ボンズカジノ本人確認k8 カジノマルチモーダルAI（Multimodal AI）とは？仮想通貨カジノパチンコスリーセブンタウン解約

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用語解説

　マルチモーダルAI（Multimodal Artificial Intelligence）とは、数値／画像／テキスト／音声など複数種類のデータ（＝モダリティー：Modality*1）を組み合わせて、もしくは関連付けて処理できる単一のAIモデル（基本的にはニューラルネットワークのモデル）を指す（図1）。また、複数のモダリティーから学習することはマルチモーダル学習（Multimodal Learning）とも呼ばれる。

*1　モード（Mode）と呼ばれる場合もあるが、統計学の最頻値もModeと呼ぶので、Modalityと呼ぶ方が分かりやすいだろう。

図1　「マルチモーダルAI」のイメージ

　マルチモーダルAI／マルチモーダル学習の代表例としては、例えばテキストから画像を生成するDALL·E 2などが挙げられる（参考：OpenAIによるマルチモーダルAI研究）。このような、特に自然言語とコンピュータビジョンのモダリティーを取り扱うマルチモーダルAIが近年（2021年頃から）盛り上がってきており、次々と革新が生まれそうなホットな分野となっている。

　マルチモーダルAIに対して、従来通りに1つのモダリティーのみを処理する単一のAIモデルは、シングルモーダルAI（Single modal AI）もしくはユニモーダルAI（Unimodal AI）などと呼ばれる。

　マルチモーダルAIは、「人工知能に関する長期的で究極の目標」と言える汎用（はんよう）型AI（AGI）に近づくための一つのアプローチと見なせる。なおAGIを実現するためには、単一のAIモデルで複数のタスク（＝マルチタスク：Multi-task）を処理する必要もあるだろう。近年、マルチモーダルでマルチタスクな単一のAIに真剣に取り組む企業が増えてきており、例えばグーグル（Google）は次世代AIアーキテクチャー「Pathways」や、そのシステムで訓練されたTransformer言語モデル「PaLM：Pathways Language Model」を発表している。

「AI・機械学習の用語辞典」

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