7 modelos multimodais populares e seus usos

O rápido avanço da inteligência synthetic (IA) levou a uma nova period de modelos projetados para processar e gerar dados em múltiplas modalidades. Isso inclui texto, imagens, áudio e vídeo. Esses modelos multimodais são cada vez mais utilizados em diversas aplicações, desde a criação de conteúdo até análises avançadas. Este artigo apresentará o conceito de modelos multimodais e comparará 7 dos modelos multimodais mais populares (de código aberto e proprietários) disponíveis atualmente. Ele orientará você sobre quando e onde usar cada modelo com base em seus recursos, casos de uso, acessibilidade e custo.

O que são modelos multimodais?

Os modelos multimodais são arquiteturas especializadas de IA projetadas para lidar e integrar dados de diversas modalidades. Eles podem realizar tarefas como gerar texto a partir de imagens, classificar imagens com base em texto descritivo e responder perguntas que envolvam informações visuais e textuais. Esses modelos são normalmente treinados em grandes conjuntos de dados contendo diversos tipos de dados, permitindo-lhes aprender relações complexas entre diferentes modalidades.

Os modelos multimodais tornaram-se vitais para tarefas que requerem compreensão contextual em diferentes formatos. Por exemplo, eles podem aprimorar os mecanismos de pesquisa, melhorar o atendimento ao cliente por meio de chatbots, permitir a geração avançada de conteúdo e auxiliar em ferramentas educacionais.

Saber mais: Explorando a IA generativa multimodal avançada

Lista dos 7 modelos multimodais mais populares

A tabela abaixo compara as modalidades, pontos fortes, custo e outros detalhes dos 7 modelos multimodais mais populares disponíveis atualmente.

*os preços mencionados são atualizados em 21 de outubro de 2024

Agora vamos explorar seus recursos e casos de uso com mais detalhes.

1. Lhama 3.2 90B

Meta IAs Lhama 3.2 90B é atualmente um dos modelos multimodais mais avançados e populares em uso. Esta última variante da série Llama combina recursos de seguimento de instruções com interpretação avançada de imagens, atendendo a uma ampla gama de necessidades do usuário. O modelo foi construído para facilitar tarefas que exigem compreensão e geração de respostas baseadas em insumos multimodais.

Características:

• Instrução a seguir: Projetado para lidar com instruções de usuário complexas que envolvem texto e imagens.
• Alta eficiência: Capaz de processar grandes conjuntos de dados rapidamente, aumentando sua utilidade em ambientes dinâmicos.
• Interação multimodal robusta: Integra texto e dados visuais para fornecer respostas abrangentes.

Casos de uso:

• Plataformas de aprendizagem interativas: Auxilia no fornecimento de instruções e explicações para conteúdos visuais complexos, tornando o aprendizado mais envolvente.
• Aplicações de suporte técnico: Útil para orientar os usuários nos processos de solução de problemas com uma combinação de imagens e instruções passo a passo.

2. Gêmeos 1.5 Flash

Gêmeos 1.5 Flash é o mais recente modelo multimodal leve do Google, especializado no processamento de texto, imagens, vídeo e áudio, com grande velocidade e eficiência. Sua capacidade de fornecer insights abrangentes em diferentes formatos de dados o torna adequado para aplicações que exigem uma compreensão mais profunda do contexto.

Características:

• Processamento multimídia: Lida com vários tipos de dados simultaneamente, permitindo interações enriquecidas.
• Inteligência Conversacional: Particularmente eficaz em diálogos multivoltas, onde o contexto de interações anteriores é important.
• Geração de resposta dinâmica: Gera respostas que refletem uma compreensão das diversas contribuições da mídia.

Casos de uso:

• Assistentes Virtuais: Melhora a funcionalidade dos assistentes inteligentes, permitindo-lhes responder a consultas que envolvem texto e imagens.
• Ferramentas de criação de conteúdo: Útil na geração de conteúdo multimídia para mídias sociais ou websites, combinando perfeitamente texto e recursos visuais.

3. Florença 2

Florença 2 é um modelo leve da Microsoft, projetado principalmente para tarefas de visão computacional, ao mesmo tempo que integra entradas de texto. Seus recursos permitem realizar análises complexas em conteúdo visible. Isso o torna um modelo inestimável para aplicações de linguagem de visão, como OCR, legendagem, detecção de objetos, segmentação de instâncias, and so on.

Características:

• Forte reconhecimento visible: É excelente na identificação e categorização de conteúdo visible, fornecendo insights detalhados.
• Processamento de consulta complexa: Lida com consultas de usuários que combinam texto e imagens de maneira eficaz.

Casos de uso:

• Marcação de conteúdo automatizada: Simplifica o gerenciamento de conteúdo visible marcando automaticamente as imagens com base em seus atributos.
• Sistemas visuais de resposta a perguntas: Permite aos usuários fazer perguntas sobre imagens, gerando respostas informativas e relevantes.

