この記事では主に GPT4.5 アップデートとそれによって引き起こされたマルチモーダル研究の進歩について紹介します。その中で、X-InstructBLIPフレームワークの出現によりクロスモーダル推論のコストが削減され、研究チームはDisCRnを使用してその創発能力を検証しました。これらはすべて、マルチモーダル タスク処理における大規模モデルの大幅な進歩を反映しており、人工知能の分野における新たな開発の方向性を告げるものです。
GPT4.5 アップデートはマルチモーダル研究をリードし、X-InstructBLIP フレームワークは低コストのクロスモーダル推論を可能にします。研究チームはDisCRnを構築して、その創発能力を検証しました。大規模モデルは、マルチモーダル タスクの処理において重要な進歩を遂げました。
全体として、GPT4.5 のアップデートとその関連研究結果は、人工知能のマルチモーダル分野における画期的な進歩を示しており、将来的にはより多くの分野に適用され、人々の生活にさらなる利便性をもたらすことが期待されています。 今後、さらに革新的な成果が生まれることを期待しています。