Multimodales Modell

Ein multimodales Modell ist ein KI-Modell, das verschiedene Datenarten gleichzeitig versteht und verbindet, zum Beispiel Text, Bild, Audio und Video. Wo ein klassisches Large Language Model nur mit Text arbeitet, kann ein multimodales Modell ein Foto ansehen, eine Frage dazu beantworten und das Ergebnis als Text zurückgeben.

Wie funktioniert ein multimodales Modell?

Das Modell übersetzt jede Eingabeart in eine gemeinsame interne Darstellung, sodass Wörter, Pixel und Ton in derselben “Sprache” ausgedrückt sind. Damit kann es Modalitäten verbinden: Es erkennt, dass das Wort “Rechnung” und das Bild einer Rechnung dasselbe meinen. Viele moderne generative Modelle sind inzwischen multimodal, etwa die neueren Versionen von ChatGPT, Gemini und Claude, die sowohl Text als auch Bild als Eingabe annehmen.

Warum das für Marketing und B2B zählt

Multimodalität eröffnet praktische Anwendungen, die mit Text allein nicht möglich waren. Denken Sie daran, ein eingescanntes Dokument automatisch zu lesen und zusammenzufassen, ein Produktfoto zu analysieren oder einen Automatisierungsablauf, der ein eingehendes Bild deutet und die passende Folgehandlung wählt. Entwickler verbinden ein solches Modell meist über ein SDK mit den eigenen Systemen. Für B2B-Prozesse, in denen Informationen in PDFs, Screenshots und Formularen stecken, spart das viel Handarbeit.

Worauf zu achten ist

Ein multimodales Modell fügt Fähigkeiten hinzu, aber auch Fehlerquellen. Ein Modell kann ein Bild mit derselben Überzeugung fehldeuten, mit der es Text erfindet. Testen Sie jede Anwendung deshalb an echten Beispielen, bevor Sie ihr in einem Prozess vertrauen, und bauen Sie eine Kontrolle an den Stellen ein, an denen ein Fehler einen Kunden oder Auftrag kosten kann.