4. GPT-4o

GPT-4o é uma versão otimizada do GPT-4, projetada para eficiência e desempenho no processamento de texto e imagens. Sua arquitetura permite respostas rápidas e resultados de alta qualidade, tornando-o a escolha preferida para diversas aplicações.

Características:

• Desempenho otimizado: Velocidades de processamento mais rápidas sem sacrificar a qualidade da saída, adequadas para aplicações em tempo actual.
• Capacidades multimodais: Lida com eficácia com uma ampla variedade de consultas que envolvem dados textuais e visuais.

Casos de uso:

• Plataformas de envolvimento do cliente: Melhora a interação fornecendo respostas imediatas e relevantes com base nas informações do usuário.
• Assistentes de redação criativa: Apoia os escritores gerando ideias e narrativas que se alinham com os recursos visuais fornecidos.

5. Cláudio 3.5

Cláudio 3.5 é um modelo multimodal desenvolvido pela Anthropic, com foco em IA ética e interações seguras. Este modelo combina processamento de texto e imagem priorizando a segurança e a satisfação do usuário. Está disponível em três tamanhos: Haiku, Sonnet e Opus.

Características:

• Protocolos de segurança: Projetado para minimizar resultados prejudiciais, garantindo que as interações permaneçam construtivas.
• Qualidade de interação semelhante à humana: Enfatiza a criação de respostas naturais e envolventes, tornando-o adequado para um público amplo.
• Compreensão multimodal: Integra efetivamente texto e imagens para fornecer respostas abrangentes.

Casos de uso:

• Plataformas Educacionais: Fornece suggestions sobre o trabalho visible, ajudando os alunos a melhorar e garantindo um ambiente seguro.
• Moderação de conteúdo: Auxilia na filtragem de conteúdo impróprio, compreendendo entradas textuais e visuais.

6. LLaVA V1.5 7B

LLaVA (Giant Language and Imaginative and prescient Assistant) é um modelo ajustado. Ele usa ajuste de instruções visuais para oferecer suporte ao acompanhamento pure de instruções baseado em imagens e aos recursos de raciocínio visible. Seu pequeno tamanho o torna adequado para aplicações interativas, como chatbots ou assistentes virtuaisque exigem envolvimento em tempo actual com os usuários. Seus pontos fortes estão no processamento simultâneo de texto, áudio e imagens.

Características:

• Interação em tempo actual: Fornece respostas imediatas às dúvidas dos usuários, tornando as conversas mais naturais.
• Consciência Contextual: Melhor compreensão das intenções do usuário que combinam vários tipos de dados.
• Resposta visible a perguntas: Identifica texto em imagens por meio de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e responde perguntas com base no conteúdo da imagem.

Casos de uso:

• Legendagem de imagens: Ajuda a gerar descrições de texto de imagens, facilitando a compreensão do conteúdo das imagens por usuários com deficiência visible.
• Sistemas de Diálogo Multimodal: Ajuda os chatbots de atendimento ao cliente a conversar com os clientes, respondendo a dúvidas textuais e visuais sobre os produtos.

7. DALL·E 3

IA aberta DALL·E 3 é um poderoso modelo de geração de imagens que traduz descrições textuais em imagens vívidas e detalhadas. Este modelo é conhecido por sua criatividade e capacidade de compreender solicitações diferenciadas, permitindo aos usuários gerar imagens que correspondam perfeitamente à sua imaginação.

Características:

• Geração de texto para imagem: Converte prompts detalhados em imagens exclusivas, permitindo amplas possibilidades criativas.
• Funcionalidade de pintura: Os usuários podem modificar imagens existentes descrevendo alterações no texto, oferecendo flexibilidade na edição de imagens.
• Compreensão avançada da linguagem: Compreende melhor o contexto e as sutilezas da linguagem, resultando em representações visuais mais precisas.

Casos de uso:

• Campanhas de advertising: As empresas podem gerar rapidamente recursos visuais personalizados para anúncios sem precisar de habilidades de design gráfico.
• Criação de arte conceitual: Os artistas podem usar o modelo para debater ideias e visualizar conceitos, acelerando o processo criativo.

Conclusão

Os modelos multimodais estão ultrapassando os limites da IA ​​ao integrar vários tipos de dados para realizar tarefas cada vez mais complexas. Desde a combinação de texto e imagens até a análise de vídeos e áudio em tempo actual, esses modelos abrem novas possibilidades em setores como saúde, criação de conteúdo e realidade digital.

Neste artigo, exploramos os recursos e casos de uso de 7 modelos populares de IA multimodal. No entanto, a seleção do modelo certo depende da tarefa específica em questão. Esteja você gerando imagens, analisando diversas entradas de dados ou otimizando vídeos em tempo actual, existe um modelo multimodal especializado para isso. À medida que a IA continua a evoluir, os modelos multimodais incluirão mais tipos de dados para casos de utilização mais complexos e diversos.

Saber mais: Que futuro espera com a IA multimodal?

Perguntas frequentes