O que é IA multimodal? Entenda o seu funcionamento

Tecnologia

A IA multimodal é uma tecnologia que processa diferentes tipos de dados simultaneamente, como texto, imagens, áudio e vídeo. Isso permite que a IA compreenda melhor as situações e responda de forma mais natural durante a interação.

A seguir, tire suas dúvidas sobre:

  • O que é IA multimodal?
  • Como funciona a IA multimodal?
  • Qual é a diferença entre IA generativa e IA multimodal?
  • Quais IAs são multimodais?
  • Como funciona a IA multimodal?

O que é IA multimodal?

A Inteligência Artificial multimodal é uma tecnologia que usa e entende diferentes tipos de dados, como texto e imagem, para criar, analisar e responder a informações de forma mais completa.


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Como funciona a IA multimodal?

A IA multimodal recebe diferentes tipos de dados, como texto, imagens e sons. Ela processa cada dado separadamente para identificar informações importantes.

Depois, une essas informações para entender melhor o contexto e gerar respostas mais completas, como criar textos, imagens ou sons baseados em vários dados ao mesmo tempo.

Qual é a diferença entre IA generativa e IA multimodal?

A IA generativa é o termo usado para identificar todas as inteligências artificiais com a capacidadede criar novos conteúdos. Já a IA multimodal é uma tecnologia que consegue entender e processar diferentes tipos de dados ao mesmo tempo.

Cérebro artificial
A IA multimodal pode processar e analisar vários conteúdos para gerar respostas. (Imagem: Reprodução/Freepik)

Assim, uma IA generativa pode ser unimodal ou multimodal. Isso vai depender da quantidade de modalidades que ela consegue processar.

Quais IAs são multimodais?

Algumas das principais IAs multimodais disponíveis atualmente incluem:

  1. Gemini;
  2. ChatGPT;
  3. Claude;
  4. Perplexity;
  5. Deepseek;
  6. Grok;
  7. Copilot.

Qual é o futuro da IA multimodal?

O Gartner prevê que, em 2027, cerca de 40% das soluções de IA generativa serão multimodais, o que mostra que cada vez mais modelos serão capazes de processar e integrar diferentes tipos de dados.

Atualmente, muitos desses modelos ainda lidam apenas com duas ou três modalidades, mas a expectativa é que esse número cresça nos próximos anos.

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