--- title: "Multimodal reasoning (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Multimodal_reasoning_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 4775 wiki_created_at: 2026-09-06T23:39:44Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:39:44Z downloaded_at: 2026-09-07T23:04:32Z --- # Multimodal reasoning (PL) **Rozumowanie multimodalne** (ang. *Multimodal Reasoning*) — to zdolność sztucznej inteligencji, w szczególności dużych modeli językowych (LLM), do jednoczesnego przetwarzania, interpretowania i logicznego łączenia informacji z różnych typów danych (modalności), takich jak **tekst, obrazy, audio** i **wideo**, w celu rozwiązywania złożonych zadań[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-survey_perception-1). Proces ten naśladuje wieloaspektowe ludzkie postrzeganie i stanowi kluczowy krok na drodze do stworzenia bardziej uniwersalnej i adaptacyjnej ogólnej sztucznej inteligencji (AGI)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-ms_kosmos1-2). Modele posiadające tę zdolność nazywane są **multimodalnymi dużymi modelami językowymi** (**MLLM** lub LMRM — *Large Multimodal Reasoning Models*). Rozszerzają one możliwości tradycyjnych LLM, które były trenowane wyłącznie na tekście, umożliwiając im rozumienie zawartości obrazów, analizowanie wideo, sterowanie robotami oraz prowadzenie dialogu w oparciu o dane wizualne. ## Ewolucja podejść Podejścia do rozumowania multimodalnego przeszły gwałtowną ewolucję — od systemów modularnych do ujednoliconych architektur skoncentrowanych na języku. - **Wczesne systemy**: Opierały się na oddzielnych potokach przetwarzania, gdzie osobne komponenty obsługiwały wzrok, inne — tekst, a ich reprezentacje łączono na końcowym etapie. Takie podejście wymagało starannego projektowania dla każdego konkretnego zadania. - **Współczesne systemy**: Przeszły do ujednoliconych modeli skoncentrowanych na języku. Duży model językowy pełni w nich rolę centralnego ogniwa, czyli „silnika" rozumowania, który przetwarza informacje ze wszystkich modalności w jednolitym formacie. Stało się to możliwe dzięki metodom, które „nauczyły" model językowy rozumieć dane wizualne i inne, reprezentując je w postaci specjalnych tokenów[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-survey_perception-1). Ważnym kamieniem milowym w tej transformacji stała się koncepcja **„multimodalnego łańcucha rozumowania"** (*Multimodal Chain-of-Thought, MCoT*), w której model otrzymuje sekwencję podpowiedzi prowadzących go krok po kroku przez logiczne etapy angażujące różne modalności. ## Architektury multimodalnych LLM Istnieją dwie główne strategie architektoniczne służące połączeniu różnych modalności z modelem językowym[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-raschka_understanding-3): ### 1. Ujednolicona architektura na poziomie tokenów W tym podejściu wszystkie modalności przekształcane są we wspólną reprezentację zgodną z LLM. Na przykład obraz dzielony jest na fragmenty (patche), przepuszczany przez wizualny enkoder (np. Vision Transformer (ViT)) i zamieniany w sekwencję wektorowych embeddingów — **wizualnych tokenów**. Następnie te wizualne tokeny są konkatenowane (łączone) z tokenami tekstowymi i podawane na wejście dużego modelu językowego, który przetwarza je jednym strumieniem. - **Zalety**: Ten schemat praktycznie nie wymaga zmian w architekturze LLM i łatwo się skaluje. - **Przykłady**: GPT-4 firmy OpenAI, **PaLM-E** firmy Google. ### 2. Architektura z krosmodalną uwagą Tutaj model językowy i wizualny enkoder pozostają oddzielnymi podsystemami, lecz łączą je specjalne warstwy **krosmodalnej uwagi** (*cross-attention*). Warstwy te pozwalają reprezentacjom tekstowym i wizualnym wzajemnie na siebie oddziaływać w procesie generowania. Model niejako „zagląda" do cech wizualnych na każdym kroku tworzenia odpowiedzi tekstowej. - **Zalety**: Pozwala efektywnie wykorzystać potencjał już