Modelo de Linguagem Multimodal

Definição

Um modelo de linguagem multimodal é uma extensão dos LLMs que pode processar e gerar texto e outras modalidades, como imagens, áudio ou vídeo.

Propósito

O objetivo é criar sistemas de IA capazes de proporcionar compreensão e interação mais ricas, além do texto puro. Esses modelos são úteis para assistentes virtuais, ferramentas de acessibilidade e robótica.

Importância

• Oferece suporte à integração do contexto visual e auditivo nas respostas.
• Potencializa novos aplicativos, como resposta visual a perguntas.
• Computacionalmente caro e complexo de treinar.
• Compartilha riscos de alucinação e viés dos LLMs.

Como Funciona

1. Colete grandes conjuntos de dados multimodais (texto + imagens/áudio).
2. Trem com transformadores adaptados para múltiplas modalidades.
3. Alinhe as incorporações entre as modalidades para interoperabilidade.
4. Ajuste fino em tarefas multimodais específicas.
5. Implante para interação multimodal no mundo real.

Exemplos (mundo real)

• GPT-4 com visão (OpenAI): processa texto e imagens.
• Flamingo (DeepMind): aprendizado de poucas tentativas para tarefas multimodais.
• Google Gemini: integra múltiplas modalidades de raciocínio.

Referências/Leituras Adicionais

• Alayrac et al. “Flamingo: Um modelo de linguagem visual.” DeepMind.
• Relatório técnico do OpenAI GPT-4.
• Relatório do Stanford CRFM sobre modelos de fundação.
• O que são Grandes Modelos Multimodais (LMMs)?