Multimodale KI ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der verschiedene Datentypen (Modalitäten) wie Text, Bild, Video, Audio usw. kombiniert, um bessere Leistungen zu erzielen. Die meisten herkömmlichen KI-Modelle sind unimodal, das heißt, sie können nur einen Datentyp verarbeiten. Sie sind geschult und ihre Algorithmen sind nur auf diese Modalität zugeschnitten. Ein Beispiel für ein unimodales KI-System ist chatgpt. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Textdaten zu verstehen und deren Bedeutung zu extrahieren. Darüber hinaus kann es nur Text als Ausgabe erzeugen.

Im Gegenteil, multimodale KI-Systeme können mehrere Modalitäten gleichzeitig verarbeiten und mehr als einen Ausgabetyp erzeugen. Die kostenpflichtige Version von ChatGPT, die GPT-4 nutzt, ist ein Beispiel für multimodale KI. Es kann nicht nur Text, sondern auch Bilder verarbeiten und verschiedene Dateien wie PDF, CSV usw. verarbeiten.

In diesem Artikel werden wir die jüngsten Fortschritte im Bereich der multimodalen KI diskutieren.

ChatGPT + DALLE 3

DALLE 3 stellt die neueste Weiterentwicklung der Text-to-Image-Technologie von OpenAI dar und markiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI-generierten Kunst. Die Fähigkeit des Systems, den Kontext der Benutzeraufforderungen zu verstehen, ist gestiegen und es kann die vom Benutzer bereitgestellten Details besser verstehen.

Aus dem obigen Bild können wir deutlich erkennen, dass das Modell alle Details der Eingabeaufforderung erfassen kann, um ein umfassendes Bild zu erstellen, das dem eingegebenen Text entspricht.

DALL·E 3 ist direkt in ChatGPT integriert und ermöglicht so eine nahtlose Zusammenarbeit. Wenn ChatGPT eine Idee erhält, generiert es mühelos spezifische Eingabeaufforderungen für DALL·E 3 und erweckt die Konzepte des Benutzers zum Leben. Wenn Benutzer Anpassungen an einem Bild wünschen, können sie einfach mit ein paar Worten bei ChatGPT nachfragen.

Benutzer können ChatGPT um Unterstützung bei der Erstellung einer Eingabeaufforderung bitten, die DALL·E 3 zum Generieren von Grafiken verwenden kann. Auch wenn DALL·E 3 immer noch die spezifischen Wünsche der Benutzer bearbeiten kann, wird die Erstellung von KI-Kunst mit der Hilfe von ChatGPT für alle zugänglicher.

google-bard-extensions”>Google BARD + Erweiterungen

BARD, ein von Google entwickeltes Konversations-KI-Tool, hat kürzlich durch Erweiterungen deutliche Verbesserungen erfahren. Diese Verbesserungen ermöglichen BARD die Verbindung mit verschiedenen Google-Apps und -Diensten. Mit Erweiterungen kann Bard relevante Informationen aus Ihren alltäglichen Google-Tools wie Gmail, Docs, Drive, Google Maps, YouTube, Google Flights und Hotels abrufen und anzeigen.

BARD kann auch dann helfen, wenn sich die benötigten Informationen über mehrere Apps und Dienste erstrecken. Wenn Benutzer beispielsweise eine Reise zum Grand Canyon planen, können sie BARD jetzt bitten, Daten in Gmail zu finden, aktuelle Flug- und Hoteldetails anzugeben, Wegbeschreibungen zum Flughafen auf Google Maps anzubieten und sogar YouTube-Videos über Aktivitäten am Zielort zu teilen. alles in einem einzigen Gespräch.

Claude + Datei-Upload

Claude ist ein von Anthropic entwickelter KI-Chatbot, mit dem man sich leicht unterhalten kann und der weniger wahrscheinlich schädliche Ergebnisse produziert. Claude 2 hat die Codierungs-, Mathematik- und Argumentationsleistung verbessert und kann längere Antworten produzieren. Abgesehen von diesen Funktionen hat Claude auch die Möglichkeit, verschiedene Dokumente wie PDF, DOC, CSV usw. zu verarbeiten. Claude 2 kann bis zu fünf Dokumente mit bis zu 100.000 Tokens zur Analyse analysieren.

DeepFloyd IF

DeepFloyd IF ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Modell, das von Stability AI entwickelt wurde. Es handelt sich um ein kaskadiertes Pixeldiffusionsmodell, das Bilder kaskadierend erzeugt. Zunächst erzeugt ein Basismodell Muster mit niedriger Auflösung, und dann verstärken eine Reihe hochskalierter Modelle das Bild, um Bilder mit hoher Auflösung zu erstellen.

DeepFloyd IF ist hocheffizient und übertrifft andere führende Tools. Es zeigt, dass größere UNet-Strukturen die Bilderzeugungswerkzeuge verbessern können, was auf eine vielversprechende Zukunft für die Umwandlung von Text in Bilder hinweist.

Die Basis- und Superauflösungsmodelle von DeepFloyd IF nutzen Diffusionsmodelle, bei denen mithilfe von Markov-Kettenschritten zufälliges Rauschen in die Daten eingebracht und dieser Prozess dann umgekehrt wird, um aus dem Rauschen neue Datenproben zu erstellen.

ImageBind

ImageBind, erstellt von Meta AI, ist das erste KI-Modell, das Daten aus sechs Typen ohne direkte Anleitung kombinieren kann. Diese Innovation verbessert die KI, indem sie ihre Verbindungen erkennt und es Maschinen ermöglicht, verschiedene Arten von Informationen zu verstehen und zu analysieren, wie z. B. Bilder, Video, Audio, Text, Tiefe, Wärme und IMUs.

Einige der Funktionen von ImageBind sind:

• Es kann sofort Audio basierend auf einer Bild- oder Videoeingabe vorschlagen. Dies kann verwendet werden, um ein Bild oder Video zu verbessern, indem relevanter Ton hinzugefügt wird, z. B. das Rauschen von Wellen in ein Strandbild.
• ImageBind kann mithilfe eines Audioclips als Eingabe sofort Bilder generieren. Wenn wir beispielsweise eine Audioaufnahme eines Vogels haben, kann das Modell Bilder erstellen, die zeigen, wie dieser Vogel aussehen könnte.
• Einzelpersonen können schnell verwandte Bilder finden, indem sie eine Eingabeaufforderung verwenden, die Audio und Bilder verknüpft. Dies könnte nützlich sein, um Bilder zu finden, die mit den visuellen und akustischen Aspekten eines Videoclips in Zusammenhang stehen.

CM3leon

CM3Leon ist ein fortschrittliches Modell zum Generieren von Text und Bildern. Es ist ein vielseitiges Modell, das Bilder aus Text erstellen kann und umgekehrt. CM3Leon zeichnet sich durch die Text-zu-Bild-Generierung aus und erreicht im Vergleich zu ähnlichen Methoden Spitzenleistungen bei nur einem Bruchteil der Trainingsrechenleistung.

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Verweise:

Ich habe einen Abschluss im Bauingenieurwesen (2022) von Jamia Millia Islamia, Neu-Delhi, und interessiere mich sehr für Datenwissenschaft, insbesondere für neuronale Netze und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen.