多模態模型
含有「多模態模型」共 4 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
Frost & Sullivan在研究市場趨勢、專利、投資等要素後，指出未來2-4年內有潛力對社會產生重大影響的人工智慧新興技術，包括多模態神經網路、可解釋人工智慧(XAI)及自主邊緣技術。本文分別針對這三種技術的定義、應用範疇、發展趨勢和代表性案例進行分析。
多模態資料與模型目前在人工智慧領域是主流話題之一。多模態對於醫學研究之所以重要，是因為它能夠提供疾病的全面觀點，從來自不同來源和類型的數據（如醫學影像、文字病歷、臨床數據與生理訊號等）結合起來，使得醫學偵測與診斷更加準確和全面。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
今天分享長期觀察 AI 議題的 Martin Signoux 對2024年AI技術領域的觀點。他認為「大型語言模型」未來將不具備任何優勢，未來發展是「大型多模態模型」，而且在2024年的議題量將會超越「大型語言模型」，此觀點也受到楊立昆（Yann LeCuu）的認同。
