Multi-modal

Le terme multi-modal fait référence à des modèles d'apprentissage automatique capables de traiter et de combiner différents types de données ou signaux, tels que le texte, les images et l'audio. Ces modèles sont capables de gérer des entrées médiatiques mixtes, par exemple, ils peuvent répondre à des questions qui impliquent à la fois du texte et des images.

Pourquoi est-ce important ?

Le multi-modal est important car il permet d'obtenir une compréhension plus riche et plus complète de l'information. En traitant plusieurs types de données à la fois, ces modèles peuvent exploiter les forces et combler les lacunes de différents types de données, conduisant à de meilleures performances et à une meilleure précision. Ils permettent également une interaction plus naturelle et plus intuitive avec les utilisateurs, car ils peuvent comprendre et répondre à une variété de types d'entrées.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les modèles multi-modaux sont largement utilisés dans diverses applications d'intelligence artificielle. Ils sont couramment utilisés dans les systèmes de recommandation, où ils peuvent prendre en compte à la fois le texte (par exemple, les critiques de produits) et les images (par exemple, les images de produits) pour faire des recommandations plus précises. Ils sont également utilisés dans les assistants virtuels, où ils peuvent traiter à la fois le texte et l'audio pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs. De plus, ils sont utilisés dans diverses tâches de traitement du langage naturel qui impliquent à la fois du texte et des images, comme la génération automatique de légendes d'images.