Moderne KI-Modelle, wie beispielsweise GPT-4o, integrieren zunehmend multimodale Fähigkeiten. Das bedeutet, sie sind nicht mehr nur auf Text beschränkt, sondern verarbeiten auch Bilder, Videos und Audios. Diese Entwicklung eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Interaktion mit KI und eine Vielzahl innovativer Anwendungen. ontolux stellt im KI-Journal Club aktuelle Entwicklungen vor.

Obwohl die genauen Verfahren proprietärer Modelle wie GPT-4o nicht öffentlich zugänglich sind, gibt es in der Forschung enorme Fortschritte. Ein Beispiel hierfür ist Llama Omni, ein auf dem Llama-3.1-8B-Instruct-Modell basierendes System, das speziell für die sprachbasierte Interaktion mit LLMs entwickelt wurde. Llama Omni ermöglicht es, direkt aus Spracheingaben Text und Sprachantworten zu generieren, ohne dass eine Transkription erforderlich ist. Darüber hinaus hat Meta mit Llama 3.2 Vision Modelle vorgestellt, die spezielle visuelle Komponenten integrieren, um Bilddaten zu verarbeiten. Diese Fortschritte zeigen das Potenzial von Open-Source-Modellen und ebnen den Weg für eine breitere Nutzung multimodaler LLMs.

Im vollständigen Beitrag der neusten KI Journal Club-Ausgabe hat ontolux die Funktionsweise multimodaler LLMs erläutert und wie diese Text, Bilder und Audio verarbeiten, indem sie spezielle Komponenten wie Modalitäts-Encoder, Eingabe-Projektoren und LLM-Backbones nutzen. Zudem wird auf die Herausforderungen beim Training dieser Modelle eingegangen, insbesondere das Einfrieren von vortrainierten Modulen.

Zum Blogbeitrag: Multimodale LLMs

 

Headergrafik KI-generiert via Dall-E 3

Datum: 10.10.2024