Мультимодальный ИИ в GPTunneL: Как нейросети одновременно учатся на тексте, изображениях, видео и аудио

Что такое мультимодальный ИИ? Это парадигма, которая объединяет несколько типов данных в единой системе. Вместо того чтобы анализировать только текст или изображения, современные мультимодальные модели ИИ в GPTunneL обрабатывают текст, изображения, код, таблицы или даже файлы одновременно, создавая более полное понимание информации.

Эта интеграция разных типов входных данных принципиально отличается от традиционного подхода, когда отдельные нейросети решали задачи в своих областях. Мультимодальный ИИ открывает двери для вариантов использования, которые раньше были невозможны. Например:

• Медицинский ИИ, анализирующий МРТ-снимки вместе с историей болезни пациента и записями врача; 
• Системы видеонаблюдения, обрабатывающие одновременно видеопоток, аудио и метаданные; 
• Виртуальные помощники, которые понимают не только слова, но и тон голоса и визуальный контекст. 

Кстати, согласно исследованию HubSpot за 2024 год, 71% маркетологов, использующих генеративный ИИ для создания контента, говорят, что этот контент показывает результаты лучше, чем контент без ИИ. Хотя в исследовании не указывается тип ИИ, можно с уверенностью сказать — мультимодальные нейросети меняют наши рабочие процессы.

В этой статье мы рассказываем, какой ИИ можно назвать мультимодальным, показываем, какие возможности доступны у моделей в GPTunneL, а также даем примеры использования и готовые инструменты.

Ключевые выводы

Мультимодальный ИИ объединяет текст, изображения и аудио, чтобы устранить двусмысленность и улучшить принятие решений в реальном времени. Реальные мультимодальный ИИ примеры включают анализ описаний и изображений продуктов, веб-разработку на основе скриншота, . Основная техническая задача — согласование различных форматов данных и снижение вычислительных затрат при сохранении точности. 

Что такое мультимодальные системы в ИИ и почему это важно?

Понимание того, что такое мультимодальные системы в ИИ, — это ключ к раскрытию их потенциала. Мультимодальный ИИ интегрирует входные данные из разных источников:

• Видео;
• Код;
• Текст;
• Аудио с микрофона;
• Изображения;
• Таблицы;
• Другие (показания с датчиков, геопространственные данные и прочее).

Многоканальные нейросети изучают взаимосвязи между ними с помощью фреймворков глубокого обучения, таких как трансформеры и сверточные нейронные сети. В это же время, традиционные системы ИИ преуспевают лишь в одной задаче: языковая модель предсказывает текст, а модель компьютерного зрения размечает изображения.

Модели мультимодального ИИ задаются принципиально иными вопросами:

• Что говорит изображение в контексте диалога с пользователем?
• Какие данные дает таблица с учетом того, что показано на графике?
• Как форма объекта на фото соотносится с его описанием в промпте?

Этот переход от одноканального к многоканальному восприятию отражает то, как люди на самом деле понимают мир — мы не отделяем зрение от слуха или контекст от наблюдения. Когда вы смотрите фильм, вы одновременно видите актеров, слышите диалог и музыку, читаете субтитры, и все эти потоки информации складываются в единое впечатление. Мультимодальные ИИ модели работают по тому же принципу.

Чтобы сравнить возможности анализа у разных ИИ, предлагаем провести эксперимент:

• Зайдите на нашу платформу и выберите пару моделей — например, мультимодальную Claude 4.5 Sonnet и Deepseek V3.2, которая не умеет работать с изображениями.
• Напишите запрос в чатах с обеими моделями, прикрепив изображение этикетки продукта (например, банки Coca-Cola): «Проанализируй это изображение. Назови продукт и перечисли его основные пищевые характеристики, особенно содержание сахара и калорий».
• Deepseek не сможет принять вложение на этапе ввода промпта и попросит вас описать изображение, чтобы помочь с анализом.

• Claude предоставит полный анализ изображения. Он определит продукт (Coca-Cola), сосчитает с этикетки калорийность и количество сахара, после чего предоставит эти данные в структурированном виде.

Вы можете провести собственные тесты с другими моделями в GPTunneL, чтобы понять их возможности на практике. Мультимодальный ИИ сокращает количество ошибок, ускоряет рабочие процессы и позволяет системам справляться с двусмысленностью, которую одномодальные модели полностью упускают.

Это создает огромную бизнес-ценность — от повышения точности анализа данных до ускорения производственных процессов и улучшения клиентского сервиса.

