Un modello di linguaggio “multimodale” è un tipo di modello di linguaggio progettato per comprendere e generare informazioni provenienti da diverse modalità di input, come testo, immagini e, in alcuni casi, suoni o altri dati sensoriali. Questi modelli integrano più tipi di dati per migliorare la loro comprensione del contesto e delle relazioni tra diverse informazioni.
Un esempio comune di modello di linguaggio multimodale è quello che combina il linguaggio naturale e l’elaborazione di immagini. Questi modelli possono essere addestrati su set di dati contenenti coppie di immagini e descrizioni testuali associate. In fase di utilizzo, il modello può quindi ricevere un’immagine e generare una descrizione testuale corrispondente o viceversa.
L’obiettivo principale di un modello multimodale è quello di migliorare la capacità di comprendere e generare informazioni in contesti complessi e ricchi di dati eterogenei. Questo approccio può essere utile in una vasta gamma di applicazioni, come la descrizione di immagini, la traduzione automatica, la generazione di didascalie e molto altro. L’integrazione di diverse modalità di input consente al modello di fornire una rappresentazione più completa e accurata del mondo circostante.
