Multi-Modal

Wann nutze ich Multi-Modal-Modelle (Text + Bild + Video)?

Zuletzt aktualisiert:

Use-Cases

  1. Dokument-Analyse mit Bildern.

  2. Video-Verständnis.

  3. Voice-Assistents.

  4. Visual-Search.

  5. Accessibility (Bilder-Beschreibung).

  6. Multi-Modal-Chat.

Modelle

  • GPT-4o: Bild + Sprach.

  • Gemini-Ultra: stark in Multi-Modal.

  • Claude Sonnet 3.5+: Bild + Text.

  • Open-Source: LLaVA, IDEFICS.

  • Pro Use-Case andere Stärken.

Dokument-Analyse

  • PDFs mit Bildern.

  • Tabellen-Extraktion.

  • Diagramme verstehen.

  • Schätzungen mit Sicherheit.

  • Aufwand: niedriger als OCR + separate LLM.

Video-Verständnis

  1. Frame-Sampling.

  2. Audio-Transkription.

  3. Inhalts-Analyse.

  4. Highlights-Extraktion.

  5. Untertitel-Generierung.

Risiken

  • Halluzination in Bild-Beschreibung.

  • Bias bei Personen-Erkennung.

  • Datenschutz (Gesichts-Daten).

  • EU-AI-Act-Pflichten (Emotion-Erkennung verboten am Arbeitsplatz).

  • Cost-Explosion bei Video.

Best Practices

  • Pro Use-Case Test.

  • Mensch-Prüfung.

  • Datenschutz prüfen.

  • Cost-Tracking.

  • EU-AI-Act-Konformität.

Anti-Patterns

  • Multi-Modal für einfache Text-Aufgabe.

  • Datenschutz ignoriert.

  • Halluzination nicht beachtet.

  • Cost-Tracking fehlt.

  • Emotion-Erkennung am Arbeitsplatz.

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