--- title: "Multimodal large language models (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Multimodal_large_language_models_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 4749 wiki_created_at: 2026-09-06T23:39:23Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:39:23Z downloaded_at: 2026-09-07T23:04:23Z --- # Multimodal large language models (HU) **Multimodális nagy nyelvi modellek** (angol **Multimodal Large Language Models, MLLMs**) — a mesterséges intelligencia modellek olyan osztálya, amelyek képesek különböző modalitásokban információt feldolgozni és generálni, beleértve a szöveget, képeket, hangot és videót^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-encord_intro-1)}. Az egymodalitású, kizárólag szöveggel dolgozó nyelvi modellekkel ellentétben az MLLM-ek különböző forrásokból integrálnak információt összetett megértési és tartalomgenerálási feladatok megoldásához. Az MLLM-ek alapkoncepciója a különböző modalitások egységes vektoros reprezentációjának (embedding) létrehozása. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy szemantikai kapcsolatokat állapítson meg például egy kép és annak szöveges leírása között^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-acm_survey-2)}. A modern MLLM-ek alapját megteremtő áttörést a kontasztív tanulás alkalmazása jelentette, amellyel a vizuális és szöveges reprezentációkat egy közös jellemzőtérbe igazítják össze, ahogyan azt a **CLIP** modellben megvalósították^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-radford2021-3)}. ## Fejlődéstörténet ### Korai időszak (2013–2020) A multimodális mesterséges intelligencia fogalmi alapjait 2013-ban fektették le, amikor a Stanford kutatói bemutatták a zero-shot learning lehetőségét szóvektoros reprezentációk segítségével^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-deoldify2013-4)}. 2016-ban a **FAIR** (Meta AI) csapata megmutatta, hogy a természetes nyelvű leírások hatékonyan alkalmazhatók számítógépes látási modellek betanítására, és közvetlen betanítás nélkül 11,5%-os pontosságot értek el az ImageNet adathalmazon^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-openai_fair_2016-5)}. ### A CLIP korszaka (2021) Forradalmi mérföldkövet jelentett a **CLIP** (*Contrastive Language-Image Pre-training*) modell kiadása az OpenAI által 2021 januárjában. A 400 millió kép-szöveg páron betanított modell képes volt képeket osztályozni anélkül, hogy konkrét feladatokra specializáltan tanították volna. A CLIP számos későbbi MLLM alapjává vált^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-stanford_cs_clip-6)}. ### Méretezés és innováció (2022–2024) A CLIP sikere után számos kulcsfontosságú modell jelent meg: - **Flamingo** (DeepMind, 2022) — 80 milliárd paraméteres modell, amely kiemelkedő few-shot tanulási képességeket mutatott. - **BLIP** (Salesforce, 2022) — egységesített architektúra megértéshez és generáláshoz. - **GPT-4V** (OpenAI, 2023) — az első ilyen léptékű kereskedelmi multimodális modell. - **LLaVA** (Microsoft, 2023) — a GPT-4V népszerű nyílt forráskódú alternatívája. - **Gemini** (Google, 2023) — natívan multimodális architektúra, amelyet eleve különböző adattípusok kezelésére terveztek. - **GPT-4o** (OpenAI, 2024) — modell, amely valós időben, alacsony késleltetéssel képes szöveget, hangot és videót feldolgozni^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-encord_intro-1)}. - **Claude 3.5 Sonnet** (Anthropic, 2024) — modell fejlettebb vizuális információelemzési képességekkel. ## Architekturális megközelítések ### Kétenkóderes architektúra (Dual-Encoder) Az egyes modalitásokhoz külön enkódereket alkalmaz, amelyek az adatokat egy közös reprezentációs térbe vetítik. Jellegzetes képviselője a **CLIP**, amelyben egy vizuális transformer dolgozza fel a képeket, egy szöveges transformer pedig a nyelvi adatokat. Előnyei a modularitás és a számítási hatékonyság, hátránya a korlátozott kereszt-modális interakció^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-viso_ai_mllm-7)}. ### Enkóder-dekóder architektúra Egységes enkóder dolgozza fel a multimodális bemenetet, a dekóder pedig szöveges kimenetet generál. A **Flamingo** modell *Perceiver Resampler* mechanizmust alkalmaz a változó hosszúságú vizuális bemenetek feldolgozásához, valamint kereszt-modális attention rétegeket. Ez a megközelítés gazdag modalitások közötti interakciót biztosít, ám nagyobb számítási erőforrást igényel^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-determined_ai_arch-8)}. ### Igazítási architektúra (Alignment) Ez a megközelítés lefagyasztott, előre betanított enkódereket alkalmaz, amelyeket egy kis méretű, betanítható igazítási modulon keresztül kapcsol össze. Például a **BLIP-2** a **Q-Former**-t (*Querying Transformer*) használja könnyűsúlyú összekötő elemként a lefagyasztott vizuális enkóder és a nyelvi modell között, lényegesen kevesebb betanítható paramétert igényelve^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-clarifai_blip2-9)}. ## Főbb modellek ### GPT-4V / GPT-4o (OpenAI) A GPT-4 modellek családja becslések szerint akár **1,8 billió** paramétert tartalmaz (szakértők keveréke architektúrában). A 2024 májusában kiadott **GPT-4o** modell valós időben támogatja szöveg, kép, hang és videó feldolgozását. A **MMMU** benchmarkon **69,1%**-os pontosságot ér el^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-encord_mmmu_perf-10)}. ### Gemini (Google) Natívan multimodális architektúra, amelyet szöveggel, képekkel, hanggal és videóval elölről kezdve tanítottak be. A **Gemini 1.5 Pro** akár **10 millió token** méretű kontextusablakot támogat, és a GPT-4-et 32 népszerű benchmark közül 30-on felülmúlja^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-daveai_gemini-11)}. ### Claude 3 (Anthropic) Modellek családja (Haiku, Sonnet, Opus) akár 200 000 tokenes kontextusablakkal. A **Claude 3 Opus** az MMMU benchmarkon **58,5%**-ot ér el. A modellek biztonságának növelésére a Constitutional AI megközelítést alkalmazzák^{[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-anthropic_claude3-12)}. ### LLaVA (nyílt modell) A CLIP vizuális enkódert kombinálja a Vicuna nyelvi modellel. 