Мультимодальный ИИ: полное руководство по обучающим данным, моделям и примерам использования.
Согласно прогнозам, рынок мультимодального искусственного интеллекта в 2025 году оценивался в 2.51 миллиарда долларов и к 2034 году достигнет 42.38 миллиарда долларов, увеличиваясь со среднегодовым темпом роста в 36.92%. Приоритетные исследованияЭтот рост обусловлен не только более совершенными алгоритмами. Он обусловлен более эффективными алгоритмами. мультимодальные обучающие данные для ИИ.
Однако большинство команд недооценивают, что на самом деле требуется для создания этих данных. Они рассматривают это как задачу разметки. Это не так. Это задача координации: несколько типов данных собираются синхронно, аннотируются согласованными схемами и согласовываются по различным модальностям еще до того, как модель увидит хотя бы один пример.
В Shaip, теперь входящей в экосистему Ubiquity, мы работаем с командами, занимающимися искусственным интеллектом, над созданием наборов данных по различным модальностям: тексту, речи, изображениям, видео, датчикам и медицинской визуализации. Секреты, отличающие высокоэффективные мультимодальные модели от дорогостоящих неудач, сводятся к решениям по качеству данных, принимаемым на ранних этапах — решениям, которые подробно описаны в этом руководстве.
К концу этой статьи вы поймете, как обучаются мультимодальные модели, в чем заключаются преимущества ведущих моделей в 2026 году, какие отрасли внедряют мультимодальный ИИ в больших масштабах с подтвержденными результатами и как именно получать данные, необходимые для его работы.
Что такое мультимодальные обучающие данные для ИИ?
Мультимодальные обучающие данные для ИИ Мультимодальные наборы данных представляют собой структурированную коллекцию парных или чередующихся входных данных из двух или более модальностей — таких как изображения с текстовыми подписями, аудиозаписи с расшифровками или видео с синхронизированными показаниями датчиков — используемую для обучения моделей ИИ понимать и рассуждать на основе этих модальностей. В отличие от одномодальных наборов данных, которые обучают модели на одном типе данных, мультимодальные наборы данных требуют межмодального согласования: каждый пример должен передавать согласованный смысл во всех присутствующих модальностях.
На практике это различие имеет значение. Модель, основанная только на тексте и обученная на клинических записях, учится предсказывать диагнозы по словам. Мультимодальная модель, обученная на клинических записях, и Соответствующие данные визуализации позволяют выявить закономерности, которые не удается обнаружить ни одному из методов по отдельности. Такое сочетание требует принципиально иного подхода к сбору, аннотированию и контролю качества данных.
Шайпа данные мультимодального обучения Услуги охватывают шесть основных направлений:
| Модальность | Примеры | Основные варианты использования |
|---|---|---|
| Текст | Документы, стенограммы, подсказки | LLM, НЛП, искусственный интеллект для работы с документами |
| Фото товара | Фотографии, медицинские снимки, спутниковые снимки | Компьютерное зрение, диагностика |
| Аудио | Речь, звуки окружающей среды, музыка | ASR, анализ настроения, голосовой ИИ |
| Видео | Наблюдение, демонстрация продукции, медицинские процедуры | Распознавание действий, мониторинг |
| Датчик / Лидар | Инерциальный измерительный блок, радар, датчики глубины | Автономные транспортные средства, робототехника |
| Медицинская визуализация | КТ, МРТ, DICOM, рентген | Клинический ИИ, радиология |
Одномодальные и многомодальные сети: краткий обзор.
Переход от однорежимного к многорежимному ИИ представляет собой значительный технологический прогресс. Ранние системы ИИ были узкоспециализированными — классификаторы изображений могли идентифицировать объекты, но не могли понимать связанные с ними текстовые описания, в то время как процессоры естественного языка могли анализировать настроения, но пропускали визуальные подсказки, которые обеспечивали важный контекст.
| фактор | Унимодальный | мультимодальные |
|---|---|---|
| Типы данных | Один (например, только текст) | Два или более, парами |
| Модельные примеры | GPT-4 (текст), DALL-E (изображение) | GPT-4o, Gemini 2.5, Llama 4 |
| Сложность аннотирования | Средний | Высокий уровень (требуется межмодальная согласованность) |
| Use cases | Задачи обработки естественного языка, классификация изображений | Диагностика, автономные системы, RAG |
| Необходимый объем данных | Высокий | Очень высокий показатель (в 10 раз и более выше на каждый метод). |
Понимание того, что такое мультимодальные данные is Это создает основу для понимания того, как модели на самом деле используют его — именно здесь большинство команд сталкиваются с первыми неприятными сюрпризами.