Как мультимодальные LLM обрабатывает данные: технический процесс

Чтобы понять, как мультимодальная LLM достигает такого глубокого понимания, важно проследить путь данных от момента ввода до принятия финального решения. Этот процесс состоит из пяти ключевых этапов, и каждый решает свою специфическую задачу:

• Процесс начинается со сбора и предварительной обработки данных. Исходные данные поступают в разных форматах — например, изображения JPEG, аудио MP3, обычный текст. Каждый тип данных очищается и стандартизируется. 
• Затем следует извлечение признаков, которое кодирует каждую модальность в числовые векторы с использованием специализированных техник. 
• На третьем этапе происходит согласование — синхронизация данных между модальностями по разным признакам.
• Четвертый этап — слияние, которое объединяет признаки из всех модальностей в единое представление. 
• Наконец, модель распознаёт закономерности и взаимосвязи между всеми типами данных и генерирует ответ.

Согласование данных и извлечение признаков

После сбора каждая модальность проходит специализированное кодирование. Приведем пример с тремя типами данных:

• Текст анализируется с помощью техник встраивания (embedding), таких как BERT, для преобразования слов в числовые векторы.
• Изображения обрабатываются сверточными нейронными сетями (CNN) для извлечения признаков объектов, их границ и пространственных характеристик.
• Аудио преобразуется в спектрограммы — визуальные представления звуковых паттернов, которые показывают, как частота и амплитуда меняются со временем.

Согласование гарантирует, что данные из разных модальностей относятся к одному и тому же моменту или сущности. На этом этапе очень важна формулировка промпта.

Например, мы дали модели ChatGPT-5 запрос, прикрепив к нему графики из отчета DataReportal, показывающие самые популярные соцсети в мире:

«Проанализируй приложенные графики из DataReportal («Global social media statistics») и опиши:

1. Как изменилась глобальная численность пользователей соцсетей за последние 1-2 года.
2. Какой сейчас процент населения (или процент интернет-пользователей) используют соцсети.
3. Какие основные платформы по числу пользователей или доле времени — и как их позиции.
4. Какие тренды заметны: рост, замедление, насыщение, сколько новых пользователей появляется ежемесячно или ежегодно.
5. Что можно ожидать дальше исходя из этих данных (прогноз или ключевой риск)».

Инструкции, приведенные в нашем чате с моделью, дают четкие указания ИИ, что искать в приложенных графиках. В результате модель дала точный разбор лидеров, извлекла числовые данные по пользователям и рассчитала тренды по использованию соцсетей. Без конкретики в запросе ИИ может неправильно связать части разных потоков данных, что приведёт к ошибочным выводам.

Слияние и обучение

Когда признаки извлечены и согласованы, они поступают на слой слияния — место, где происходит финальное объединение всех данных. Существуют разные стратегии слияния, каждая со своими преимуществами:

• Раннее слияние объединяет сырые или минимально обработанные данные в самом начале, позволяя модели учиться.
• Позднее слияние объединяет выводы, сделанные для каждой модальности, что снижает вычислительную сложность.
• Гибридные подходы сочетают оба метода, используя исходные данные на некоторых слоях нейросети и прогнозы на других для достижения баланса точности и производительности.

Механизмы внимания позволяют модели фокусироваться на релевантных частях каждой модальности. Так, мы дали модели Claude 4.5 Sonnet промпт для анализа изображения кота с указанием неправильного контекста: 

«На этом изображении показана собака породы лабрадор в парке. Опиши, что ты видишь на картинке и какое животное на ней изображено».

Посмотрите полный ответ ИИ в нашем чате. Модель корректно определила, что на изображении находится кот, а не собака, и придала больший вес контенту на самой картинке, чем текст. Это показывает, что передовые мультимодальные ИИ модели умеют обращать внимание на важные детали, а не тратить лишнее время на анализ неверной информации. 

Вывод и принятие решений в реальном времени

Чтобы нейросеть обращала внимание на нужные элементы и не путалась, вместе с механизмами внимания применяется мультимодальное обучение в ИИ. Оно включает разметку данных людьми при тренировке, чтобы модель научилась понимать, какие комбинации имеют какое значение. Таким образом, нейросеть «запоминает», чем стол отличается, например, от скамейки.

После завершения обучения мультимодальная ИИ модель готова работать с новыми данными. Вот, как выглядит процесс генерации ответа:

• ИИ анализирует входные данные — ваш промпт;
• Предсказывает самый математически вероятный результат на основе своих данных и контекста;
• Наконец, нейросеть интерпретируют объединенные представления и преобразуют их в практические решения — будь то анализ изображения, рекомендация врачу, предупреждение водителю или автоматический ответ клиенту. 

