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Multimodal

KI-Systeme, die verschiedene Datentypen gleichzeitig verarbeiten können.

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Verschmelzende Medienströme aus Text, Bild und Audio in violettem Licht vor dunklem HintergrundMit KI erstellt

Das Wichtigste auf einen Blick

  • ✓Multimodale KI verarbeitet Text, Bilder und Audio in einer einzigen Abfrage
  • ✓Besonders wertvoll für Unternehmen, die mit verschiedenen Medienformaten arbeiten
  • ✓Ein multimodales System kann mehrere Einzelloesungen ersetzen und vereinfachen
  • ✓Die Technologie ist reif genug für den produktiven Einsatz in vielen Geschäftsbereichen

Definition

Multimodale KI kann mehrere Arten von Eingaben gleichzeitig verarbeiten und verstehen: Text, Bilder, Audio und Video. Statt nur Text zu analysieren, kann ein multimodales Modell z. B. ein Foto einer Maschine betrachten und den Defekt beschreiben oder eine Audioaufnahme transkribieren und zusammenfassen. Diese Fähigkeit spiegelt wider, wie Menschen die Welt wahrnehmen: über mehrere Sinne gleichzeitig. Moderne multimodale Modelle wie GPT-4 Vision, Gemini und Claude 3 können Texte, Bilder und teilweise auch Audio in einer einzigen Abfrage verarbeiten und miteinander in Beziehung setzen.

Multimodal: So funktioniert's

Multimodale Modelle werden auf verschiedenen Datentypen gleichzeitig trainiert. Sie lernen, Bilder und Texte in denselben mathematischen Raum zu uebersetzen, sodass das Modell versteht, dass ein Foto eines Hundes und das Wort 'Hund' zusammengehören. Wenn du ein Bild hochlaedst und eine Frage dazu stellst, wandelt das Modell sowohl das Bild als auch den Text in interne Repraesentationen um und verarbeitet beides gemeinsam. Dadurch kann es Zusammenhaenge erkennen, die in einem einzelnen Datentyp nicht sichtbar wären, zum Beispiel ob ein Foto einer Maschine zum beschriebenen Fehlerbild passt.

Relevanz für dein Unternehmen

Multimodale KI erweitert die Einsatzmöglichkeiten erheblich. Im Mittelstand besonders relevant: Fotos von Produktionsfehlern analysieren, handschriftliche Notizen digitalisieren, Meeting-Aufnahmen transkribieren und zusammenfassen. Ein einzelnes KI-System kann so viele verschiedene Aufgaben übernehmen. Für den Mittelstand bedeutet das: Statt separate Lösungen für Texterkennung, Bildanalyse und Sprachverarbeitung zu kaufen, kann ein einziges multimodales System mehrere Aufgaben abdecken. Das reduziert Komplexität und Kosten erheblich.

Vorteile und Nachteile

Vorteile

  • +Ein System für verschiedene Datentypen statt mehrerer Einzelloesungen
  • +Erkennung von Zusammenhaengen zwischen Text, Bild und Audio
  • +Natürliche Interaktion: Fotos zeigen und Fragen dazu stellen, wie bei einem Experten
  • +Reduktion manueller Zwischenschritte bei der Verarbeitung verschiedener Medienformate

Nachteile / Grenzen

  • −Multimodale Modelle erfordern mehr Rechenleistung als reine Textmodelle
  • −Bildanalyse ist bei sehr spezialisierten Domaenen (Medizin, Mikroskopie) noch fehleranfaellig
  • −Lokale multimodale Modelle sind noch weniger ausgereift als Cloud-Varianten
  • −Höhere Kosten pro Abfrage bei Cloud-Diensten, da Bilder mehr Tokens verbrauchen

Praxisbeispiele

  • 1Foto eines Schadens hochladen und automatische Schadenbeschreibung erhalten
  • 2Meeting-Audio transkribieren und Aufgabenliste erstellen
  • 3Technische Zeichnung analysieren und Stückliste extrahieren
  • 4Handschriftliche Notizen und Formulare digitalisieren und strukturiert erfassen
  • 5Produktfotos mit Beschreibungen abgleichen für die Qualitätskontrolle im E-Commerce

Häufig gestellte Fragen

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Jannis Gerlinger

Über den Autor

Jannis Gerlinger

Geschäftsführer, JANGER GmbH

Jannis Gerlinger ist Geschäftsführer der JANGER GmbH. Seit über 15 Jahren entwickelt er digitale Lösungen, erst im UX/UI Design und E-Commerce, heute mit dem Fokus auf sichere KI-Systeme für den Mittelstand. Mit seiner TÜV-Zertifizierung in Verkaufspsychologie verbindet er technisches Know-how mit einem tiefen Verständnis für Geschäftsprozesse.

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Large Language Model (LLM)Computer VisionGenerative KI

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