【AI大模型】一文搞懂多模态大模型，从“文字专家“到“全能感知者“，零基础小白收藏这一篇就够了！！

原创于 2025-09-18 16:38:48 发布 · 975 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #大模型学习 #大模型入门 #AI大模型 #大模型 #多模态大模型 #LLM

前言

你可能早就已经习惯了，用ChatGPT来写文案；用文心一言去查资料——这些能够“聊文字”的大模型，早已深深融入到生活之中。

但如果告诉你，现在的AI不仅能读文字，还能“看图片、听声音、懂视频”，甚至能把这几样信息揉在一起帮你解决复杂问题，你会不会觉得很新鲜？

这就是今天，要讲的多模态大模型，它正在让AI从“文字专家”变成“全能感知者”。

1、多模态大模型是什么？用一个例子讲明白

先抛定义：多模态大模型是能同时处理文本、图像、音频、视频等多种“信息形式”（即“模态”），并实现跨模态理解与生成的AI模型。

还是举个更直观的例子吧，

你要是问一般的语言大模型：“图里的小狗到底在做什么？”

它会直接出现卡顿，原因是它有识别文字的能力，却无法理解图片内容

当你把小狗叼飞盘的照片发给多模态大模型，它马上能识别出：一只棕色小狗在草坪上，嘴里叼着红色飞盘快跑，背景里还能看到蓝色滑梯

更厉害的是，你还能接着问：“给这个场景，配一段10秒的欢快背景音乐，并且写一句朋友圈文案”，它也能一并完成。

简单说普通大模型，是“单声道”的文字处理器；多模态大模型，是“立体声高清画面”的全能处理器。

2、核心技术要点：多模态大模型是怎么“看懂、听懂”的？

多模态的核心逻辑实际上较为简易：首先将不同模态的信息“转化为AI能够理解的统一语言”，接着把它们“融合在一起展开分析”，最后输出你所需要的结果。关键仅需三步：

1.多模态编码器：给每种信息“编密码”

就像不同语言需要翻译器那样，文本图像音频也得首先变成AI能够处理的“数字向量”。这一步是靠“专用编码器”来完成的：

文本编码器：比如 BERT、GPT 的核心模块，把 “小狗”“飞盘” 这样的词拆成 “token”，再转换成向量（类似给每个词编一串数字密码）。

图像编码器：常用ViT（视觉Transformer），将一张图片切为16×16的“小方块”（视觉token），这就像是拼图一般，先拆解接着再进行编码——例如“棕色毛发”，以及“红色飞盘”，它们会分别对应不同的数字特征。

音频编码器：比如Whisper模型，先把声音转换成“频谱图”（类似于声音的“可视化画像”），接着再提取“欢快”这样的以及“低沉”这般的情绪特征与语音内容。

2.特征融合机制：让不同信息“聊起来”

编码完的文本，以及图像、音频还是“各自独立的密码”，得依靠“融合机制”将它们串联起来。这里有个极为形象的比喻：假如把不同模态比作“不同科室的医生”，这样融合机制就好似“会诊室”，能够让大家聚拢到一起分析问题。

比如在“给小狗图片配文案”的任务中，

图像编码器先“说”“我识别出了，‘小狗’，‘飞盘以及草坪这三个关键视觉元素”；

文本编码器接着，“补充”说道：“用户要的是‘朋友圈文案’，其风格需，轻松愉快、简洁明快且口语化。

融合模块通过“跨模态注意力”（类似于“重点留意谁的”），将“小狗叼飞盘”的视觉特征与“轻松文案”的文本需求紧密相连，最终输出“‘追飞盘的快乐，小狗比我更懂得～’”。

3.解码器：把融合后的信息“转成结果”

最后一步乃是“反向翻译”，即将融合之后的数字特征转化为你能够理解的内容。例如：

要“配文案”就调用文本解码器，生成文字，

要“给视频配上背景音乐”时就调用音频解码器，从而生成具备“轻快愉悦”特征的旋律；

要“生成视频”，那就调用视频解码器，（它会将图像序列，与音频相组合起来。

3、解决普通大模型“搞不定”的3类问题

多模态的价值，本质是“补了普通大模型的短板”。以下这些场景，只有它能搞定：

「需要 “看图说话” 的场景」：从 “盲猜” 到 “精准判断”

比如工业质检：传统上人工通过看，产品图片来寻找划痕，这样很容易出现漏检的情况；普通的大模型无法理解，图片也就无法提供帮助。不过多模态大模型能够同时“看产品的高清图”，并且“读取生产参数文本”（例如“温度200℃、压力1.2MPa”），不但可以精准地标记出划痕的位置，还能够分析“是否是因温度过高而导致的表面缺陷”。

2.「需要“多感官协同”的场景」：从“单一回应”到“综合服务

比如智能教育：普通大模型仅仅能够进行文字答疑，不过多模态大模型却可以“听学生朗读英语”（矫正发音）+“看学生手写解题步骤”（指明错误）+“观察学生表情”（判定是否困惑），最终生成个性化的辅导方案。