Такая архитектура делает мультимодальные агенты гибкими и эффективными в реальных условиях. Теория становится гораздо понятнее, когда мы видим, как мультимодальные ИИ системы решают конкретные задачи. 

Применение мультимодального ИИ на практике: 4 реальные задачи в GPTunneL

GPTunneL предлагает анализ текста, расшифровок сценария видео, файлов, кода и изображений. Анализ самих видео и аудио пока не входит в список доступных функций при работе с LLM в чатах. С учетом этого предлагаем ознакомиться с примерами использования мультимодального ИИ для работы и творчества.

Создание контента и маркетинг

Маркетологи и креативные команды используют мультимодальный искусственный интеллект для ускорения рабочих процессов. 

Пример запроса: загрузите серию изображений продукта в чат с Claude 4.5 Sonnet и таблицу с профилями целевой аудитории, а затем попросите нейросеть:

«На основе этого сгенерируй пять уникальных вариантов рекламного текста. Каждый текст должен быть нацелен на отдельный сегмент аудитории из таблицы. К каждому варианту добавь короткие рекомендации для дизайнера по визуальному оформлению».

Система анализирует визуальные элементы продукта

• Цвет;
• Форму;
• Стиль.

Потом она сопоставляет их с требованиями бренда из промпта и адаптирует сообщение под демографические данные аудитории. Посмотрите полный ответ модели в этом чате.

Веб-разработка и прототипирование

Мультимодальные модели кардинально ускоряют переход от идеи к реализации. Дизайнеры и разработчики могут превращать визуальные концепции в код за считаные минуты.

Пример запроса: загрузите изображение наброска веб-страницы (сделанного от руки или в графическом редакторе) и напишите в чате с GPT-5 Codex: 

«Преобразуй этот макет в работающий HTML и CSS код. Используй семантические теги и обеспечь базовую адаптивность для мобильных устройств».

Модель проанализирует визуальную структуру наброска, определит ключевые блоки (шапка, меню, основной контент, подвал), распознает текстовые метки и сгенерирует готовый код. Это позволяет мгновенно создать рабочий прототип, который раньше требовал бы нескольких часов ручной верстки. Посмотрите полный ответ модели в этом чате.

Анализ данных

Мультимодальный ИИ может «читать» визуальные данные, такие как:

• Графики;
• Отчеты;
• Слайды презентаций. 

Пример запроса: загрузите изображение графика продаж и таблицу с данными о рекламных кампаниях за последний квартал. После этого попросите ИИ: 

«Найди ключевые тенденции, определи самый успешный месяц и предложи возможные причины роста или падения продаж». 

Нейросеть, например ChatGPT-5, извлекает числовые данные и текстовые метки из диаграмм, таблиц и инфографики, формируя сводный анализ. Это избавляет аналитиков от необходимости вручную переносить данные из изображений или PDF-отчетов, экономя часы работы и снижая риск ошибок при вводе. Посмотрите полный ответ модели в этом чате.

Обучение и исследования

Студенты и исследователи могут использовать мультимодальный ИИ для изучения учебных материалов. Модели способны анализировать рукописные конспекты, схемы и диаграммы из учебников.

Пример запроса: сфотографируйте рукописную схему из лекции и загрузите изображение с промптом: 

«Преобразуй эту схему в структурированный конспект на русском для подготовки к экзамену. Выдели ключевые термины и подготовь три вопроса для самопроверки».

Модель распознает рукописный текст и визуальные связи между блоками, после чего преобразует нелинейную информацию в логичный и последовательный текст. Это превращает статические заметки в интерактивный учебный инструмент и значительно ускоряет процесс повторения материала. Посмотрите полный ответ модели в этом чате.

Какие мультимодальные нейросети есть в GPTunneL? 4 лучших примера LLM

Платформа GPTunneL предоставляет доступ к передовым мультимодальным нейросетям, каждая из которых обладает своими уникальными преимуществами. Выбор модели зависит от ваших задач — креативности, точности анализа, безопасности или конфиденциальности.

Вот 4 лидера рынка:

• ChatGPT отлично подходит для творческих задач и анализа текста, изображения, кода и других видов информации.
• Sonar — мультимодальная модель от Perplexity, способная совмещать анализ изображений, кода текста и другой информацией с актуальными данными из поиска. 
• Claude сильна в работе с большими объемами текста и изображений, идеально подходит для анализа документов и отчетов.
• Grok — модель от xAI, которая известна своим саркастическим тоном общения и нестандартным подходом к решению задач, что делает ее уникальной для анализа актуальных событий.

