什么是多模態大模型？為什么需要多模態大模型？ 原創
“ 多模態大模型，就是支持多種數據格式的模型”
很多人都聽說過多模態，也知道多模態大模型，但如果讓你介紹一下什么是多模態大模型，它有什么優點和缺點，以及為什么需要多模態，這時可能就有點傻眼了。
從應用角度來說，垂直應用的大模型才應該是未來的趨勢，那么為什么還要研究多模態大模型呢？
今天我們就來了解一下什么是多模態大模型，以及為什么需要多模態大模型。
01、什么是多模態大模型？
什么是多模態？
簡單來說，所謂的多模態大模型就是一種能夠理解和處理多種類型的機器學習模型——而類型也被叫做模態，包括文本，圖片，音頻，視頻等。
這種模型可以融合多種不同模態的信息，執行更復雜和智能的任務；如視覺問答(AI面試官)，圖文生成，語音識別與合成等。
關鍵技術
多模態大模型要遠比單模態模型要復雜，主要體現在以下幾個方面：
數據對齊： 確保不同模態的數據在時間和內容上的一致性
數據融合：將多模態數據整合在一起，以充分利用各模態的信息
統一標識：構建一個統一的表示空間，使得不同模態的數據能夠互相理解和結合
應用場景
視覺問答
模型根據圖像內容回答文本問題，這需要同時理解圖像和文本信息，并進行融合處理
圖文生成
模型根據圖像生成描述性文本，或者根據文本生成相似圖像
語音識別與合成
將語音轉換為文本或將文本轉換為語音，結合語音與其它模態進行多模態交互
視頻理解與生成
模型對視頻內容進行理解和描述，或者根據文本生成對應的視頻內容
02、為什么需要多模態大模型？
多模態信息的豐富性和完整性
單一模態具有局限性，其具體主要表現在信息不全面和上下文缺失：
信息不全面： 單一模態的信息往往不夠全面，例如僅依賴文本描述可能無法準確理解一個場景；僅依賴圖像可能無法準備獲取文字內容和背后的含義
上下文缺失：單一模態缺乏上下文；如僅有圖像信息無法理解其內容
多模態具有豐富性，主要表現在信息互補和上下文增強：
信息互補：不同模態的信息可以互補，例如圖像提供視覺信息，文本提供詳細描述，兩者結合效果更好
上下文增強：多模態信息可以提供更豐富的上下文，有助于更準確的理解和決策
增強任務表現
多模態能夠對任務進行增強，比如提升準確性和擴展任務范圍；
單一模態的數據可能會導致部分歧義，而多模態數據就不會出現一個問題；比如，我們在網絡上看到一張圖片，它的描述和你的想象可能完全不同。
其次，多模態可以執行跨模態任務和復雜任務，比如自動駕駛領域需要大模型能夠同時處理，視覺，文本，雷達等多種類型的數據進行綜合判斷。
人機交互的自然化和智能化
人與人之間的交流是通過多種形式來表現，包括視覺，聽覺，嗅覺，觸覺等，也就是人類的五感；而目前的人機交互基本上只能使用文字，或者簡單的視覺交互(比如人臉認證)。
但這些方式使得人機交互很僵化，而且會有各種各樣的問題；而有了多模態大模型之后，大模型就更加類似于人類，這樣人機交互就會更自然。
比如有了多模態大模型之后，人類就可以通過自然的表達，來讓大模型理解人類的喜怒哀樂，以及工作和生活習慣。
至于應用場景，多模態大模型具有更加廣泛的應用場景；比如在醫療健康，交通(交通指揮，自動駕駛等)，安防監控等多種復雜環境。
其次，多模態大模型等發展能夠持續推動前沿技術領域的發展，比如計算機視覺，自然語言處理，音視頻處理的技術融合；以及對比學習，跨模態訓練等技術等出現。
最后，多模態大模型的出現可能會促進其它技術的發展，如增強現實(AR)和虛擬現實(VR)等。
總之，多模態大模型不是簡單的1+1=2，而是會對整個人工智能技術的發展產生巨大的推動力，也是實現AGI(通用人工智能)的必經之路。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
