Multimodale Modelle

Multimodale Modelle sind KI-Systeme, die Informationen aus verschiedenen Modalitäten (Text, Bild, Audio, Video) kombinieren, um Aufgaben besser zu lösen als mit einer einzigen Datenquelle. Beispiele: GPT-4V (Text+Bild), Gemini (Text, Bild, Audio), CLIP (Text+Bild).

Funktionsweise: Vorverarbeitung und Feature-Extraktion für jede Modalität separat → Fusion der Modalitäten (Early Fusion, Late Fusion oder Cross-Attention) → Gesamtausgabe. Technologien: Transformer-Architekturen, Cross-Attention-Mechanismen, gemeinsame Embedding-Räume.

Vorteile: verbesserte Genauigkeit durch mehr Kontext, Vielseitigkeit, realistischere Verarbeitung (wie Menschen, die gleichzeitig sehen und hören). Anwendungsbereiche: medizinische Bildanalyse, autonomes Fahren, Barrierefreiheit, Bildungssysteme, Content-Moderation.