目前AI技術發展的重點，已從單純理解語言或影像，走向同時處理來自不同類型的數據或訊息的多模態（MultiModal）學習能力。這些數據可以來自不同的感官模態（如視覺、聽覺、觸覺、語言等），多模態AI模型能夠同時理解和分析來自多個模態的數據，並進行聯合推理或生成。多模態的應用情境相當多，例如：
視覺與語言：
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- 圖像描述生成（Image Captioning）：給定一張圖片，模型不僅要識別圖片中的物體（如人物、動物等），還需要根據圖片生成適當的文字描述。例如，”這是一隻正在玩球的狗”。
- 視覺問答（Visual Question Answering, VQA）：給定一張圖片和一個問題（如“圖片中有多少隻人?”），模型需要根據圖片和問題來生成正確的答案。
語音與文本：
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- 語音識別（Speech-to-Text）與語音生成（Text-to-Speech）：這兩者分別處理語音與文本的轉換，實現語音到文字或文字到語音的相互轉換，這是一種典型的語言模態處理。
- 語音情感分析：通過語音信號中的音高、語速、語調等特徵來分析說話者的情感狀態。
視訊與文字：
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- 視訊標註生成：視訊不僅包含影像信息，還有音訊信息，將視訊中的場景、動作、對話等轉化為文字描述是一種多模態應用。
- 視訊問答系統：給定一段視訊，並提出問題（如“視訊中的人是誰？”），模型根據視訊內容和問題進行回答。
當紅多模態模型 – LLaVA
LLaVA（Large Language and Vision Assistant）即是目前當紅的一種結合語言處理與視覺理解的開源多模能AI模型，主要開發者為微軟研究院，旨在提升機器對於圖像和文本的理解能力。LLaVA能夠在輸入的圖像和相關文本之間建立聯繫，並生成相應的描述、回答問題或進行互動，這使其在多模態應用中具有廣泛的應用潛力。
LLaVA的主要特色（Source）
相較於LLM，LLaVA和LLM都屬於大型模型，是利用深度學習算法進行預訓練，尤其是基於Transformer架構，這使它們能夠捕捉語言和知識中的複雜模式，因此都具有強大的語言理解和生成能力，可以生成連貫的語句、回答問題和進行對話。
事實上，LLM 是 LLaVA 的基礎：LLaVA其實是在LLM的基礎上進行擴展和強化，加入了對視覺數據的處理能力。因此，LLaVA可以看作是融合了LLM和視覺理解的多模態模型。它在語言處理方面有LLM的強大能力，並且能夠理解和生成圖像相關的信息。
不過，LLaVA的創新之處在於能夠進行跨模態的理解與生成，將視覺信息與語言信息結合，提升了應用的廣度和深度，而LLM則是專注於單一模態的語言處理。兩者的差異比較可參考下表：
LLaVA的重要性
- 多模態理解：LLaVA能夠同時處理文本和視覺數據，這使其在理解複雜信息方面更加強大，例如對於圖像內容的深入分析。
- 應用範圍廣泛：LLaVA可以應用於許多領域，包括教育、醫療、電子商務和娛樂等。例如，學生可以用它來理解科學圖像或藝術作品，醫生可以用它來分析醫學影像。
- 人機交互的提升：透過結合語言和視覺信息，LLaVA能夠提供更加自然的互動方式，增強用戶體驗，讓機器能夠更好地理解和回應人類的需求。
- 促進創新：LLaVA的出現促進了多模態學習的研究，推動了新技術的發展，可能會引領未來人工智能的進一步創新。
LLaVA可行應用
以下是三個基於LLaVA的實際可行應用案例：
1.教育輔助工具
在教育環境中，LLaVA可以作為智慧教學輔助工具，幫助學生理解複雜的概念。例如學生可以上傳科學實驗的圖像，LLaVA會分析圖像並提供相應的解釋，例如反應過程、物質特性等。學生也可以提供藝術作品圖片，LLaVA可生成對該作品的歷史背景、技術分析和風格解釋的文本。
2.醫療影像分析
在醫療領域，LLaVA能夠協助醫生分析醫療影像（如X光片、CT掃描等）。醫生上傳影像後，LLaVA可以自動識別潛在的異常（如腫瘤、骨折等），並生成相應的診斷建議。此外，通過與患者溝通，LLaVA可以將影像分析結果轉化為簡明易懂的語言，幫助醫生解釋病情給患者，提升醫患之間的理解。
例如LLaVA-Med專案，即是LLaVA專注於生物醫學領域設計的模型分支，能分析醫學影像、解釋醫學圖表，並回答相關問題。
LLaVA-Med專案Logo
3.電子商務產品推薦
在電子商務平台上，LLaVA可以提升用戶體驗，幫助顧客做出購買決策。顧客可以上傳某種產品的圖片，LLaVA能夠識別該產品並推薦類似或相關的商品，提供詳細的產品信息和評價。若有進一步的客戶興趣和需求資料，LLaVA還可以生成個性化的購物建議，並解釋為何這些產品會符合顧客的需求。
推薦資源
如果您是開發者，以下是三個適合您深入了解LLaVA的網路資源：
- LLaVA官方Hugging Face資源：提供LLaVA的原始碼、模型檔案以及詳細的使用說明，開發者可以在此進行實驗和開發。
- LLaVA-MORE專案：這是對LLaVA架構的增強，首次將LLaMA 3.1整合為語言模型，並公開了8B參數模型的檢查點。
- LLaVA介紹與應用案例：這篇文章深入探討了LLaVA的工作原理、架構、訓練和性能，以及其在不同領域的應用案例，對開發者理解LLaVA的實際應用非常有幫助。
（責任編輯：歐敏銓）
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