Step3のマルチモーダルな生成能力は、3つの主要な次元に現れている：
- クロスモーダルな内容理解：画像、テキスト、音声入力を同時に処理する能力。例えば、画像を分析して説明的なテキストを生成したり、音声コマンドと連動してコンテンツを作成したりできる。
- コンポジット出力の生成：マルチモーダルな入力に基づく収束的なコンテンツの生成、例えば、テキスト的な手がかりと参照画像に基づく新しい画像説明の生成
- アプリケーション・シナリオの拡大：インテリジェントな顧客サービス（音声＋テキスト）、教育支援（画像＋テキスト解釈）、ビデオコンテンツ分析（フレームシーケンス＋字幕生成）などの複合タスクをサポート。
技術的な実装の面では、オートプロセッサーが異なるモダリティからの入力データの処理を一元化し、モデル内部のMoEアーキテクチャが様々なタイプのデータを処理するために計算リソースを動的に割り当て、これが効率的なマルチモーダル処理の鍵となる。
この答えは記事から得たものである。Step3: マルチモーダルコンテンツのためのオープンソースマクロモデルの効率的な生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Step3のマルチモーダルなジェネレイティブ能力の具体的な側面は？
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