Как на самом деле обучаются мультимодальные модели ИИ
Каждая мультимодальная модель работает по одному и тому же трехэтапному конвейеру: кодирование, слияние, декодирование. То, что происходит на каждом этапе, определяет, какие обучающие данные вам понадобятся.
Этап 1: Кодировщики — Преобразование исходных данных в векторы
Каждый тип данных поступает через специализированный кодировщик, который преобразует исходные данные в числовое представление. Визуальный кодировщик (обычно сверточная нейронная сеть или Vision Transformer) преобразует изображение в вектор признаков. Текстовый кодировщик, как правило, на основе трансформера, делает то же самое для текста. Аудиокодировщик обрабатывает частотные паттерны речи или звука.
Эти кодировщики могут быть обучены с нуля или инициализированы из предварительно обученных моделей, таких как CLIP OpenAI, который обучается на общем пространстве встраивания изображений и текста, используя для тренировки 400 миллионов пар «изображение-подпись». Качество ваших обучающих данных на этом этапе определяет, насколько хорошо каждый кодировщик обобщает данные на вашу предметную область.
Этап 2: Слияние — где модель формирует межмодальное понимание
Слияние — это то, где фактически происходит мультимодальное обучение. Модель должна согласовать эмбеддинги из разных модальностей в единое представление. Существует четыре основные стратегии:
- Ранний термоядерный синтез: Исходные данные объединяются перед кодированием. Простой метод, но чувствительный к шуму в любой модальности.
- Позднее слияние: Каждая модальность кодируется отдельно и объединяется на уровне принятия решений. Более надежный метод, но потенциально упускающий из виду тонкие межмодальные взаимосвязи.
- Гибридный синтез: Сочетание обоих подходов, когда одни методы обрабатываются совместно, а другие — независимо.
- Динамическое (адаптивное) слияние: Модель обучается присваивать каждому типу звука весовые коэффициенты в зависимости от качества входных данных на этапе вывода. Если звук зашумлён, модель автоматически уменьшает его вес. Этот подход описан в недавней работе [ссылка на источник]. Анализ Encord конференции ICLR 2026В настоящее время это считается передовой практикой для развертывания в производственной среде.
[ПРИМЕЧАНИЕ: Механизм кросс-модального внимания обеспечивает точность слияния. Впервые продемонстрированный в архитектуре ViLBERT (Lu et al., 2019) и усовершенствованный в CLIP и ALIGN, он работает путем вычисления оценок внимания между токенами из разных модальностей — например, выравнивание слова «трещина» в отчете о техническом обслуживании с конкретной областью рентгеновского снимка, где виден перелом. Качество обучающих данных напрямую определяет точность формирования этих отношений внимания.]
Этап 3: Декодер — Вывод результатов
Декодер генерирует выходные данные модели: текстовый ответ, ограничивающую рамку, метку классификации или сгенерированное изображение. Для обеспечения надежности декодера слой слияния должен был увидеть достаточное количество правильно выровненных примеров во время обучения, чтобы выработать стабильные кросс-модальные ассоциации.
Это напрямую влияет на ваш набор данных: несовпадающие пары — аудиоклип, сопоставленный с неправильной расшифровкой, или изображение с подписью, описывающей другую сцену, — искажают обучение слоя слияния. Один неправильно помеченный пример в парном наборе данных наносит больше вреда, чем один неправильно помеченный пример в одномодальном, поскольку он одновременно вводит в заблуждение две модальности.
Шайпа аннотирование и разметка данных Именно по этой причине процесс включает в себя проверки согласованности между различными модальностями на каждом этапе.
Обзор моделей многомодального искусственного интеллекта на 2026 год
Какие модели ИИ используют мультимодальные обучающие данные? Все ведущие базовые модели, выпущенные с 2023 года, либо изначально поддерживают мультимодальный режим, либо активно добавляют новые модальности. GPT-4o, Gemini 2.5, Claude 3.7 Sonnet, Llama 4 Scout и Maverick, а также Phi-4 обрабатывают как минимум две модальности изначально. Для тонкой настройки любой из них под конкретные задачи требуются специализированные мультимодальные обучающие данные — и именно в этих данных заключается ваше конкурентное преимущество.
