Khung đa phương thức
Khung đa phương thức (Multimodal Framework) là một cấu trúc kiến trúc được thiết kế để xử lý, hiểu và tạo ra thông tin bằng cách tích hợp đồng thời nhiều loại đầu vào dữ liệu khác nhau. Thay vì coi văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video là các luồng dữ liệu biệt lập, khung này cho phép mô hình AI nhận thức thế giới qua một lăng kính tổng hợp, giống như nhận thức của con người.
Các mô hình AI truyền thống thường bị phân mảnh; một mô hình văn bản không thể tự nhiên "nhìn" một hình ảnh, và một mô hình thị giác không thể dễ dàng diễn giải các hướng dẫn phức tạp từ ngôn ngữ tự nhiên. Các khung đa phương thức khắc phục hạn chế này, dẫn đến các khả năng AI mạnh mẽ hơn đáng kể, nhận biết ngữ cảnh tốt hơn và giống con người hơn. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng trong thế giới thực đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện.
Cơ chế cốt lõi bao gồm các bộ mã hóa chuyên biệt cho từng phương thức dữ liệu (ví dụ: CNN cho hình ảnh, Transformer cho văn bản). Các bộ mã hóa này chuyển đổi dữ liệu thô, rời rạc thành một không gian nhúng (embedding space) chung, có chiều cao. Không gian chung này cho phép mô hình thực hiện suy luận đa phương thức—ví dụ, liên kết khái niệm được mô tả trong văn bản với các yếu tố hình ảnh trong một bức ảnh.
Các khái niệm liên quan bao gồm Học đa phương thức (Cross-Modal Learning), Không gian nhúng chung (Joint Embedding Spaces) và Kiến trúc AI hợp nhất (Unified AI Architectures).