istniejących, wstępnie wytrenowanych i zamrożonych modeli (np. dużego LLM i wydajnego ViT), trenując jedynie warstwy łączące. - **Przykład**: **Flamingo** firmy DeepMind. We współczesnych badaniach ujednolicone architektury *decoder-only* stały się dominujące, gdyż łatwiej się skalują i lepiej wykorzystują możliwości istniejących LLM[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-raschka_understanding-3). ## Kluczowe modele i badania Rozwój MLLM szczególnie przyspieszył w latach 2022–2024. - **Flamingo (DeepMind, 2022)**: Jeden z pierwszych dużych wizualno-językowych modeli (VLM), zdolny do rozwiązywania różnorodnych zadań multimodalnych w trybie few-shot learning bez dodatkowego dostrajania. Flamingo wykazało, że jeden model może szybko adaptować się do nowych zadań, otrzymując jedynie kilka przykładów w podpowiedzi[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-deepmind_flamingo-4). - **Kosmos-1 (Microsoft Research, 2023)**: Pierwszy MLLM wytrenowany od podstaw na danych webowych. Potrafi postrzegać tekst i obrazy jako „wspólne modalności" i osiągnął silne wyniki w rozwiązywaniu zadań tekstowych z obrazami (OCR), multimodalnym dialogu, a nawet w zadaniach dotyczących niewerbalnego myślenia logicznego (macierze Ravena)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-ms_kosmos1-2). - **GPT-4 (OpenAI, 2023)**: Flagowy model, pozycjonowany jako „duży model multimodalny", zdolny przyjmować na wejście tekst i obrazy. Choć jego architektura nie została ujawniona, wiadomo, że potrafi analizować zawartość obrazków, opisywać wykresy i wyjaśniać wizualne memy. Dostęp do jego multimodalnych możliwości był udostępniany w ograniczonym zakresie, na przykład we współpracy z aplikacją BeMyEyes służącą pomocy osobom niewidomym i słabowidzącym[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-openai_gpt4-5). - **PaLM-E (Google, 2023)**: Tak zwany „ucieleśniony" (*embodied*) model multimodalny, stworzony z myślą o integracji percepcji wizualnej z fizycznymi działaniami robota. PaLM-E potrafi generować szczegółowe plany sterowania robotami, przyjmując na wejście kombinację obrazów z kamer i odczytów czujników. Wykazało to efekt „pozytywnego transferu": trening na ogólnych zadaniach „wizja+język" poprawił skuteczność umiejętności robotycznych[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-google_palm-e-6). - **LLAMA 3.2 (Meta, 2024)**: Otwarta seria modeli, w której pojawiły się również wersje multimodalne. Ich pojawienie się sprawia, że technologie MLLM stają się dostępne dla szerokiej społeczności badawczej, umożliwiając dalsze eksperymenty[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-raschka_understanding-3). ## Problemy i ograniczenia Pomimo imponujących osiągnięć, MLLM napotykają szereg poważnych problemów: - **Halucynacje**: Podobnie jak ich tekstowi poprzednicy, MLLM mogą generować brzmiące przekonująco, lecz faktycznie nieprawidłowe twierdzenia. Informacje wizualne nie eliminują tego problemu, a czasem go komplikują, prowadząc do błędnych interpretacji obrazów[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-acl_multimodal_kg-7). - **Zdolność uogólniania i głębokość rozumowania**: Modele często nie potrafią niezawodnie przenosić wniosków na nowe typy danych (uogólnianie omnimodalne), a ich rozumowanie bywa powierzchowne. Mogą opisać obrazek, lecz zawodzą, gdy zadanie wymaga wieloetapowego planowania uwzględniającego jednocześnie tekst i obraz[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-survey_perception-1). - **Trudności techniczne**: Trening MLLM wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych oraz dużych, starannie przygotowanych multimodalnych datasetów. Ocena jakości takich modeli jest również skomplikowana, gdyż wymaga specjalistycznych benchmarków uwzględniających zarówno rozumienie, jak i rozumowanie. ## Perspektywy rozwoju Trendy wskazują, że modele multimodalne będą stawać się coraz