Вот как выглядит ситуация в 2026 году в зависимости от вида обучения и влияния на обучающие данные:
| Модель | Разработчик | Основные модальности | Ключевые данные об обучении |
|---|---|---|---|
| ГПТ-4о | OpenAI | Текст, изображение, аудио (исходный формат) | Пары «зрение-язык»; для воспроизведения аудио в исходном формате требуются данные о выравнивании речи и текста. |
| Близнецы 2.5 Про | Google DeepMind | Текст, изображение, видео, аудио, код | Обучено на чередующихся мультимодальных данных; хорошо справляется с задачами, требующими обработки видео-текста в длинном контексте. |
| Клод 3.7 Сонет | Антропный | Текст, изображение (документы, диаграммы) | Оптимизирован для использования в сценариях обработки документов с помощью ИИ; отлично справляется со структурированными парами «изображение-текст». |
| Лама 4 Скаут / Маверик | Мета | Текст, изображение (чередование) | Открытый вес; использует чередование обучения изображений и текста (как в Flamingo) |
| Фи-4 | Microsoft | Текст, изображение, аудио | Разработан для развертывания на периферии сети; обеспечивает эффективный многомодальный вывод данных из компактных наборов данных. |
| Qwen2.5-VL | Алибаба | Текст, изображение, видео | Отличное визуальное восприятие; широко используется для тонкой настройки программного обеспечения с открытым исходным кодом. |
Модельный ландшафт быстро меняется. Примечания ByteByteGoЭра текстовых моделей фактически закончилась в 2025 году. К 2026 году... Примерно 60% корпоративных приложений создаются с использованием моделей, которые объединяют две или более модальностей..
Что это значит для вашей команды: сама модель все чаще становится товаром широкого потребления. Отличительной чертой являются специализированные обучающие данные. Универсальная модель, доработанная на 50 000 высококачественных, соответствующих вашей отрасли, мультимодальных примерах, будет стабильно превосходить универсальную модель, используемую «из коробки».
Мультимодальные обучающие данные по отраслевым вертикалям
Разные отрасли требуют разных комбинаций методов. Вот пять вертикалей, где мультимодальный ИИ перешел от пилотного проекта к внедрению в производство — с подтвержденными публичными развертываниями.
1. Здравоохранение: сочетание методов визуализации, клинических записей и речевой терапии.
Google DeepMind Мед-Близнецы (2024) продемонстрировали, что происходит, когда многомодальные обучающие данные обрабатываются в больших масштабах. Опубликовано в Природа В исследовании Сааба и др., проведенном в 2024 году, было показано, что мультимодальная модель, обученная на медицинских изображениях, клинических записях и истории болезни пациентов, значительно превзошла одномодальные базовые модели по 14 медицинским показателям, включая генерацию радиологических отчетов и анализ патологических изображений.
Требования к обучающим данным строгие: данные изображений должны соответствовать стандарту DICOM, медицинские записи пациентов должны быть обезличены в соответствии со стандартами HIPAA, а речевые данные из врачебных диктовок должны быть расшифрованы с точностью до медицинской терминологии. Шаип данные об обучении в сфере здравоохранения Каталог предоставляет обезличенные наборы данных, соответствующие требованиям HIPAA, по результатам КТ, рентгенографии, МРТ, врачебных диктовок и данных электронных медицинских карт — специально разработанные для команд, занимающихся обучением клинических моделей искусственного интеллекта.
2. Автономные транспортные средства и робототехника: масштабное объединение данных с датчиков.
Система полного автономного вождения Tesla использует данные с восьми камер, ультразвуковых датчиков и радара, направленного вперед, обрабатывая все потоки одновременно для принятия решений о вождении в режиме реального времени. Набор данных для обучения создан на основе миллионов пройденных километров по дорогам с покадровой аннотацией по каждому потоку данных с датчиков.
