Multimodal AI – modele przetwarzające wiele typów danych jednocześnie (tekst + obraz).

Odnosi się do systemów sztucznej inteligencji zdolnych do jednoczesnego przetwarzania i analizowania różnych typów danych, takich jak tekst, obraz, dźwięk czy wideo. Ich celem jest integracja informacji pochodzących z różnych modalności, co umożliwia bardziej holistyczne i efektywne zrozumienie oraz interpretację rzeczywistości. W praktyce najczęściej spotykanym zastosowaniem są modele łączące tekst i obrazy, które potrafią np. generować opisy na podstawie treści wizualnej lub rozpoznawać obiekty w kontekście opisów językowych.

Technologie multimodalne wykorzystują zaawansowane architektury sieci neuronowych, takie jak transformery, które umożliwiają efektywne łączenie i przetwarzanie reprezentacji różnych modalności. Dzięki temu możliwe jest tworzenie aplikacji o szerokim spektrum funkcji, obejmujących między innymi przetwarzanie języka naturalnego w kontekście obrazów, systemy rekomendacyjne, interaktywne chatboty czy narzędzia do analizy mediów. Rozwój tego obszaru ma kluczowe znaczenie dla budowy bardziej intuicyjnych i wszechstronnych systemów sztucznej inteligencji.