bardziej **„natywnymi" modelami multimodalnymi** (*Native Large Multimodal Models*), czyli projektowanymi od początku z myślą o pracy ze wszystkimi modalnościami. Ostatecznym celem jest stworzenie **uniwersalnej inteligencji** zdolnej do postrzegania i rozumienia świata tak samo bogato jak człowiek. W tym celu badacze pracują nad zmniejszeniem zależności od danych z etykietami, trenowaniem modeli do bardziej abstrakcyjnego, przyczynowo-skutkowego myślenia oraz zapewnieniem bezpiecznej kontroli nad tak potężnymi systemami. Rozwój podejść pomocniczych, takich jak **HuggingGPT** — gdzie LLM pełni rolę koordynatora rozdzielającego zadania między modele-eksperci — również toruje drogę ku bardziej niezawodnej multimodalnej sztucznej inteligencji[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_note-hugging_gpt-8). ## Odnośniki - Artykuł przeglądowy: A Survey on Large Multimodal Reasoning Models (2025) - Artykuł Sebastiana Raschki o rozumieniu multimodalnych LLM ## Literatura - Li, Y. et al. (2025). *Perception, Reason, Think, and Plan: A Survey on Large Multimodal Reasoning Models*. arXiv:2505.04921. - Lee, J. et al. (2024). *Multimodal Reasoning with Multimodal Knowledge Graph*. ACL 2024. - Huang, S. et al. (2023). *Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models*. arXiv:2302.14045. - Shen, Y. et al. (2023). *HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and Its Friends in Hugging Face*. arXiv:2303.17580. - Zhang, Z. et al. (2023). *Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2302.00923. - Driess, D. et al. (2023). *PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model*. arXiv:2303.03378. - OpenAI (2023). *GPT-4 Technical Report*. arXiv:2303.08774. - Chen, X. et al. (2023). *PaLI-X: On Scaling Up a Multilingual Vision and Language Model*. arXiv:2305.18565. - Alayrac, J-B. et al. (2022). *Flamingo: A Visual Language Model for Few-Shot Learning*. arXiv:2204.14198. - Chen, X. et al. (2022). *PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model*. arXiv:2209.06794. - Huang, S. et al. (2022). *Multimodal Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models*. arXiv:2302.00923. ## Przypisy 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-survey_perception_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-survey_perception_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-survey_perception_1-2) Yang, Z., et al. «Perception, Reason, Think, and Plan: A Survey on Large Multimodal Reasoning Models». *arXiv:2505.04921* \[cs.AI\], 8 мая 2025 г. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-ms_kosmos1_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-ms_kosmos1_2-1) Huang, S., et al. «Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models». *arXiv:2302.14045* \[cs.CL\], 28 февр. 2023 г. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-raschka_understanding_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-raschka_understanding_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-raschka_understanding_3-2) Raschka, Sebastian. «Understanding Multimodal LLMs». *Ahead of AI Magazine*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-deepmind_flamingo_4-0) Alayrac, Jean-Baptiste, et al. «Tackling multiple tasks with a single visual language model». *DeepMind Blog*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-openai_gpt4_5-0) «GPT-4». *OpenAI*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-google_palm-e_6-0) Driess, Danny, et al. «PaLM-E: An embodied multimodal language model». *Google Research Blog*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-acl_multimodal_kg_7-0) Lee, D., et al. «Multimodal Reasoning with Multimodal Knowledge Graph». *ACL Anthology*, 2024. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Multimodal_reasoning_(PL)#cite_ref-hugging_gpt_8-0) Shen, Y., et al. «HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face». *OpenReview*. [8]