Waymo и Boston Dynamics (партнерство с Google DeepMind в рамках проекта Gemini Robotics, анонсированного на CES 2026) используют технологию объединения данных LiDAR + камера + IMU. Как отметил Дженсен Хуанг на CES 2026, физический ИИ — роботы, сочетающие зрение, язык и сенсорное восприятие — представляет собой следующий важный рубеж в области мультимодальных технологий.
Общая закономерность: эти системы дают сбой, когда режимы работы датчиков не синхронизированы с точностью до долей миллисекунды в обучающих данных. Временное расхождение между кадрами камеры и данными лидара создает артефакты-призраки, которые модель воспринимает как реальные признаки.
3. Розничная торговля и электронная коммерция: визуальный поиск и обработка естественного языка.
Продукт визуального поиска Amazon, StyleSnap, сочетает в себе встраивание изображений с обработкой текстовых запросов для сопоставления загруженной клиентом фотографии с товарами из каталога. Для обучения требуются парные примеры «изображение-текст», где визуальное и текстовое описания семантически эквивалентны, а не просто соответствуют ключевым словам.
Когда изображения товаров снабжены структурированными атрибутами (цвет, материал, силуэт, эпоха стиля) и сопоставляются с реальными поисковыми запросами покупателей, точность конверсии существенно повышается. Это проблема Сбор данных AI Качество, а не архитектура модели.
4. Клиентский опыт: речь, текст и анализ настроений вместе.
Системы искусственного интеллекта для контакт-центров переходят от текстовых чат-ботов к мультимодальным моделям, которые параллельно обрабатывают произнесенные слова, стенограмму и эмоциональный тон. Слова клиента, сказанные ровным, спокойным голосом («все в порядке»), отличаются от слов, произнесенных с восходящей интонацией. Текстовые системы полностью упускают это различие.
Для создания эффективных обучающих данных для этого варианта использования необходимы аудиозаписи с соответствующими расшифровками, метками эмоций, метками намерений и контекстными метаданными — все с единообразной аннотацией. Сложность аннотирования примерно в три раза выше, чем при классификации намерений только по тексту.
5. Документ: Искусственный интеллект и корпоративный сектор: Самый быстрорастущий сегмент в 2026 году
Искусственный интеллект для работы с документами — это наименее освещаемый в большинстве опубликованных руководств вариант использования мультимодальных технологий, и это самая быстрорастущая категория внедрения в корпоративной среде. Он объединяет верстку PDF-файлов, встроенные изображения, текст, распознанный с помощью OCR, и структурированные поля для автоматизации обработки счетов-фактур, проверки контрактов, андеррайтинга ипотечных кредитов и соблюдения нормативных требований.
Microsoft Azure Document Intelligence и AWS Textract — наиболее распространенные платформы, но обе требуют тонкой настройки в зависимости от предметной области для надежной работы с нестандартными макетами документов. В качестве обучающих данных для этого примера используются отсканированные документы (изображения), извлеченный текст (OCR), структурные аннотации (ограничивающие рамки для полей) и семантические метки (это поле — «итоговая сумма счета», а не «промежуточная сумма по позициям»).
Шайпа каталог данных компьютерного зрения Включает наборы данных изображений документов, аннотированные для анализа формы и понимания макета в финансовых, юридических и медицинских документах.
Основные проблемы в данных для обучения мультимодального ИИ
Дефицит и дисбаланс данных
Сбор и аннотирование высококачественных выровненных мультимодальных данных обходится дорого. Дефицит обусловлен не только общим объемом, но и отсутствием сбалансированных, репрезентативных парных примеров, точно соответствующих конкретной бизнес-задаче. Недавние исследования показывают, что мультимодальный дисбаланс теперь является признанной подотраслью, поскольку доминирующие модальности могут подавлять сигнал от более слабых.
Выравнивание и синхронизация
Межмодальное выравнивание по-прежнему остается одним из основных инженерных узких мест. В видео аудио должно соответствовать правильному диапазону кадров. В искусственном интеллекте для документов области макета должны правильно сопоставляться с текстом и метками. В здравоохранении изображения должны совпадать с отчетами и структурированными записями. Исследования по мультимодальному выравниванию и слиянию продолжают подчеркивать важность выравнивания как одной из главных проблем.
