3分钟了解什么是多模态大模型？

在人工智能发展浪潮中，经常听到“多模态”、“多模态大模型” ，但它究竟是什么，又为何如此重要呢？

一、什么是模态与多模态？

在机器学习的世界中，每一种信息的呈现形式，都被称作一种 “模态”。像是我们日常接触到的文本、图像、视频和音频，就分别代表了不同的模态。当多种模态的信息汇聚在一起，就构成了 “多模态”，包括但不限于文本、图像、视频、音频等各种形式数据。多模态研究，核心就在于探索如何将这些不同类型的数据巧妙地融合起来，这也是人工智能领域的关键挑战与前沿方向。

二、从单模态到多模态大模型的演进

早期，以 ChatGPT 为典型代表的大语言模型，主要聚焦于处理单一的文本模态。它们在文本生成、对话交互等方面展现出了强大的能力，但仅局限于文本领域。

然而，随着技术的不断突破，能够同时处理文本、图像、音频等多种形式数据输入与输出的多模态大模型（MLLM）应运而生。这种模型就像是一位全能选手，打破了模态之间的壁垒。

三、多模态存在的根源：人类感官与信息获取

为什么同样的信息会以多种模态呈现呢？这其实和人类自身的感官系统密切相关。我们人类拥有听觉、嗅觉、视觉、触觉和味觉等多种感官，每种感官都像是一个独特的信息收集器，能够获取并处理不同形式的信息。

想象一下，我们用眼睛看到美丽的风景（视觉模态），用耳朵听到悦耳的音乐（听觉模态）。人工智能若想真正模拟人类智能，实现通用人工智能（AGI）这一宏伟目标，就必须像人类一样，具备处理多模态信息的能力。

四、多模态大模型的 “十八般武艺”

一个优秀的多模态大模型，需要像人类一样 “多才多艺”。它既要能处理文本，又要能理解图像，还要能识别语音，甚至完成其他复杂任务。

比如说，现在我们常常能看到这样有趣的应用：输入一段文字描述，模型就能生成与之相符的图片，实现从文本到图像的转换；或者反过来，给模型一张图片，它能生成精准描述图片内容的文本，这就是图像与文本之间的跨模态深度学习。

这些跨模态的应用丰富多样，就如同人类不同感官收集的信息汇聚到大脑，经过大脑处理后，再以不同形式输出。比如我们看到一幅画，能通过语言描述出来，多模态大模型也需要具备这种在不同模态间灵活转换与表达的能力。

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