Vision-Language-Modelle (VLMs) kombinieren visuelle und textuelle Informationen, um Inhalte mit außergewöhnlicher Präzision zu verstehen und zu generieren. Sie stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Systemen dar, die menschliche kognitive Fähigkeiten nachahmen können.
OmniFusion ist ein leistungsfähiges multimodales KI-Modell, das Stärken von großen Sprachmodellen mit speziellen Adaptern für die Verarbeitung visueller Informationen kombiniert. Es übertrifft bestehende Lösungen bei einer Vielzahl von visuell-sprachlichen Benchmarks und bietet detaillierte Antworten in verschiedenen Domänen.
Multimodale Grundmodelle zeigen deutlich bessere Leistungen bei textbasierten Eingaben im Vergleich zu bildbasierten Eingaben, obwohl Menschen visuelle Darstellungen bevorzugen.