マルチモーダルAIの進化は、複数のモダリティを統合的に処理する革新的なモデルの開発に支えられています。ここでは、テキスト、画像、音声などを組み合わせて新たな応用を可能にした主要なマルチモーダルAIモデルについて紹介します。各モデルは異なる特徴と強みを持ち、特定の用途に応じて活用されています。
GPT-4: テキスト生成の最前線
GPT-4は、自然言語処理における最先端のモデルの一つで、テキスト生成を中心に幅広い応用が可能です。単なる文章生成だけでなく、マルチモーダルな応用にも対応できるよう設計されており、テキストデータを他のモダリティ（画像や音声）と組み合わせて高度なタスクをこなすことができます。
GPT-4は膨大なデータから学習しており、会話形式での応答や文書作成、翻訳、要約などのタスクを高精度に処理します。これにより、マルチモーダルAIにおいても、他のデータ形式と組み合わせた高度な文章生成が可能となります。
DALL-E: 画像生成AIの革新
DALL-Eは、テキストから画像を生成するAIモデルとして注目されています。ユーザーが入力した文章をもとに、その内容に応じた画像を自動生成することができ、アート、デザイン、広告など、さまざまな分野での応用が期待されています。
このモデルは、テキストと画像の両方を理解することで、文章に含まれる情報を視覚的に表現することが可能です。DALL-Eは、マルチモーダルAIの中でも特に視覚的な創造性に富んだ技術であり、クリエイティブ分野での利用が進んでいます。
CLIP: テキストと画像を結びつける技術
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）は、テキストと画像を結びつけるために開発されたAIモデルです。CLIPは、テキストと画像を同じ意味空間にマッピングし、互いの関係性を理解することができます。これにより、画像に基づいたキャプション生成や、テキストをもとに画像を検索するといった応用が可能になります。
CLIPの強みは、事前学習された大規模なデータセットを活用し、視覚的なタスクとテキストの処理を同時に行える点にあります。これにより、画像検索や画像分類、画像説明といったタスクが大幅に改善され、マルチモーダルAIの幅広い応用が可能になっています。
その他の注目すべきマルチモーダルモデル
マルチモーダルAI分野では、GPT-4、DALL-E、CLIP以外にも多くの注目すべきモデルが存在しています。例えば、VQA（Visual Question Answering）は、画像に対して質問を行い、適切な回答を返すことができるモデルです。また、BERTのような言語モデルがマルチモーダルな処理に応用されるケースも増えており、今後ますます多様な分野での応用が期待されています。