3.「需要“跨模态生成”的场景」：从“只能写”到“能画、能剪、能合成

比如自媒体创作：你只需输入“写一段猫咪打哈欠’的100字脚本，并生成对应动画+配音”多模态大模型能够一步完成——这是普通文字大模型完全无法做到的。

4、怎么挑？4个关键指标帮你避坑

选多模态大模型之时，不要将目光仅仅聚焦于“参数规模”这样虚幻的事物之上，重点应当关注以下这4点，其中贴合需求这一点最为关键：

1.核心能力匹配度：先想清楚“你要用它做什么”

若做图像分析（如医疗影像诊断），首先要看“视觉识别准确率”，比如说对肺部结节的识别率能否达到95%以及之上呢；

若做内容生成（如短视频创作），重点看，“生成内容的一致性”，例如文本描述与生成视频的匹配度，会不会出现这样的情况，即“文案说猫咪，视频画小狗”；

在进行实时交互时：需要重点关注“多模态响应速度”，

2.性能硬指标：3个核心数据要对比

准确率：比如“识别图片中物体的，正确比例”，越高越好；

F1值：综合“准确率”和“召回率”（比如工业质检中，既不能漏检缺陷，也不能误判正常产品），一般要0.9；

针对生成类任务，要检查逻辑性和细节丰富程度，比如生成的文案是否通顺，生成的图片是否清晰

3.可扩展性：能不能“适配你的业务”

比如你是从事农业的，可能会需要，模型在后续给予支持“土壤传感器数据”这样一种特殊的模态——挑选那些，能够支持“自定义编码器接入”的模型例如华为云盘古、阿里云通义千问），相较于挑选闭源的“黑盒子”而言会更加灵活。

4.成本与部署难度：别贪大求全

若只是小团队使用，可优先选择“API调用型”，例如GPT-4V API、百度文心一言4.0API等，如此一来，就不必自己去搭建服务器；

若要进行本地化部署，选“轻量化版本”（例如MiniGPT-4、Qwen-VLChat的较为轻便的模型），能够较为轻松地适配普通服务器，无需有过多繁杂的操作，以简洁明了的方式实现本地化部署的需求。

5、训练多模态大模型：用什么数据？

“巧妇难为无米之炊”，多模态模型的好坏90%取决于训练数据核心要两类数据：

1.「配对数据集」：让模型知道“谁和谁对应

比如，

图文配对：COCO数据集（12万张图片+50万条文本描述），让模型学“猫的图片”对应“猫”的文字；

音视频配对：ActivityNet数据集（10万段视频+对应的文本注释），让模型学“下雨的视频”对应“雨声”的音频。

2.「高质量标注」：数据“准”比“多”更重要

例如医疗数据，不仅需要“CT影像，病历文本”，同时还得有医生所标注的“此乃肺癌病灶，此乃炎症”——要是标注出了差错，就会让模型“学歪”譬如将“良性结节”错当作“癌症”。

6、国内外代表模型：“接地气”的例子

1.国外：GPT-4V(OpenAI）——“大众级全能选手”

最适合普通用户上手的多模态模型。支持 “图片 + 文字” 混合提问，比如：

拍一张冰箱里的食材，问“用这些做3道菜，给步骤”；

拍一张数学题，问“详细解题，再出一道同类题”。

缺点是部分专业场景（比如说工业质检），其精度并非足够，并且呢当在国内进行访问的时候，是需要特殊的工具的。

2.国内：华为云盘古多模态大模型——“行业级实干家”

更侧重产业落地，尤其在智能驾驶方面以及工业领域方面表现得较为突出：

智能驾驶：将“摄像头图像”“激光雷达数据”以及“地图文本”相融合能够生成“像素级匹配”的模拟训练数据（无需用真车行驶十万公里去采集）；

工业质检：看“产品图像”，并且读“生产日志”，这样便能够定位缺陷的根源（例如“螺丝松动乃是由于组装之时扭矩不够充足”）。

优势在于，它较为契合国内的数据安全需求，这个时候，也可支撑本地化的部署安排。

7、总结：多模态大模型的“现在与未来”

现在的多模态大模型，已经能帮我们搞定，“看图答题”，“多模态创作”，以及“行业质检”等问题；未来它还会融入更多模态——比如说结合“触觉数据”（类似于机器人抓握物体时的力度），“生物信号”（就如同心率、脑电波那样），在康复医疗、智能家居等领域发挥出更大的作用。

对于普通用户而言，无需纠结于技术方面的细节，只需牢记“按需选择”即可。在日常创作时，可选择GPT-4V、文心一言4.0这类，“较为轻便且易于使用的类型”；而在企业落地方面，则应选择盘古、通义千问这类，“与行业相适配的类型”。

AI的进步，从来都不是“突然颠覆”，而是像多模态技术一样——从“理解文字”，到“理解世界”，一步步地贴近我们真实的生活需求。当下次遇到需要结合“看、听、说”的问题时，不妨尝试使用多模态大模型，也许会带来意想不到的惊喜。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。