【深度学习新浪潮】什么是多模态大模型?
多模态大模型是人工智能领域的前沿技术方向,它融合了多种数据模态(如文本、图像、语音、视频、传感器数据等),并通过大规模参数模型实现跨模态的联合理解与生成。简单来说,这类模型就像人类一样,能同时“看”“听”“读”“说”,并将不同信息关联起来,完成复杂任务。
核心特点:
-
多模态数据处理
传统模型通常只能处理单一模态(如纯文本的GPT、纯图像的CNN),而多模态大模型可以同时接收并分析多种类型的数据。例如:- 输入一段文字和一张图片,模型能理解两者的关联(如“描述图片中猫的动作”);
- 输入语音指令和实时视频流,模型能生成对应的文字回答或控制指令。
-
跨模态交互与生成
- 关联理解:建立不同模态之间的语义映射,比如将“狗”的文字描述与对应图像、叫声关联起来;
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