Multimodale modeller er systemer basert på kunstig intelligens (KI) som kan behandle og tolke flere datatyper på en gang. Dette betyr at modellen kan både se på bilder og lese tekst, og kombinere disse sanseinntrykkene i sin analyse. For eksempel kan du laste opp et bilde i ChatGPT og få en tekstlig beskrivelse av det – da jobber modellen med både bilde- og tekstmodaliteter i analysen. Ved å integrere flere typer data samtidig får KI-en en bredere og mer fleksibel forståelse av sammenhenger enn modeller som bare bruker én datatype.
Hvordan fungerer multimodale modeller?
Multimodale modeller består vanligvis av separate komponenter for hver modalitet. Data fra tekst, bilder eller lyd behandles først hver for seg, deretter kombineres resultatene for å lage et samlet bilde av informasjonen. En enkel måte å forstå dette på er å se modellen som bygget opp av tre trinn:
- Data: Inngangsmodulene tar imot og bearbeider hver datatype for seg (tekst, bilder eller lyd).
- Kombinasjon: Informasjonen fra de ulike modulene slås sammen til en felles representasjon.
- Generering: Utgangsmodulen bruker den samlede kunnskapen til å lage et resultat, som kan være tekst, et bilde eller noe annet nytt.
For å trene slike modeller benyttes store datasett som inneholder de samme konseptene på flere måter. For eksempel kan man vise en modell basert på kunstig intelligens (KI) bilder av katter, videoer av katter og tekstbeskrivelser av katter. Modellen lærer da å trekke ut felles trekk fra disse kildene og bygge opp en helhetlig forståelse av hva en katt er.
Hvilke bruksområder har multimodale modeller?
Kombinasjonen av flere datakilder åpner for mange nye bruksområder på tvers av sektorer. Her er noen eksempler:
- Helsevesen: Modeller kan analysere medisinske bilder (for eksempel røntgen eller MR) sammen med pasientjournaler for å forbedre diagnostikk og behandling.
- Utdanning: Systemet kan integrere tekst, bilder og lyd for mer interaktiv læring. For eksempel kan det automatisk generere flerspråklige undertekster til undervisningsvideoer. (Se også vår artikkel om språkmodeller i utdanning).
- Kundeservice: Chatboter kan tolke skjermbilder eller bilder sendt av brukere sammen med tekstspørsmål, noe som gir mer presis og effektiv støtte.
- Underholdning: Modeller kan lage teksting for filmer eller analysere både videoinnhold og dialog, noe som gir bedre anbefalinger og søkemuligheter.
- E-handel: Systemet kan analysere produktanmeldelser (tekst) og brukeropplastede bilder for å gi bedre produktanbefalinger til kundene.
Hvorfor er multimodale modeller viktige?
Multimodale modeller er viktige fordi de gir en mer helhetlig og menneskelig tilnærming til informasjon. Ved å kombinere flere datakilder får systemet tilgang til mer relevant informasjon samtidig, noe som gir en dypere forståelse av konteksten. Dette gjør at kunstig intelligens (KI) kan håndtere komplekse oppgaver som tidligere var vanskelige for én-modellsystemer, og vil trolig gjøre KI mer menneskelignende på sikt.
I Norge har vi særlig behov for kraftige språkteknologier. Ainy.no påpeker at det er viktig å ha sterke norske språkmodeller for alt fra kundedialog og offentlig informasjon til helse og utdanning. Multimodale tilnærminger vil kunne styrke disse modellene ved å integrere flere typer norsk data (tekst, tale, bilder) i samme verktøy.
Samtidig minner Ainy.no om at maskinlæring og språkmodeller er en drivkraft bak fremtidens samfunn – fra helse og utdanning til næringsliv og offentlig sektor. Multimodale modeller er en naturlig del av denne utviklingen, fordi de åpner for nye løsninger innen alle disse områdene.
Oppsummering
Oppsummert gir multimodale modeller systemer basert på kunstig intelligens (KI) flere sanser, som sammen kan løse oppgaver på en mer intelligent måte. Denne evnen til å kombinere tekst, bilder, lyd og andre data gjør dem svært viktige for framtidens KI-applikasjoner – både globalt og i Norge.
