일상 업무에는 여러 데이터 유형이 필요한 경우가 많아 멀티모달 AI 모델이 중요합니다. 하나의 회의에서도 슬라이드, 음성, 메모가 만들어집니다. 의료 기록에는 스캔, 보고서, 음성 받아쓰기가 포함될 수 있습니다. 여러 입력을 받는 모델은 별도 도구 사이를 오갈 필요를 줄입니다.
초기 융합은 원본 입력을 가까이 둡니다
초기 융합은 주요 네트워크 계층이 시작되기 전에 데이터를 합칩니다. 이미지는 패치 토큰으로 바뀌고 오디오 파형은 스펙트로그램 패치가 되며 텍스트는 토큰으로 남습니다. 첫 계층부터 모든 패치가 같은 트랜스포머 스택에 들어갑니다. 모달리티 사이에 강한 공간적 또는 시간적 정렬이 있을 때 효과적입니다.
후기 융합은 먼저 별도 인코더로 처리합니다
후기 융합은 각 모달리티를 먼저 자체 인코더에 통과시킵니다. 텍스트는 언어 인코더, 이미지는 비전 인코더, 오디오는 전용 오디오 인코더를 사용합니다. 최종 임베딩만 교차 어텐션 블록에서 만납니다. 각 인코더를 따로 최적화할 수 있어 긴 입력에 더 잘 확장됩니다.
음성 인터페이스는 말로 입력한 내용과 화면 맥락을 결합합니다. 사용자는 휴대전화 카메라를 기기에 향하고 자연스러운 음성으로 문제 해결 단계를 물을 수 있습니다.
영상 분석 플랫폼은 요약과 검색 가능한 녹취록을 만듭니다. 편집자는 장면을 설명하거나 대사를 인용해 몇 시간 분량의 영상 안을 검색할 수 있습니다.
질문: 멀티모달 AI 도구를 사용할 때 데이터는 안전한가요?
답변: 보안은 배포 방식에 따라 다릅니다. 로컬 처리는 파일을 기기에 유지하고 클라우드 API는 데이터를 원격 서버로 보냅니다.