百度“文心•跨模态大模型”又有新动态，支持内容分析时输出自定义标签库

大模型真正的价值在于应用。

一、基本概念

AI大模型具有强大的表征学习能力，能够在海量数据中提取有用的特征，为各种复杂任务提供解决方案。例如GPT-4o、BERT等模型的出现，不仅展示了大规模参数和复杂计算结构的优势，还在自然语言处理、图像识别等领域取得了令人瞩目的成果。同时，多模态大模型发展也为人工智能技术的多领域融合应用提供了可能。

1.跨模态大模型

跨模态大模型（Cross-Modal Large Models），是一种能够处理和理解来自不同模态（如文本、图像、音频、视频等）的数据，并在这些模态之间进行转换、关联和推理的深度学习模型。为了捕捉和表示各种模态数据中的丰富信息，这些模型通常具有庞大的参数规模和复杂的网络结构。

随着深度学习技术的不断发展和计算能力的提升，跨模态大模型的性能和效果越来越好，已经被广泛地投入使用。跨模态大模型可以实现图像描述生成、视觉问答、图像检索等任务，有效地关联和融合信息，为用户提供更加灵活便捷的检索方式。除此之外，跨模态大模型经常用于分析多媒体内容，如视频、音频等，提取其中的关键信息和特征。

2.内容分析

本文介绍的是“媒体内容分析”。它主要利用视觉、语音、知识图谱等AI技术，对视频和图片进行结构化分析，帮助平台实现个性化内容推荐，提升用户检索体验，促使业务有效转化。

百度的媒体内容分析MCA（Media Content Analysis） 借助百度积累的海量级数据，针对视频场景进行声音、人脸、图像、文字多维度分析，输出内容的泛标签，可以达到最优的识别效果。