Эти платформы предлагают широкий спектр возможностей для решения бизнес-задач. Давайте рассмотрим каждую из них подробнее.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT — это семейство универсальных диалоговых ИИ от OpenAI. Модель GPT-5 может анализировать содержимое фотографий, диаграмм и документов — например, вы можете загрузить изображение и задать по нему вопросы, попросить описать его или извлечь текст.

ChatGPT способен интерпретировать графики и таблицы, представленные в виде изображений, помогая выявлять тенденции без ручной обработки данных. 

Сильные стороны ChatGPT:

• Креативность;
• Решение логических задач с визуальными данными;
• Ведение диалога с учетом визуального контекста. 

Вы можете показать модели скриншот интерфейса и попросить написать код, который воспроизведет этот дизайн. Также, можно загрузить фотографию блюда и получить рецепт на его основе.

Sonar (Perplexity)

Sonar и Sonar Pro от Perplexity подходит к мультимодальности с позиции исследователя. Они анализируют код, изображения, текст или файлы и обогащают ответ самой актуальной информацией из интернета, обязательно указывая источники.

Например, вы можете загрузить фотографию нового, только что анонсированного гаджета или прототипа автомобиля, увиденного на выставке. По вашему запросу Sonar найдет последние новости об анонсе, предоставит официальные технические характеристики (цену, дату выхода, спецификации), процитирует первые обзоры и даст ссылки на статьи и сайт производителя, откуда была взята информация

Сильные стороны Sonar:

• Актуальность визуального анализа: Способность находить самую свежую информацию об объектах на изображении, что критически важно для новостей, технологий и рыночных трендов.
• Проверяемость и ссылки на источники: Каждый тезис в ответе подкреплен ссылкой, что позволяет пользователю проверить данные и углубиться в тему. Это создает высокий уровень доверия к результатам.
• Контекстуальное обогащение: Модель не просто идентифицирует объект, а помещает его в широкий контекст — новости, рыночная позиция, технические детали, сравнения с аналогами.

В то время как другие модели описывают то, что «видят», основываясь на своих обучающих данных, Sonar использует изображение как отправную точку для полноценного поиска и фактчекинга в реальном времени. 

Claude (Anthropic)

Claude отлично справляется с анализом PDF-файлов, отчетов, картинок и презентаций. Модель Claude 4.5 Sonnet может извлекать данные из таблиц и диаграмм, сохраняя при этом понимание общего контекста. Компания Anthropic уделяет большое внимание этике и безопасности, стремясь минимизировать генерацию вредоносного или предвзятого контента — это важно для корпоративного использования, где ошибка может иметь серьезные последствия.

Сильные стороны Claude:

• Анализ документов, текста, кода;
• Безопасность;
• Суммирование информации из смешанных источников. 

Модель также известна способностью поддерживать длинные контексты без потери качества, что делает ее идеальной для работы с объемными отчетами, контрактами или научными статьями.

Grok (xAI)

Grok от xAI способен обрабатывать текст, код, таблицы, а также анализировать широкий спектр визуальной информации, включая:

• Документы;
• Диаграммы;
• Графики;
• Фотографии. 

Например, Grok 4 может отвечать на вопросы о содержимом изображений и объединять визуальные данные с текстовыми запросами. Особенность нейросети — демонстрация хороших результатов в задачах, требующих пространственного мышления. Например, модель может объяснить логику работы механизма по его изображению. 

Сильные стороны модели — преобразование визуальной информации в код, решение логических задач на основе изображений и создание креативных описаний с характерным стилем.

Заключение: Мультимодальный ИИ — ваш следующий шаг к эффективности

Мультимодальный ИИ — это мощный инструмент для бизнеса, который позволяет решать задачи быстрее, точнее и креативнее. Он стирает границы между разрозненными источниками данных, приближая взаимодействие с машиной к человеческому общению. Начните с простого: определите одну задачу в вашем бизнесе, которая требует анализа. Задайтесь вопросами:

• Хотите ли вы, чтобы ИИ сам писал цепляющие тексты к вашим фото, анализируя, что на них изображено и какая атмосфера передана?
• Даст ли вам совместный анализ фото, текста и таблицы с результатами понимание, почему одни посты «залетают», а другие остаются незамеченными?
• Может ли технология автоматически помочь вам найти самые удачные кадры ваших продуктов и дать свежие идеи?

Проведите небольшой эксперимент в GPTunneL, посмотрите на результат и развивайте то, что сработало лучше всего. 

FAQ