Отсутствующие или несовершенные модальности
В реальных корпоративных системах редко удается получать полные входные данные каждый раз. Датчики выходят из строя. В телефонных звонках присутствует шум в звуке. Видеозаписи могут не содержать расшифровок. Недавние исследования, проведенные в условиях несовершенства данных, показывают, что отсутствующие, поврежденные и плохо согласованные модальности остаются практическим ограничением производительности в реальных условиях.
Предвзятость и справедливость в различных форматах
Предвзятость в мультимодальных системах не исчезает. Она усугубляется. В исследовании 2024 года, посвященном справедливости и предвзятости в мультимодальном ИИ, отмечается, что исследования предвзятости в больших мультимодальных моделях остаются менее зрелыми, чем исследования предвзятости в моделях с большим объемом данных, даже несмотря на расширение их применения в реальном мире.
Как работают многомодальные обучающие данные для ИИ
Надежный многомодальный конвейер обработки данных обычно включает пять уровней:
1. Сбор информации
Соберите исходные данные по всем модальностям, имеющим отношение к конкретному сценарию использования, таким как изображение-текст, аудио-текст, видео-аудио-текст или документ-изображение-текст. Крупные открытые проекты быстро развиваются: в проекте E-MM1 компании Encord описано 107 миллионов групп по пяти модальностям, а NVIDIA недавно представила открытый многомодальный набор данных о вождении продолжительностью 1,700 часов для физического ИИ.
2. Выравнивание
Это самая сложная часть. Файлы должны соответствовать на уровне объекта, времени или документа. Выравнивание и слияние остаются основными техническими проблемами в многомодальном машинном обучении, а плохое выравнивание ухудшает как качество обучения, так и последующий поиск.
3. Аннотация
Аннотирование должно фиксировать не только метки внутри одной модальности, но и взаимосвязи между модальностями:
- согласованность изображения и подписи
- сопоставление говорящего с транскриптом
- временные метки от кадра до события
- макет документа плюс извлеченный текст
- кросс-модальные инструкции и ожидаемые результаты
4. Контроль качества
Проверки качества должны подтверждать синхронизацию, полноту, соблюдение прав, точность языка и согласованность меток между различными модальностями. Новые исследования в области классификации качества мультимодальных данных показывают, что полусинтетические методы уже используются для создания высококачественных мультимодальных корпусов в больших масштабах.
5. оценка
Производственным группам следует оценить:
- Точность кросс-модального поиска
- качество заземления
- частота галлюцинаций
- устойчивость к отсутствующим модальностям
- справедливость в отношении различных демографических групп и контекстов
Мультимодальные обучающие данные для ИИ: ключевые требования к качеству.
| Измерение качества | Что это значит | Почему это имеет значение |
|---|---|---|
| Кросс-модальное выравнивание | Аудио, видео, текстовые данные и данные с датчиков синхронизированы с допуском менее 100 мс. | Несоосность приводит к систематическим ошибкам в слое слияния. |
| Разнообразие модальностей | Охват по демографическим показателям, географическим регионам, языкам и условиям окружающей среды. | Предотвращает комбинированную предвзятость в различных модальностях. |
| Согласованность аннотаций | Обученные аннотаторы применяют единую семантическую схему ко всем модальностям. | Несогласованные метки приводят к некогерентным кросс-модальным представлениям. |
| Обзор нестандартных случаев | Редкие события и виды отказов представлены в явном виде. | Модели без обучения на основе граничных случаев незаметно терпят неудачу в производственной среде. |
| Соблюдение конфиденциальности | Персональные данные удалены или синтезированы; согласие задокументировано. | Нормативно-правовые риски в соответствии с GDPR, HIPAA и Законом ЕС об искусственном интеллекте |
| Родословная и происхождение | Полная документация по источнику, методу сбора данных, версии аннотаций. | Требуется для обеспечения возможности аудита в соответствии со статьей 10 Закона ЕС об искусственном интеллекте. |
Как Shaip поддерживает многомодальные обучающие данные для ИИ в масштабе
Shaip предоставляет комплексные мультимодальные сервисы обработки данных — от индивидуального сбора и аннотирования до готовых лицензированных наборов данных — для поддержки корпоративных команд, занимающихся искусственным интеллектом в здравоохранении, технологиях и электронной коммерции. Наша платформа генеративного ИИ обрабатывает мультимодальные рабочие процессы аннотирования, тонкую настройку подготовки данных и конвейеры RLHF для текстовых, речевых, графических, видео и медицинских изображений.
