Мультимодальные нейросети: как ИИ работает с текстом, картинками и видео

Мультимодальные нейросети научились связывать разные типы данных в рамках одной системы, позволяя модели одновременно учитывать и создавать текст, изображения, аудио и видео. Теперь ИИ может проанализировать фотографию оборудования, учесть текстовое описание проблемы и объяснить возможную причину неисправности.

В этой статье разберем, что умеют мультимодальные нейросети, как они работают с разными типами данных и чем нативная мультимодальность отличается от моделей, где дополнительные возможности подключаются к уже существующей архитектуре. 

Мультимодальная нейросеть — это модель искусственного интеллекта, которая умеет работать сразу с несколькими типами данных: текстом, изображениями, аудио, видео и кодом. В отличие от обычной языковой модели (LLM), которая в первую очередь обрабатывает текст, мультимодальная система может анализировать разные источники информации одновременно и связывать их между собой.

Например, пользователь может загрузить изображение графика и поставить задачу в виде текстового промпта — модель изучит изображение, поймет запрос и подготовит ответ на основе обоих типов данных. То есть мультимодальные ИИ могут анализировать и учитывать контекст целиком.

Чтобы понять, как мультимодальные модели работают с разными типами данных, нужно разобраться с одним ключевым механизмом. Независимо от того, получает модель текст, изображение или звук, она сначала преобразует эти данные в числовые представления — эмбеддинги (embeddings). Благодаря этому информация разных типов оказывается в едином математическом пространстве, где модель может сравнивать их, находить связи и обрабатывать по общим принципам. 

Общий конвейер (pipeline)

Большинство мультимодальных систем работают по схеме:

Сначала модель получает данные: текст, изображение, аудио или видео. Независимо от их типа, она преобразует их в числовые представления, с которыми умеет работать. После этого все данные оказываются в общем векторном пространстве, где модель может сопоставлять их между собой, находить связи и учитывать общий контекст. На основе этого анализа она формирует ответ. 

Как обрабатывается изображение

Когда пользователь загружает изображение, модель сначала преобразует его в числовое представление. Во многих моделях для этого картинку разбивают на небольшие фрагменты — патчи (patches). Каждый такой фрагмент превращается в визуальный токен, который модель анализирует так же, как текстовые токены. 

Почему важна нативная мультимодальность

Есть два основных подхода к созданию мультимодальных моделей: 

• Первый — взять готовую языковую модель и добавить к ней поддержку изображений, аудио или других типов данных. Так, например, устроена LLaVA.

• Второй подход — сразу обучать модель работать с несколькими типами данных. Такие модели называют нативно мультимодальными. К ним относятся GPT-4o и Gemini.

Во втором случае модель лучше понимает, как связаны между собой текст, изображения, аудио и видео. Благодаря этому она точнее решает задачи, где нужно учитывать сразу несколько источников информации. Например, может проанализировать фотографию оборудования вместе с текстовым описанием проблемы или понять содержание видео с учетом голосового комментария.

Каждая модальность требует отдельного способа обработки и отличается уровнем развития технологии.

Текст остается самой развитой модальностью благодаря многолетнему развитию языковых моделей. Обработка изображений также уже стала стандартной возможностью современных ИИ-систем. Аудио и видео совершенствуются: эти форматы сложнее анализировать из-за большого объема данных и высокой вычислительной нагрузки.

Выделить несколько «главных» мультимодальных моделей становится все сложнее — рынок развивается очень быстро. Ниже рассмотрим самые популярные решения, которые являются лишь частью экосистемы. Есть и другие интересные модели, например NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni, Google Gemma 4, Qwen3-Omni и MiniCPM-o.