェンス：コンテキストメモリを必要とするマルチターンダイアログで効果的です。
• 動的応答生成：さまざまなメディア入力の理解を反映した応答を生成します。

理想的なアプリケーション：

• 仮想アシスタント：テキストと画像のクエリへの応答を有効にすることにより、スマートアシスタントを強化します。
• コンテンツの作成：テキストとビジュアルをシームレスに組み合わせたマルチメディアコンテンツを生成します。

3。フィレンツェ2

Microsoftの軽量モデルであるFlorence 2は、テキスト入力を統合しながら、コンピュータービジョンタスクに優れています。その強みは、視覚コンテンツの分析にあり、OCR、画像キャプション、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーションなどのビジョン言語アプリケーションに価値があります。

主な機能：

• 強い視覚認識：視覚コンテンツの識別と分類において例外的です。
• 複雑なクエリ処理：テキストと画像を組み合わせたクエリを効果的に処理します。

理想的なアプリケーション：

• 自動コンテンツタグ付け：属性に基づいて画像タグを自動化します。
• 視覚的な質問応答：画像コンテンツに関する質問に答えます。

4。GPT-4O

GPT-4の最適化バージョンであるGPT-4oは、テキストと画像の処理の効率とパフォーマンスを優先します。そのアーキテクチャにより、迅速な応答と高品質の出力が可能になります。

主な機能：

• 最適化されたパフォーマンス：出力品質を損なうことなく、高速処理。
• マルチモーダル機能：テキストと視覚データを含むクエリを効果的に処理します。

理想的なアプリケーション：

• 顧客エンゲージメント：ユーザーの入力に基づいて、即時かつ関連する応答を提供します。
• 創造的なライティング支援：提供されたビジュアルに合わせたアイデアと物語を生成します。

5。クロード3.5

AnthropicのClaude 3.5は、倫理的AIと安全な相互作用を強調するマルチモーダルモデルです。ユーザーの安全性を優先しながら、テキストと画像を処理します。 Haiku、Sonnet、Opusの3つの層があります。

主な機能：

• 安全プロトコル：有害な出力を最小限に抑えます。
• 人間のような相互作用：自然で魅力的な反応を生成します。
• マルチモーダル理解：包括的な回答のためにテキストと画像を効果的に統合します。

理想的なアプリケーション：

• 教育プラットフォーム：視覚的な作業に関する安全で建設的なフィードバックを提供します。
• コンテンツモデレート：不適切なコンテンツのフィルタリングを支援します。

6。Llavav1.5 7b

Llava（Large Language and Vision Assistant）は、画像ベースの指示と視覚的推論を可能にする微調整モデルです。そのコンパクトサイズは、リアルタイムのインタラクティブなアプリケーションに適しています。テキスト、オーディオ、および画像を同時に処理します。

主な機能：

• リアルタイムインタラクション：即時の応答を提供します。
• コンテキスト認識：さまざまなデータ型を組み合わせたユーザーの意図を理解しています。
• 視覚的な質問応答： OCRを使用して画像のテキストを識別し、関連する質問に答えます。

理想的なアプリケーション：

• 画像キャプション：画像のテキストの説明を生成します。
• マルチモーダルダイアログシステム：チャットボットがテキストとビジュアルクエリを処理できるようにします。

7。Dall・E 3

OpenaiのDall・E 3は、テキストの説明を詳細な画像に変換する強力な画像生成モデルです。創造性と微妙なプロンプトを解釈する能力で知られています。

主な機能：

• テキストからイメージの生成：詳細なプロンプトを一意の画像に変換します。
• 機能性の開始：テキストの説明に基づいて既存の画像を変更できます。
• 高度な言語理解：正確な視覚表現のために言語のコンテキストと微妙さを理解します。

理想的なアプリケーション：

• マーケティング：広告のビジュアルを生成します。
• コンセプトアート：アーティストがアイデアを視覚化し、ブレインストーミングするのに役立ちます。

結論

マルチモーダルモデルは、多様なデータ型を統合してますます複雑なタスクを実行することにより、AIの境界を押し広げています。テキストと画像の組み合わせから、リアルタイムビデオをオーディオと分析することまで、これらのモデルはさまざまな業界を変換しています。適切なモデルを選択すると、特定のタスクに依存します。画像の生成、データの分析、ビデオの最適化など、ジョブには専門化されたマルチモーダルモデルが存在します。 AIが進歩し続けると、マルチモーダルモデルには、ますます洗練されたアプリケーションのためにさらに多くのデータ型が組み込まれます。

詳細：マルチモーダルAIの未来

よくある質問

Q1。マルチモーダルモデルとは何ですか？ A.複数のモダリティ（テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど）にわたってデータの処理と生成データ。

Q2。マルチモーダルモデルをいつ使用する必要がありますか？ A.強化されたコンテキストのためにテキストと画像を組み合わせるなど、さまざまな形式でデータを理解または生成するとき。

Q3。マルチモーダルモデルと従来のモデルの違いは何ですか？ A.従来のモデルは単一のデータ型に焦点を当て、マルチモーダルモデルは複数のデータ型を同時に統合および処理します。

Q4。マルチモーダルモデルはより高価ですか？ A.コストは、モデル、使用法、アクセス方法によって大きく異なります。一部は無料またはオープンソースです。

Q5。これらのモデルにアクセスするにはどうすればよいですか？ A. APIまたはHuggingfaceなどのプラットフォームを介して。

Q6。マルチモーダルモデルを微調整できますか？ A.モデルに依存します。微調整を提供するものもあれば、事前に訓練されたものもあります。

Q7。マルチモーダルモデルはどのようなデータ型を処理できますか？ A.これはモデルによって異なりますが、テキスト、画像、ビデオ、オーディオが含まれる場合があります。

以上が7人のマルチモーダルモデルとその用途の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。