21.06.2024  Новости, Искусственный интеллект, Итоги и тенденции, Обзоры рынков

Продолжение. Начало тут и тут Тренд № 3. Развитие мультимодального ИИ Мультимодальный ИИ — модели ИИ, выполняющие пользовательские операции и обученные на данных из нескольких модальностей (текст, изображения, видео, 3D, речь, звуки, таблицы, графы, код). Мультимодальный ИИ расширяет способы применения больших языковых моделей. Как правило, мультимодальные модели основаны на глубоких нейронных сетях, хотя используются и другие методы машинного обучения, например, скрытые марковские модели или ограниченные машины Больцмана. Унимодальные модели — модели ИИ, которые опираются на один тип данных. Stanford University: новые мультимодальные системы (GPT-4, Gemini, Claude 3) могут генерировать беглый текст на десятках языков, обрабатывать аудио и даже объяснять мемы. Мультимодальные модели предлагают универсальный и комплексный подход к решению проблем, значительно превосходящий возможности унимодальных моделей ИИ. Мультимодальные модели находят применение в обслуживании клиентов, мониторинге социальных сетей, здравоохранении, беспилотном транспорте и предиктивной аналитике. Например, в сфере мониторинга социальных сетей мультимодальный ИИ может анализировать текстовые и графические сообщения и даже видео, чтобы лучше понять и отреагировать на настроение потребителей по отношению к бренду или продукту. Внедрение такого инструмента требует интеграции разрозненных данных, соблюдения технических требований и тщательного планирования. Эффекты от адаптации Улучшение клиентского опыта ... читать далее.