szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
multimodal learning (tsz. multimodal learnings)
- (informatika) Multimodális tanulás (multimodal learning) az egyik legizgalmasabb és leggyorsabban fejlődő terület a mesterséges intelligencia (AI) világában. Ez a megközelítés lehetővé teszi az AI rendszerek számára, hogy többféle adatmodalitást – például szöveget, képet, hangot, videót, érzékelőadatokat – együttesen dolgozzanak fel, tanuljanak belőlük és komplex döntéseket hozzanak.
🧠 Mi az a multimodális tanulás?
A multimodális tanulás során a mesterséges intelligencia különböző típusú bemenetekből tanul egyszerre. Például:
- Szöveg + kép: képaláírás generálása, kérdés-válasz képek alapján
- Hang + kép: beszélő azonosítása videón
- Videó + szöveg: jelenetleírás generálása, cselekvések felismerése
A multimodális tanulás célja, hogy az emberi észleléshez hasonló módon értelmezze az információt, mivel az emberek is több érzékszervüket (látás, hallás, nyelv) egyszerre használják.
🧩 Modalitások
A leggyakoribb „modalitások”:
- Text – természetes nyelv
- Image – fénykép, diagram, illusztráció
- Audio – hangfelvétel, beszéd, zene
- Video – időbeli vizuális információk
- Sensor data – például robotikai érzékelők
- 3D pontfelhő/adat – például önvezető autók lidar adatai
🧬 Felhasználási területek
1. Képaláírás generálás (image captioning)
Kép + szöveg → automatikus leírás
- Pl.: „Egy kisfiú labdával játszik a parkban.”
2. Visual Question Answering (VQA)
Kép + kérdés → válasz szövegben
- Pl.: Kép: egy asztalon alma és narancs. Kérdés: „Hány gyümölcs van az asztalon?” → Válasz: „Kettő”
3. Multimodális chatbotok
Hangfelismerés (speech-to-text) + nyelvi válasz + képernyőre mutatás.
- Pl.: „Mutasd a legközelebbi benzinkutat” → térkép megjelenítése
4. Önvezető járművek
Kamera (kép), lidar (3D), radar (időbeli), szöveg (navigáció) kombinálása a biztonságos vezetéshez.
5. Multimodális generatív AI
Szövegből kép: DALL·E, Midjourney Szövegből videó: OpenAI Sora Képből szöveg: GPT-4o, Gemini
🔧 Technikai kihívások
1. Adatok szinkronizálása
A különböző modalitások eltérő sebességgel és struktúrában érkezhetnek (pl. hang folyamatos, kép pillanatnyi).
2. Közös reprezentáció
Hogyan lehet a képet, hangot és szöveget közös térbe leképezni? Megoldás: embedding tér használata.
3. Modálisspecifikus hiányosságok
Egyes inputok hiányozhatnak → pl. nincs hangfelvétel, csak kép és szöveg.
4. Skálázhatóság
Több modalitás nagyobb memória- és számításigényt jelent.
🧠 Modell-architektúrák
1. Early Fusion
Különböző modalitások nyers bemeneteit összefűzik, majd együtt dolgozzák fel.
2. Late Fusion
Minden modalitást külön dolgoz fel a rendszer, és a végén egyesíti az eredményeket.
3. Cross-modal Attention
Transformer-alapú modellek, amelyek képesek figyelni az egyik modalitás jeleire egy másik feldolgozása közben. Példa: BLIP, Flamingo, PaLI, GIT.
🌐 Multimodális nagy nyelvi modellek (MLLM)
🔹 OpenAI GPT-4o
- Input: Szöveg, kép, hang
- Output: Szöveg, hang
- Például tud válaszolni képre tett kérdésre, hangalapú interakcióban.
🔹 Gemini (Google DeepMind)
- Képek és szövegek integrált kezelése
- Kiemelkedő eredmények VQA és képalapú reasoning feladatokban
- Közös embedding tér 6 modalitáshoz: szöveg, kép, hang, hő, 3D, mozgás
🧠 Embedding és közös tér
A multimodális tanulás során a cél az, hogy minden bemenet (kép, szöveg, hang…) egy közös vektoros térbe kerüljön. Ez lehetővé teszi:
- szöveggel keresni képek között
- képre kérdést tenni fel szöveggel
- hang alapján azonosítani a látott objektumot
🛡️ Etikai kérdések és kihívások
- Bias: Ha a multimodális modell torz adatokon tanul, az eredmények is torzultak lesznek.
- Adatvédelem: Képek, hangok gyakran személyes adatokat tartalmaznak.
- Manipuláció: Deepfake videók és hamis multimodális tartalmak veszélyei.
🔮 Jövőkép
A multimodális AI kulcsfontosságú lépés az általános mesterséges intelligencia (AGI) felé. Az emberi gondolkodás és érzékelés eleve multimodális, így a modellek is egyre közelebb kerülnek a természetes interakcióhoz.
TL;DR
A multimodális tanulás az a képesség, hogy az AI többféle bemenetet – például szöveget, képet, hangot – egyszerre értelmezzen, összekapcsoljon és felhasználjon komplex feladatok megoldására. Ez teszi lehetővé az olyan alkalmazásokat, mint a képalapú kérdés-válasz, beszélgető robotok, önvezető autók és generatív videómodellek. Az új generációs AI-modellek (mint a GPT-4o vagy Gemini) már natívan multimodálisak.