7, 13 és 34 milliárd paraméteres változatokban érhető el. A modell szintetikus feladatokon a GPT-4 relatív teljesítményének 85,1%-át éri el^{[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-llava_paper-13)}. ## Alkalmazási területek - **Vizuális kérdés-válasz (VQA)**: Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy vizuális tartalommal kapcsolatos kérdéseket tegyenek fel. - **Dokumentumelemzés**: A modern MLLM-ek percenként akár 2000 oldalt is képesek feldolgozni. - **Orvosi képalkotás**: Az olyan modellek, mint a **Med-PaLM M** (Google), orvosi képeket és klinikai adatokat elemeznek. - **Robotika**: Az olyan modellek, mint az **RT-2** (Google DeepMind), lehetővé teszik a robotok számára a vizuális környezet megértését és természetes nyelvi parancsok végrehajtását. ## Jelenlegi korlátok - **Hallucinációk**: A generált tartalomban előforduló hallucinációk aránya 27–46%-ra becsülhető. A modellek nem létező objektumokat írhatnak le, vagy helytelenül értelmezhetik a vizuális információt^{[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_note-arxiv_hallucinations-14)}. - **Magas számítási igények**: Az MLLM-ek betanítása és használata jelentős számítási infrastruktúrát igényel. - **Adatelőítéletek**: A betanítási adatokban alulreprezentált demográfiai csoportok, nyelvek és kultúrák szisztematikus hibákhoz vezetnek. ## Hivatkozások - A Comprehensive Guide to Multimodal LLMs (Encord Blog) - Multimodal LLMs: The Complete Guide (Viso.ai) ## Irodalom - Radford, A. et al. (2021). *Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision*. arXiv:2103.00020. - Alayrac, J.-B. et al. (2022). *Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning*. arXiv:2204.14198. - Li, J. et al. (2022). *BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation*. arXiv:2201.12086. - Li, J. et al. (2023). *BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models*. arXiv:2301.12597. - Liu, H. et al. (2023). *Visual Instruction Tuning*. arXiv:2304.08485. - Driess, K. et al. (2023). *PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model*. arXiv:2303.03378. - Brohan, A. et al. (2023). *RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control*. arXiv:2307.15818. - Yue, X. et al. (2023). *MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI*. arXiv:2311.16502. - Tsimpoukelli, M. et al. (2021). *Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models*. arXiv:2106.13884. - Singhal, K. et al. (2023). *Med-PaLM 2: Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models*. arXiv:2305.09617. - Yin, S. et al. (2023). *A Survey on Multimodal Large Language Models*. arXiv:2306.13549. ## Jegyzetek 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-encord_intro_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-encord_intro_1-1)} «A Comprehensive Guide to Multimodal LLMs». *Encord Blog*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-acm_survey_2-0) «A Survey on Multimodal Large Language Models». *ACM Computing Surveys*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-radford2021_3-0) Radford, A., et al. «Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision». *arXiv:2103.00020*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-deoldify2013_4-0) DeOldify, J. «Zero-Shot Learning by Predicting Attributes». *arXiv:1312.5650*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-openai_fair_2016_5-0) «Learning from captions: A milestone in visual language understanding». *OpenAI Blog*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-stanford_cs_clip_6-0) «Understanding CLIP». *Stanford CS231n*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-viso_ai_mllm_7-0) «Multimodal LLMs: The Complete Guide». *Viso.ai*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-determined_ai_arch_8-0) «The Architectures of Multimodal Language Models». *Determined AI*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-clarifai_blip2_9-0) «Understanding BLIP-2: The New Vision-Language Model». *Clarifai Blog*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-encord_mmmu_perf_10-0) «MMMU: A New Benchmark for Multimodal LLMs». *Encord Blog*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-daveai_gemini_11-0) «Google Gemini: A Deep Dive». *DaveAI Blog*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-anthropic_claude3_12-0) «Introducing the Claude 3 Family». *Anthropic*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-llava_paper_13-0) Liu, H., et al. «Visual Instruction Tuning». *arXiv:2304.08485*. [13] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(HU)#cite_ref-arxiv_hallucinations_14-0) «Hallucinations in Multimodal Large Language Models». *arXiv:2308.08726*. [14]