--- title: "Multimodal large language models (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Multimodal_large_language_models_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 4752 wiki_created_at: 2026-09-06T23:39:25Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:39:25Z downloaded_at: 2026-09-07T23:04:24Z --- # Multimodal large language models (PL) **Multimodalne duże modele językowe** (ang. **Multimodal Large Language Models, MLLMs**) — to klasa modeli sztucznej inteligencji zdolnych do przetwarzania i generowania informacji w różnych modalnościach, w tym tekstu, obrazów, dźwięku i wideo^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-encord_intro-1)}. W odróżnieniu od unimodalnych modeli językowych operujących wyłącznie na tekście, MLLM integrują informacje z różnych źródeł w celu rozwiązywania złożonych zadań rozumienia i generowania treści. Podstawowa koncepcja MLLM polega na tworzeniu jednolitej reprezentacji wektorowej (embedding) dla różnych modalności. Pozwala to modelowi ustalać powiązania semantyczne między, na przykład, obrazem a jego opisem tekstowym^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-acm_survey-2)}. Kluczowym przełomem, który położył podwaliny pod współczesne MLLM, było zastosowanie uczenia kontrastywnego do wyrównywania reprezentacji wizualnych i tekstowych we wspólnej przestrzeni cech, co zostało zrealizowane w modelu **CLIP**^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-radford2021-3)}. ## Historia rozwoju ### Wczesny okres (2013–2020) Koncepcyjne podstawy multimodalnego AI zostały zaложone w 2013 roku, gdy badacze ze Stanforda zademonstrali możliwość uczenia z zerową próbką (zero-shot learning) z wykorzystaniem wektorowych reprezentacji słów^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-deoldify2013-4)}. W 2016 roku zespół **FAIR** (Meta AI) wykazał skuteczność wykorzystania opisów w języku naturalnym do uczenia modeli widzenia komputerowego, osiągając 11,5% dokładności na ImageNet bez bezpośredniego uczenia^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-openai_fair_2016-5)}. ### Era CLIP (2021) Przełomowym momentem było wydanie modelu **CLIP** (*Contrastive Language-Image Pre-training*) przez OpenAI w styczniu 2021 roku. Model, wytrenowany na 400 milionach par obraz–tekst, zademonstrował zdolność do klasyfikowania obrazów bez specjalistycznego uczenia na konkretnych zadaniach. CLIP stał się podstawą dla wielu kolejnych MLLM^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-stanford_cs_clip-6)}. ### Skalowanie i innowacje (2022–2024) Po sukcesie CLIP pojawiło się wiele kluczowych modeli: - **Flamingo** (DeepMind, 2022) — model 80-miliardowy, wykazujący wybitne zdolności do uczenia przy małej liczbie przykładów. - **BLIP** (Salesforce, 2022) — ujednolicona architektura do rozumienia i generowania. - **GPT-4V** (OpenAI, 2023) — pierwszy komercyjny multimodalny model tej skali. - **LLaVA** (Microsoft, 2023) — popularna otwarta alternatywa dla GPT-4V. - **Gemini** (Google, 2023) — natywnie multimodalna architektura, pierwotnie zaprojektowana do pracy z różnymi typami danych. - **GPT-4o** (OpenAI, 2024) — model zdolny do przetwarzania tekstu, dźwięku i wideo w czasie rzeczywistym z niskim opóźnieniem^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-encord_intro-1)}. - **Claude 3.5 Sonnet** (Anthropic, 2024) — model z ulepszonymi możliwościami analizy informacji wizualnej. ## Podejścia architektoniczne ### Architektura dwuenkoderowa (Dual-Encoder) Wykorzystuje oddzielne enkodery dla każdej modalności, które rzutują dane na wspólną przestrzeń reprezentacji. Wybitnym przykładem jest **CLIP**, gdzie wizualny transformer przetwarza obrazy, a tekstowy — dane językowe. Zaletami są modularność i wydajność obliczeniowa, wadą — ograniczona interakcja krzyżowo-modalna^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-viso_ai_mllm-7)}. ### Architektura enkoder-dekoder Jednolity enkoder przetwarza wejście multimodalne, a dekoder generuje wyjście tekstowe. Model **Flamingo** wykorzystuje mechanizm *Perceiver Resampler* do