Le terme modèle multimodal a été fréquemment utilisé récemment dans les présentations de produits IA, mais beaucoup de gens ne savent pas vraiment quelles sont ses capacités par rapport aux modèles de chat ordinaires. Pour faire simple, les modèles multimodaux ne comprennent pas seulement le texte, ils peuvent aussi traiter différents types d’informations comme des images, des voix, des vidéos, voire des pages de documents en même temps, puis intégrer ces contenus dans le même processus de raisonnement. De ce fait, elle sera significativement différente de l’IA qui ne peut traiter le texte qu’en termes de scénarios d’utilisation.
Si un modèle ne peut traiter que du texte, il faut d’abord décrire le contenu de l’image en texte, ou convertir la parole en texte avant de laisser le modèle pour analyse. Le modèle multimodal va encore plus loin : il peut regarder directement le graphique, écouter le son, lire le tableau, puis utiliser ces entrées ensemble pour juger et générer des résultats.
Où le modèle multimodal est-il plus fort que le modèle textuel ?
La plus grande différence n’est pas seulement de « supporter plus de formulaires d’entrée », mais aussi qu’il peut relier des informations provenant de différentes sources. Par exemple, si vous téléchargez une image et ajoutez une question, cela peut non seulement identifier les éléments de l’image, mais aussi déterminer quel problème vous souhaitez vraiment résoudre en fonction du contexte du texte. Cette capacité est importante pour l’analyse des documents, la compréhension des images, le résumé vidéo et les questions-réponses visuelles.
Quels scénarios reflètent le mieux la valeur multimodale
Les scénarios courants incluent le dépannage des captures d’écran, la reconnaissance de tables, la compréhension des pages de facture ou de contrat, l’analyse d’images produit, le résumé du contenu vocal, ainsi que l’utilisation conjointe des informations graphiques pour le service client et la recherche. En revanche, les modèles de texte brut sont mieux adaptés à des tâches telles que l’écriture explicite, le résumé, la traduction, l’interprétation de code, et plus encore.
Devons-nous utiliser des modèles multimodaux pour toutes les tâches ?
- Non. Les modèles de texte pour les tâches en texte brut ont tendance à être plus légers, plus rapides et moins coûteux.
- Si le cœur du problème est une image, une page de document ou une voix, les avantages d’un modèle multimodal sont plus marqués.
- La clé pour choisir un modèle n’est pas « qui est le plus avancé », mais « quelle est l’information d’entrée ».
Par conséquent, la différence entre le modèle multimodal et le modèle textuel est essentiellement la différence dans le champ d’application du traitement de l’information. La première est mieux adaptée aux tâches réelles avec des entrées mixtes, tandis que la seconde reste un choix efficace pour de nombreuses tâches textuelles.
