Einer der KI-Trends, die es zu berücksichtigen gilt, ist multimodale generative KI, die mehrere Aufgaben wie Bildverarbeitung und Spracherkennung gleichzeitig ausführen soll. Laut KBV Research wird der globale Markt für multimodale KI bis 2030 voraussichtlich ein Volumen von 8,4 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem Marktwachstum von 32,3 % entspricht.
Eine der treibenden Kräfte dieses Wachstums ist, dass multimodale
Tools im Vergleich zu sprachzentrierten Modellen ein breiteres Aufgabenspektrum unterstützen und ausführen können. Sie können gleichzeitig mit Audio, Text und Bildern interagieren.
Wir empfehlen einige erstklassige multimodale KI-Tools , mit denen Sie Ihren KI-Anwendungsumfang erweitern können.
Multimodale KI-Tools
GPT-4V: Dies ist eine multimodale Version von GPT-4, die die Verarbeitung von Text, Audio und Bildern ermöglicht. Gleichzeitig kann ChatGPT Benutzern mit fünf verschiedenen KI-generierten Stimmen antworten, sodass sie per Sprache mit dem Chatbot interagieren können.
Google Gemini: Dieses multimodale Branchen-E-Mail-Liste Großsprachenmodell kann verschiedene Arten von Informationen von Text, Bildern und Videos bis hin zu Code und Audio identifizieren und generieren. Der Wert von Gemini liegt in seiner vielversprechenden Leistung und seiner Fähigkeit, GPT-4 zu übertreffen.
Meta ImageBind: Dies ist ein multimodales
Open-Source-KI-Modell, das nicht nur Text, Bilder und Audio, sondern auch Bewegungs-, Wärme- und Tiefendaten verarbeiten kann. Meta ImageBind kann Informationen aus sechs verschiedenen Modalitäten kombinieren.
Trotz des Wachstums der erweiterten KI sind ihre Anwendungsfälle bereits in Anwendungen in der Softwareentwicklung erkennbar. Hier sind einige Beispiele, wo dieser KI-Trend relevant sein wird:
E-Commerce-Plattformen können erweiterte a complete list of unit phone numbers KI nutzen, um Kundenpräferenzen vorherzusagen.
Mobile Videospiele können erweiterte KI nutzen, um Augmented-Reality-Events und interaktive Spielumgebungen zu erstellen.
Kundensupportdienste können erweiterte KI nutzen, um virtuelle Unterstützung auf Basis der Sprachverarbeitung bereitzustellen.
Fintech-Unternehmen können es zur Überwachung und Identifizierung von Börsenmustern einsetzen.
KI-Mikroservices für bessere Skalierbarkeit
Die Integration von KI in Microservices ist ein Ən yaxşı gələn marketinq agentliyini necə seçmək olar weiterer neuer KI-Trend, den Unternehmen heute aufgreifen. Immer mehr Unternehmen nutzen KI-Microservices, um große Apps effizienter zu erstellen und zu warten. Die Vorteile dieses KI-Trends sind folgende:
Erstens entscheiden sich Unternehmen für die Integration von KI in Mikroservices, da sich auf diese Weise die Skalierbarkeit optimal verbessern lässt und das System den Datenverkehr und große Datenmengen leichter bewältigen kann.
