Мультимодальность

Мультимодальный AI: как модели понимают изображения

3 ноября 2025 15 мин чтения

Мультимодальность – способность AI систем обрабатывать и понимать информацию из множественных источников (текст, изображения, аудио, видео) – представляет следующий фронтир в развитии искусственного интеллекта. Интеграция визуального понимания с языковыми способностями открывает новые возможности применения AI и приближает модели к человеческому восприятию мира¹.

Эволюция компьютерного зрения в AI

Путь от примитивного распознавания паттернов к современному глубокому пониманию визуального контента занял десятилетия исследований.

Эпоха	Технология	Возможности	Ограничения
2000-е	Handcrafted features (SIFT, HOG)	Базовое распознавание объектов	Требуют ручной разработки признаков
2012-2017	CNN (AlexNet, VGG, ResNet)	Высокая точность классификации	Нет понимания контекста и отношений
2017-2020	Attention + CNN гибриды	Объяснимые области фокуса	Ограниченная интеграция с языком
2020+	Vision Transformers, CLIP	Визуально-языковое понимание	Требуют огромных датасетов

Vision Transformers: применение attention к изображениям

Vision Transformer (ViT) адаптирует архитектуру трансформеров, доминирующую в NLP, для компьютерного зрения². Вместо обработки последовательности слов, ViT работает с последовательностью image patches.

Архитектура ViT

Patch embedding: Изображение разбивается на фиксированные patches (обычно 16×16 пикселей)
Linear projection: Каждый patch линейно проецируется в эмбеддинг фиксированной размерности
Positional encoding: Добавляется информация о положении patch
Transformer encoder: Стандартная transformer архитектура с self-attention
Classification head: MLP для финального предсказания

Ключевое преимущество ViT – self-attention механизм позволяет каждому patch "видеть" все другие patches глобально, в отличие от CNN с локальными receptive fields. Это обеспечивает лучшее понимание глобального контекста изображения.

CLIP: объединение визуального и языкового пространств

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) от OpenAI стал прорывом в мультимодальном обучении. Вместо обучения на labeled датасете изображений, CLIP учится связывать изображения и текстовые описания³.

Аспект	Традиционное CV	CLIP
Обучающие данные	Labeled изображения (ImageNet: 1.3M)	Image-text пары (400M из интернета)
Supervision	Фиксированные классы	Natural language descriptions
Zero-shot способности	Ограничены обученными классами	Может классифицировать любые описанные категории
Transfer learning	Требует fine-tuning на новых данных	Работает out-of-box через text prompts

Механизм обучения CLIP

CLIP использует contrastive learning: модель учится максимизировать similarity между правильными image-text парами и минимизировать для неправильных. Это создает aligned representation space, где семантически связанные изображения и тексты располагаются близко.

Для классификации изображения CLIP:

Эмбеддит изображение через vision encoder
Эмбеддит текстовые описания всех категорий через text encoder
Вычисляет cosine similarity между image embedding и каждым text embedding
Выбирает категорию с максимальной similarity

Интеграция визуального понимания в языковые модели

Современные мультимодальные LLM интегрируют визуальное понимание различными способами.

Подходы к мультимодальной интеграции

Архитектура	Механизм	Примеры моделей	Особенности
Early fusion	Комбинирование на уровне входа	VisualBERT	Простота, но ограниченная гибкость
Late fusion	Отдельная обработка, комбинирование выходов	CLIP-based systems	Модульность, но меньше взаимодействия
Cross-attention	Attention между визуальными и текстовыми токенами	Flamingo, GPT-4 Vision	Глубокая интеграция модальностей
Native multimodal	Единая архитектура с рождения	Gemini	Seamless обработка любых модальностей

GPT-4 Vision: практическая мультимодальность

GPT-4 с vision capabilities использует cross-attention между визуальными features (от vision encoder) и текстовыми токенами в языковой модели⁴. Это позволяет модели:

Описывать содержание изображений в detail
Отвечать на вопросы об изображениях
Читать текст на изображениях (OCR)
Анализировать charts, diagrams, screenshots
Генерировать код из UI mockups

Специфические задачи мультимодального AI

Задача	Описание	Применение	SOTA подходы
Image Captioning	Генерация текстового описания изображения	Accessibility, content indexing	BLIP-2, ClipCap
Visual Question Answering	Ответы на вопросы об изображении	Interactive systems, education	GPT-4V, Flamingo
Visual Reasoning	Логические выводы на основе визуальной информации	Autonomous systems, robotics	Multimodal LLMs
Image Generation from Text	Создание изображений по текстовому описанию	Creative tools, design	DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion

Вызовы мультимодального AI

Alignment между модальностями

Создание единого представления для различных модальностей – фундаментальная проблема. Текст, изображения, аудио имеют различную природу и структуру. Эффективное выравнивание требует огромных paired датасетов и сложных training objectives⁵.

Вычислительные требования

Обработка визуальной информации значительно увеличивает вычислительные затраты. Изображение 224×224 пикселей при разбиении на patches 16×16 создает 196 токенов – эквивалент среднего параграфа текста для одного изображения.

Hallucinations в визуальном контексте

Мультимодальные модели склонны к hallucinations – генерации описаний объектов или деталей, отсутствующих на изображении. Это особенно проблематично для применений, требующих высокой точности.

Robustness и adversarial примеры

Vision системы уязвимы к adversarial attacks – минимальные, незаметные человеку изменения изображения могут драматически изменить предсказания модели. Обеспечение robustness критично для safety-critical применений.

Будущие направления

Расширение модальностей

Следующий шаг – интеграция дополнительных модальностей:

3D understanding: Восприятие пространственной структуры
Temporal reasoning: Понимание видео и динамики
Haptic feedback: Тактильная информация для робототехники
Sensor fusion: Интеграция данных с множественных датчиков

Embodied AI

Мультимодальные модели, интегрированные с роботами или агентами в физическом или виртуальном мире, требуют понимания взаимодействия между модальностями и возможности действовать на основе этого понимания.

Efficient multimodal learning

Снижение вычислительных требований через:

Модели с адаптивной resolution обработки
Sparse attention patterns для визуальных features
Quantization и pruning мультимодальных моделей
Early exit strategies для простых запросов

Практические соображения

Выбор модели для задачи

GPT-4 Vision: Универсальность, сильное понимание контекста, API доступность
Gemini Pro Vision: Лучше для задач с extreme длинным контекстом (множественные изображения)
Claude 4.5 Vision: Фокус на безопасность, точность в описаниях
Open-source (LLaVA, CogVLM): Для self-hosting, fine-tuning на специфичных данных

Оптимизация промптов для визуальных задач

Эффективное использование мультимодальных моделей требует специфичных промптинговых техник:

Явно указывайте, на какие аспекты изображения фокусироваться
Структурируйте запрос с четкой последовательностью действий
Для множественных изображений нумеруйте и ссылайтесь на них явно
Просите модель сначала описать что видит, затем анализировать

Ключевые выводы

Vision Transformers и CLIP революционизировали компьютерное зрение, enabling zero-shot визуальное понимание
Мультимодальные LLM интегрируют визуальное понимание через различные архитектурные подходы
Alignment между модальностями, вычислительные требования и hallucinations остаются активными областями исследований
Будущее за truly unified моделями, обрабатывающими любые модальности seamlessly

Примечания и источники

Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. OpenAI. ↑
Dosovitskiy, A., et al. (2020). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. ICLR 2021. ↑
Radford, A., et al. (2021). CLIP: Connecting text and images. OpenAI Blog. ↑
OpenAI (2024). GPT-4 Vision System Card. ↑
Baltrusaitis, T., et al. (2019). Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy. IEEE Transactions. ↑