マルチモーダルモデルは、異なる種類のデータに共通する表現を学習します。これにより、たとえば画像について質問に答えたり、キャプションを生成したりできます。Radford ら(2021)は CLIP で、画像とテキストのペアで学習すると共通の埋め込み空間が得られ、自然言語のプロンプトから高精度なゼロショット画像認識が可能になることを示しました。
現在の主要なアシスタントはマルチモーダルに対応しています。グラフ、スクリーンショット、写真を貼り付けて、チャットでそのまま質問できます。
通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
テキスト、画像、音声、動画など、複数の種類のデータを1つのシステムで扱えるモデル。
マルチモーダルモデルは、異なる種類のデータに共通する表現を学習します。これにより、たとえば画像について質問に答えたり、キャプションを生成したりできます。Radford ら(2021)は CLIP で、画像とテキストのペアで学習すると共通の埋め込み空間が得られ、自然言語のプロンプトから高精度なゼロショット画像認識が可能になることを示しました。
現在の主要なアシスタントはマルチモーダルに対応しています。グラフ、スクリーンショット、写真を貼り付けて、チャットでそのまま質問できます。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
同じプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity で並べて実行できます。手持ちのファイルをコンテキストに使い、回答同士を照らし合わせて確認できます。
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同じプロンプトを複数のモデルに送り、どの回答が通用するか確かめられます。
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ワークスペースChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity を1つのワークスペースで。
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