przetwarzania wizualnych wejść o zmiennej długości oraz krzyżowo-modalne warstwy uwagi. Podejście to zapewnia bogate interakcje między modalnościami, lecz wymaga większych zasobów obliczeniowych^{[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-determined_ai_arch-8)}. ### Architektura wyrównywania (Alignment) Podejście to wykorzystuje zamrożone wstępnie wytrenowane enkodery połączone przez niewielki, uczący się moduł wyrównujący. Na przykład **BLIP-2** używa **Q-Former** (*Querying Transformer*) jako lekkiego elementu łączącego zamrożony enkoder wizualny z modelem językowym, wymagając znacznie mniejszej liczby uczących się parametrów^{[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-clarifai_blip2-9)}. ## Główne modele ### GPT-4V / GPT-4o (OpenAI) Rodzina modeli GPT-4 liczy według szacunków do **1,8 biliona** parametrów (w architekturze mieszaniny ekspertów). Model **GPT-4o**, wydany w maju 2024, obsługuje przetwarzanie tekstu, obrazów, dźwięku i wideo w czasie rzeczywistym. Na benchmarku **MMMU** osiąga **69,1%** dokładności^{[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-encord_mmmu_perf-10)}. ### Gemini (Google) Natywnie multimodalna architektura, wytrenowana od podstaw na tekście, obrazach, dźwięku i wideo. **Gemini 1.5 Pro** obsługuje okno kontekstowe do **10 milionów tokenów** i przewyższa GPT-4 w 30 spośród 32 popularnych benchmarków^{[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-daveai_gemini-11)}. ### Claude 3 (Anthropic) Rodzina modeli (Haiku, Sonnet, Opus) z oknem kontekstowym do 200 000 tokenów. **Claude 3 Opus** osiąga **58,5%** na benchmarku MMMU. W celu zwiększenia bezpieczeństwa modeli stosowane jest podejście Constitutional AI^{[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-anthropic_claude3-12)}. ### LLaVA (model otwarty) Łączy wizualny enkoder CLIP z modelem językowym Vicuna. Dostępne są warianty z 7, 13 i 34 miliardami parametrów. Model osiąga 85,1% względnej wydajności GPT-4 na zadaniach syntetycznych^{[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-llava_paper-13)}. ## Obszary zastosowań - **Wizualne pytania i odpowiedzi (VQA)**: Umożliwiają użytkownikom zadawanie pytań dotyczących treści wizualnych. - **Analiza dokumentów**: Współczesne MLLM są zdolne do przetwarzania do 2000 stron na minutę. - **Obrazowanie medyczne**: Modele takie jak **Med-PaLM M** (Google) analizują obrazy medyczne i dane kliniczne. - **Robotyka**: Modele takie jak **RT-2** (Google DeepMind) pozwalają robotom rozumieć środowisko wizualne i wykonywać polecenia w języku naturalnym. ## Aktualne ograniczenia - **Halucynacje**: Poziom halucynacji w generowanych treściach szacowany jest na 27–46%. Modele mogą opisywać nieistniejące obiekty lub błędnie interpretować informacje wizualne^{[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_note-arxiv_hallucinations-14)}. - **Wysokie wymagania obliczeniowe**: Uczenie i wykorzystanie MLLM wymaga znacznej infrastruktury obliczeniowej. - **Stronniczość danych**: Niedostateczna reprezentacja grup demograficznych, języków i kultur w danych treningowych prowadzi do systematycznych błędów. ## Odnośniki - A Comprehensive Guide to Multimodal LLMs (Encord Blog) - Multimodal LLMs: The Complete Guide (Viso.ai) ## Literatura - 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. ## Przypisy 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_ref-encord_intro_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#cite_ref-stanford_cs_clip_6-0) «Understanding CLIP». *Stanford CS231n*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#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_(PL)#cite_ref-daveai_gemini_11-0) «Google Gemini: A Deep Dive». *DaveAI Blog*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#cite_ref-anthropic_claude3_12-0) «Introducing the Claude 3 Family». *Anthropic*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_large_language_models_(PL)#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_(PL)#cite_ref-arxiv_hallucinations_14-0) «Hallucinations in Multimodal Large Language Models». *arXiv:2308.08726*. [14]