Multimodala LLMer, eller multimodala stora språkmodeller, kombinerar förmågan att förstå och generera text med förmågan att tolka och skapa bilder, ljud och ibland även video. Dessa avancerade AI-system tränas inte bara på textdata utan även på data från andra modaliteter som bilder och ljud. Detta gör att de kan förstå och skapa innehåll som innefattar flera sinnen, som syn och hörsel. En viktig aspekt av multimodala LLMer är deras förmåga att skapa sammanhang mellan olika typer av information. Till exempel kan en multimodal LLM generera en bild baserad på en textbeskrivning eller förklara innehållet i en bild med text. Dessa modeller öppnar för nya möjligheter inom bland annat utbildning, konst och kommunikation. De kan till exempel användas för att skapa mer interaktiva och engagerande läromedel, där text och bild samverkar för att förstärka förståelsen. Multimodala LLMer är fortfarande under utveckling och forskningen kring dem utvecklas snabbt. Deras kapacitet att integrera olika typer av data gör dem till ett spännande område inom AI och maskininlärning. ## Instuderingsfrågor 1. Vad innebär multimodala LLMer? 2. På vilket sätt skiljer sig multimodala LLMer från traditionella textbaserade LLMer? 3. Ge exempel på hur multimodala LLMer kan användas inom utbildning. 4. Varför är utvecklingen av multimodala LLMer viktig inom AI och maskininlärning? ## Reflekterande frågor 1. Hur kan multimodala LLMer bidra till att göra läromedel mer interaktiva och engagerande? 2. Vilka utmaningar och möjligheter ser du med integrationen av olika modaliteter (som text, bild och ljud) i LLMer?