Wat is Multi-modal AI? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Multi-modal AI verwerkt en combineert meerdere modaliteiten — tekst, beeld, audio, video — binnen één model. Het kan bijvoorbeeld een afbeelding begrijpen en erover praten, of een diagram uitleggen aan de hand van een vraag.

Technische uitleg

Multi-modal modellen gebruiken shared embeddings of fusion layers om verschillende inputs te aligneren. Vision-Language Modellen (VLMs) zoals GPT-4V, Claude 3, LLaVA combineren beeld-encoders met taalmodellen. Architecturen: early fusion (gecombineerde encoder), late fusion (aparte encoders, gedeelde decoder). Use cases: image captioning, visual QA, document understanding, en "image in, text out" workflows. Audio-visual en video-modellen breiden dit verder uit.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions integreert multi-modal AI voor documentanalyse (gescande formulieren, facturen), visuele QA (productvragen met afbeeldingen), en contentmoderatie (tekst + beeld). We gebruiken VLMs en bouwen workflows die meerdere modaliteiten combineren.

Praktische voorbeelden

• Een factuurverwerker die gescande PDF's leest, velden extraheert en inconsistenties signaleert via beeld + tekst.
• Een e-commerce assistant waar klanten een foto uploaden en vragen "wat lijkt hierop?" of "welke kleur past hierbij?".
• Een contentmoderatie-systeem dat zowel tekst als afbeeldingen analyseert voor beleidsmatige beoordeling.

Gerelateerde begrippen