Основные возможности включают в себя:
- Аннотирование мультимодальных наборов данных на более чем 65 языках для речевых и текстовых модальностей.
- Каталог медицинских данных, включающий аудиозаписи врачебных диктовок, расшифровки записей, наборы данных рентгеновских снимков и компьютерной томографии, а также структурированные данные электронных медицинских карт.
- Услуги по индивидуальному сбору данных для согласованных пар аудио-визуальных, видео-текстовых и документно-изображенийных наборов данных.
- Конвейеры обратной связи RLHF и от человека для тонкой настройки многомодальных базовых моделей
- Рабочие процессы, ориентированные на соблюдение нормативных требований, с обезличиванием данных, управлением согласием и полной документацией происхождения данных.
Для предприятий, разрабатывающих масштабные многомодальные системы искусственного интеллекта, сотрудничество со специализированным поставщиком данных ускоряет сроки разработки и гарантирует качество аннотаций, необходимое для многомодальных слоев слияния. Ознакомьтесь с решениями Shaip для обучения многомодальных систем ИИ или свяжитесь с нашей командой, чтобы обсудить ваш сценарий использования.
Давайте поговорим
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое мультимодальный ИИ?
Мультимодальный ИИ — это система искусственного интеллекта, которая может обрабатывать и понимать одновременно более одного типа данных — таких как текст, изображения, аудио и видео, — а не только один.
2. Чем многомодальный ИИ отличается от обычного ИИ?
Обычный ИИ работает с одним типом данных за раз. Мультимодальный ИИ объединяет несколько типов данных, что позволяет получить более полную картину — подобно тому, как люди одновременно используют зрение, слух и чтение для понимания окружающего мира.
3. Почему обучающие данные так важны для мультимодального ИИ?
Модель может учиться только на том, что ей показывают. Если обучающие данные неполные, несовпадающие или предвзятые, модель будет выдавать плохие результаты — независимо от того, насколько развита её архитектура. Качество данных определяет качество модели.
4. Какие типы данных используются для обучения многомодальных моделей искусственного интеллекта?
Наиболее распространены текст, изображения, аудио, видео, документы и данные с датчиков. Ключевое требование заключается в том, что эти типы данных должны быть сопоставлены и выровнены, а не собираться по отдельности.
5. Что означает "выровненные данные"?
Выровненные данные означают, что каждый обучающий образец содержит совпадающую информацию во всех модальностях. Например, видеоклип, его звуковая дорожка и текстовое описание должны относиться к одному и тому же моменту и иметь одно и то же значение.
6. Могут ли синтетические данные заменить реальные данные при обучении многомодального ИИ?
Не совсем. Синтетические данные полезны для заполнения пробелов и охвата редких сценариев, но модели, обученные только на синтетических данных, со временем, как правило, деградируют. Наилучшие результаты дает сочетание синтетических данных и реальных данных, размеченных людьми.
7. В чем заключается самая большая проблема при обучении ИИ с использованием мультимодальных данных?
Сбор правильно выровненных, кросс-модальных данных — самая сложная задача. В отличие от текста, которого в интернете предостаточно, парные аудиовизуально-текстовые данные редко встречаются в природе и обычно должны создаваться целенаправленно.
8. Что такое выпадение сигнала в зависимости от модальности и почему это важно?
Отсечение модальностей — это метод обучения, при котором один или несколько типов данных случайным образом удаляются во время обучения. Это позволяет модели продолжать показывать достаточно хорошие результаты даже при отсутствии модальности в реальных условиях, а не полностью давать сбой.
9. Как измерить эффективность многомодальной модели искусственного интеллекта?
С помощью таких бенчмарков, как MMMU (для обработки изображений и понимания языка) и Video-MME (для видеозадач). Также важно проверить наличие галлюцинаций — случаев, когда модель описывает то, чего нет во входных данных.
10. Какие отрасли больше всего выигрывают от мультимодального ИИ?
В настоящее время наиболее хорошие результаты демонстрируют здравоохранение, беспилотные автомобили, розничная торговля и финансовые услуги. Любая отрасль, где решения зависят от нескольких типов информации, является перспективным кандидатом для мультимодального ИИ.
