Llava: il modello multimodale che unisce linguaggio e visione

Llava, acronimo di Large Language and Vision Assistant, è stato sviluppato da un gruppo di ricercatori come un innovativo modello multimodale. Questo sistema combina un encoder visivo con un modello linguistico di grandi dimensioni, noto come Llm, per la comprensione sia visiva che linguistica. Dotato di innumerevoli funzionalità, Llava ha la capacità di analizzare immagini e offrire risposte a domande connesse ad esse, sebbene sia ancora limitato alla lingua inglese.

Durante i test, questo assistente virtuale si è dimostrato estremamente rapido nel fornire risposte, grazie a tempi di elaborazione significativamente ridotti. Le sue competenze principali includono il riconoscimento degli oggetti presenti nelle immagini, la lettura del testo attraverso una tecnologia OCR (Optical Character Recognition) e l’analisi delle immagini per fornire suggerimenti basati sulla sua vasta base di conoscenza. Ad esempio, può essere utile nel determinare la veridicità di una notizia falsa.

Un aspetto importante da sottolineare è l’interattività di Llava, simile ad altri assistenti virtuali come ChatGpt. Gli utenti hanno la possibilità di avviare una conversazione e porre domande connesse al fine di ottenere informazioni aggiuntive. Tuttavia, bisogna notare che chiedere a Llava di leggere e tradurre un testo potrebbe rivelarsi poco utile, considerando l’esistenza di applicazioni come Bixby di Samsung e Google Lens che svolgono questa funzione in maniera più diretta e pratica.

D’altra parte, l’analisi delle immagini è sicuramente un aspetto affascinante. Durante i test, Llava ha fornito una risposta dettagliata e personalizzata, suggerendo varie ricette in grado di soddisfare i gusti e le preferenze alimentari. Tuttavia, a volte il sistema può presentare errori comuni ai modelli di linguaggio, interrompendo bruscamente la risposta come se fosse incompleta. Inoltre, è possibile mostrare a Llava l’etichetta di un indubento e chiedere il significato dei simboli, o se sia possibile stirarla o candeggiarla seguendo tali indicazioni. Tuttavia, in questo caso, Llava non ha fornito risultati soddisfacenti, offrendo informazioni generiche senza considerare alcuni simboli o commettendo errori interpretativi. Un confronto con Bing Chat, anch’esso un sistema multimodale, ha rivelato una risposta migliore, nonostante tempi di elaborazione più lunghi e qualche blocco del sistema.

Molti esperti ritengono che i bot multimodali rappresentino il futuro di questi sistemi. Sia Llava, Bing, Bard e ChatGpt4V sono prodotti che offrono vantaggi e limiti. Nonostante siano ancora considerati come prodotti immaturi, le loro potenzialità sono estremamente interessanti. Sono in grado di stupire per l’utilità e l’efficacia, ma possono anche deludere inaspettatamente. Al momento, siamo solo agli inizi di una tecnologia che troverà sicuramente una vasta applicazione per l’analisi di dati multimediali, sia per scopi personali che commerciali.