マルチモーダルAIは、LLM（大規模言語モデル）と他のAIモデルの複合システムと捉えることもできますが、より正確には、複数の異なる種類の情報を統合して処理するAIシステムと定義できます。

マルチモーダルAIの概念

• 複数のモダリティ: マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声、動画など、複数の異なる種類の情報（モダリティ）を同時に処理します。
  
• 統合: これらのモダリティを別々に処理するのではなく、統合的に処理することで、より高度な認識や理解を実現します。
  
• 表現: 処理結果は、テキスト、画像、音声など、様々な形式で表現できます。
  

LLMとの関係

LLMは、自然言語処理に特化したAIモデルですが、近年では、マルチモーダルなLLMが登場しています。

• マルチモーダルLLM: テキストだけでなく、画像や音声などの情報も学習し、より高度な自然言語処理を可能にします。
  
• 例: GPT-4は、画像とテキストの両方を入力として受け付け、画像の内容に関する質問に答えたり、画像に基づいて文章を生成したりすることができます。
  

他のAIモデルとの複合システム

マルチモーダルAIは、LLMだけでなく、他の種類のAIモデルと組み合わせることで、さらに高度なシステムを構築できます。

• 例: 画像認識モデルと音声認識モデルを組み合わせることで、画像の内容を説明する音声付きの文章を生成するシステムを構築できます。
  

まとめ

マルチモーダルAIは、複数の異なる種類の情報を統合して処理するAIシステムであり、LLMはその一部として活用されています。マルチモーダルAIは、様々な分野で活用されており、今後の発展が期待されています。

補足

マルチモーダルAIとLLMの関係は、以下の図で表すことができます。

生成AI

├── LLM（大規模言語モデル）

│   └── マルチモーダルLLM

└── その他生成AIモデル

└── 画像生成AI、音声生成AIなど

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