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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 4 件
SOTAマルチモーダルLLM分析 — 一つのモデルで見て聞いて話す
テキストだけで学習されたLLMが、どのようにして画像・音声・動画まで理解し生成できるようになったのかを見ていきます。モダリティごとのエンコーダとプロジェクタ、統合トークン空間、any-to-anyの流れ、ネイティブマルチモーダルとアダプタ接合、そして学習戦略やベンチマーク・限界までを整理します。
2026-06-30 · 43 分で読めます #multimodal-llm#any-to-any#vision-language#audio#architectureマルチモーダルのトークナイゼーションと融合 — 画像・音声をトークンへ
画像・音声・動画をどうトークンへ変え、テキストと一つの列へ編むのかを整理します。パッチおよびVQベースの画像トークン化、離散コーデックによる音声トークン化、フレームサンプリング、インターリービングと区切りトークン、トークン爆発と圧縮、コンテキストコストまで、マルチモーダルLLMの入力構成を深く扱います。
2026-06-26 · 26 分で読めます #llm#multimodal#tokenization#vision-language#q-formerマルチモーダルAIの学習法 — 複数の感覚を一つのモデルへ
画像・テキスト・音声・動画を一つのモデルで扱うマルチモーダルAIの学習原理を整理します。モダリティの整列と対照学習、融合方式、共有埋め込み空間、事前学習と微調整、データと評価、そしてハルシネーションなどの限界まで、学習パイプラインをコードとともに見ていきます。
2026-06-26 · 30 分で読めます #ai-papers#multimodal#clip#vision-language#contrastive-learningマルチモーダルAI完全ガイド: CLIP・LLaVA・GPT-4V・Gemini Visionをマスターする
マルチモーダルAIの基礎から最新のビジョン言語モデルまでを完全解説。CLIP、BLIP-2、LLaVA、InstructBLIP、GPT-4V、Gemini Vision、Claude Visionを実践コードとともに解説し、マルチモーダルRAGも網羅。
2026-03-17 · 29 分で読めます #multimodal#vision-language#clip#llava#gpt-4v