مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal Generative Models)

مدل‌های هوش مصنوعی اولیه معمولاً روی یک نوع داده خاص تمرکز داشتند؛ برای مثال مدل‌های NLP روی متن و مدل‌های CNN روی تصویر. اما نسل جدید مدل‌های مولد به سمت چندوجهی (Multimodal) حرکت کرده‌اند؛ یعنی توانایی پردازش و تولید همزمان چند نوع داده مانند متن، تصویر، صوت و ویدئو.

معماری فنی

بیشتر سیستم‌های چندوجهی مدرن از ترکیب Transformer Architecture با مکانیزم‌های embedding مشترک استفاده می‌کنند. ایده اصلی این است که داده‌های مختلف در یک فضای برداری مشترک (Shared Latent Space) نگاشت شوند.

برای مثال:

• متن → embedding توسط مدل‌های زبان
• تصویر → embedding توسط Vision Transformer (ViT)
• صوت → embedding توسط مدل‌های Spectrogram-based

پس از تبدیل همه داده‌ها به بردارهای عددی، مدل می‌تواند روابط میان آن‌ها را یاد بگیرد.

معادله ساده attention در این مدل‌ها:

$$Attention(Q,K,V) = softmax(frac{QK^T}{sqrt{d_k}})V$$Attention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

اما در مدل‌های چندوجهی، Q و K می‌توانند از مودالیته‌های مختلف باشند (مثلاً متن و تصویر).

کاربردهای عملی

1. سیستم‌های RAG چندوجهی

   امکان جستجو در مجموعه‌ای از متن، تصویر و ویدئو به طور همزمان.

2. تحلیل داده‌های صنعتی

   ترکیب داده‌های سنسوری، تصاویر دوربین و گزارش‌های متنی.

3. مدل‌های طراحی خودکار

   تبدیل توضیح متنی به طرح گرافیکی یا حتی مدل سه‌بعدی.

برای متخصصان داده، چالش اصلی در این حوزه alignment بین مودالیته‌ها و مدیریت دیتاست‌های عظیم چندوجهی است.