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はじめに 複雑な脳が世界をどのように処理しているのか、あなたは考えたことがありますか? 脳の内部の仕組みは依然として謎ですが、私たちはそれを多目的なニューラルネットワークにたとえることができます。 電気化学的な信号のおかげで、それは様々なデータ型を処理します-音、映像、匂い、味、触覚。 AIが進化するにつれて、マルチモーダルモデルが登場し、検索能力が革新されています。 このイノベーションにより、検索の正確性と関連性が向上し、新たな可能性が開かれています。 マルチモーダル検索の魅力的な世界を発見しましょう。 学習目標 「AIにおけるマルチモーダリティ」という用語を理解する。 OpenAIのイメージテキストモデルCLIPについての洞察を得る。 ベクトルデータベースとベクトルインデックスの概要を理解する。 CLIPとChromaベクトルデータベースを使用して、Gradioインターフェースを使用した食品推薦システムを構築する。 マルチモーダル検索の他の現実世界での使用例を探索する。 この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 AIにおけるマルチモーダリティとは何ですか? Googleで検索すると、マルチモードはプロセスに複数のモードや方法を関与させることを指すと分かります。 人工知能では、マルチモーダルモデルは異なるデータタイプを処理し理解することができるニューラルネットワークです。 たとえば、GPT-4やバードなどです。 これらは、テキストや画像を理解できるLLMです。 他の例としては、ビジュアルとセンサーデータを組み合わせて周囲の状況を理解するテスラの自動運転車、またはテキストの説明から画像を生成できるMidjourneyやDalleがあります。 コントラスト言語-画像事前トレーニング(CLIP) CLIPは、OpenAIが大量の画像テキストペアのデータセットでトレーニングしたオープンソースのマルチモーダルニューラルネットワークです。…
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