Pra-pelatihan Multimodal adalah metode pra-pemrosesan data yang menggunakan berbagai bentuk data untuk mengekstrak informasi yang bermakna. Hal ini dapat diterapkan pada tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) serta tugas visi komputer. Hal ini membantu untuk melatih model pembelajaran mendalam dari kumpulan data pelatihan terbatas dengan memanfaatkan data tidak berlabel dari berbagai sumber, seperti gambar dan teks. Dalam kasus ini, model dapat belajar dari berbagai jenis data, sehingga berpotensi mengurangi jumlah data pelatihan yang diperlukan dan meningkatkan hasil.
Di NLP, pra-pelatihan multimodal dapat digunakan untuk membuat model pemahaman bahasa umum seperti BERT dan GPT-2. Model ini dapat mempelajari struktur bahasa dari kalimat dan konteks yang berbeda, serta hubungan antar kata, dengan menggabungkan representasi dari teks, gambar, dan lainnya. Hal ini membantu model untuk memahami arti kata dan cara penggunaannya dalam konteks yang berbeda untuk memberikan prediksi yang lebih baik atau menghasilkan bahasa alami yang lebih bermakna.
Dalam visi komputer, pra-pelatihan multimodal dapat digunakan untuk membantu model mempelajari isyarat visual umum, seperti bentuk, tekstur, dan warna. Hal ini membantu model untuk mengenali objek dalam suatu adegan dan mengklasifikasikannya sebagai bagian dari konteks yang lebih besar. Dengan menggabungkan berbagai bentuk data, model dapat memperoleh pemahaman tentang bagaimana berbagai elemen dalam suatu adegan dihubungkan satu sama lain untuk memastikan prediksi yang akurat.
Dengan menggunakan pra-pelatihan multimodal, model pembelajaran mendalam dapat dilatih secara lebih efektif dari data pelatihan yang terbatas. Hal ini pada gilirannya dapat mengurangi waktu pelatihan dan meningkatkan performa model secara keseluruhan.
