マルチモーダル AI は、テキスト、画像、音声、ビデオなどの複数のモダリティからのデータを結合して処理し、出力または予測を生成します。
目的
複数の感覚を統合する人間のように情報を理解するシステムを構築することが目的です。医療、ロボット工学、会話システムなどで活用されています。
重要性
- 単一モダリティ AI を超えて機能を拡張します。
- より豊かな人間と AI の相互作用を可能にします。
- 多様なデータを融合するには高度なアーキテクチャが必要です。
- トレーニングと評価の複雑さが増します。
仕組み
- 入力が整列されたマルチモーダル データセット (テキスト + 画像など) を収集します。
- 各モダリティをベクトル表現にエンコードします。
- 融合技術を使用してモダリティを組み合わせます。
- クロスモーダル関係を学習するようにモデルをトレーニングします。
- 1 つまたは複数のモダリティにわたって出力を生成します。
例（実世界）
- CLIP (OpenAI): 検索用に画像とテキストをリンクします。
- Google Gemini: テキスト、画像、音声を処理するマルチモーダル モデル。
- 画像キャプション システム: 写真からテキストの説明を生成します。
参考文献 / さらに読む
- Baltrušaitis他「マルチモーダル機械学習：概観」IEEE TPAMI。
- OpenAI CLIP ペーパー。
- スタンフォード HAI: マルチモーダル AI 研究。
- マルチモーダルAIの仕組み
