O que significa "Aprendizagem Multimodal em Contexto"?

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Aprendizado Multimodal In-Context (MICL) é um jeito de modelos, principalmente modelos de linguagem, aprenderem e entenderem informações olhando diferentes tipos de dados ao mesmo tempo. Isso quer dizer juntar texto, imagens e outras formas de dados pra ajudar o modelo a tomar melhores decisões ou fazer previsões.

No MICL, o modelo recebe exemplos que incluem texto e imagens. Ele consegue aprender com esses exemplos na hora, usando o que vê e lê pra responder perguntas ou realizar tarefas. Por exemplo, se ele recebe uma foto e uma pergunta relacionada, o modelo pode usar as informações de ambas pra dar uma resposta.

Esse jeito de aprender faz os modelos serem mais flexíveis e precisos porque não ficam limitados a só um tipo de entrada. Ao invés disso, conseguem usar todas as informações disponíveis juntas, o que é bem útil em situações da vida real onde as informações vêm de várias fontes. Esse estilo de aprendizado ajuda a melhorar a capacidade do modelo de raciocinar e entender ideias complexas com base em múltiplos tipos de dados.