マルチモーダルモデルとは
マルチモーダルモデル（Multimodal Model）とは、テキスト、画像、音声、動画などの複数の入出力モダリティに対応した機械学習モデルです。単一のモデルアーキテクチャで異なる種類のデータを処理できるよう設計されており、GPT-4o、Gemini、Claude 3.5 Sonnetなどの最先端モデルがこれに該当します。
主要なマルチモーダルモデル
GPT-4oは入力としてテキスト・画像・音声を受け付け、テキスト・画像・音声での出力が可能な統合モデルです。Geminiは当初からマルチモーダルとして設計され、テキスト・画像・音声・動画・コードを統合的に処理します。Claude 3.5はテキストと画像の入力に対応し、特にドキュメントやチャート画像の理解に優れています。オープンソースではLLaVA、InternVLなどが代表的です。
マルチモーダルモデルの展望
マルチモーダルモデルの進化は加速しており、対応するモダリティの数と処理精度は年々向上しています。今後はリアルタイムの音声会話、動画の理解と生成、3D空間の認識、触覚情報の処理など、より多くのモダリティへの対応が期待されています。任意のモダリティ間で変換・生成ができる「Any-to-Any」モデルの実現が次の大きなマイルストーンとされています。