什么是多模態(tài)大模型？為什么需要多模態(tài)大模型？ 原創(chuàng)
“ 多模態(tài)大模型，就是支持多種數(shù)據(jù)格式的模型”
很多人都聽說過多模態(tài)，也知道多模態(tài)大模型，但如果讓你介紹一下什么是多模態(tài)大模型，它有什么優(yōu)點和缺點，以及為什么需要多模態(tài)，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(tài)大模型呢？
今天我們就來了解一下什么是多模態(tài)大模型，以及為什么需要多模態(tài)大模型。
01、什么是多模態(tài)大模型？
什么是多模態(tài)？
簡單來說，所謂的多模態(tài)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(tài)，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(tài)的信息，執(zhí)行更復雜和智能的任務(wù)；如視覺問答(AI面試官)，圖文生成，語音識別與合成等。
關(guān)鍵技術(shù)
多模態(tài)大模型要遠比單模態(tài)模型要復雜，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
數(shù)據(jù)對齊： 確保不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在時間和內(nèi)容上的一致性
數(shù)據(jù)融合：將多模態(tài)數(shù)據(jù)整合在一起，以充分利用各模態(tài)的信息
統(tǒng)一標識：構(gòu)建一個統(tǒng)一的表示空間，使得不同模態(tài)的數(shù)據(jù)能夠互相理解和結(jié)合
應用場景
視覺問答
模型根據(jù)圖像內(nèi)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(jù)圖像生成描述性文本，或者根據(jù)文本生成相似圖像
語音識別與合成
將語音轉(zhuǎn)換為文本或?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)換為語音，結(jié)合語音與其它模態(tài)進行多模態(tài)交互
視頻理解與生成
模型對視頻內(nèi)容進行理解和描述，或者根據(jù)文本生成對應的視頻內(nèi)容
02、為什么需要多模態(tài)大模型？
多模態(tài)信息的豐富性和完整性
單一模態(tài)具有局限性，其具體主要表現(xiàn)在信息不全面和上下文缺失：
信息不全面： 單一模態(tài)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(nèi)容和背后的含義
上下文缺失：單一模態(tài)缺乏上下文；如僅有圖像信息無法理解其內(nèi)容
多模態(tài)具有豐富性，主要表現(xiàn)在信息互補和上下文增強：
信息互補：不同模態(tài)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(jié)合效果更好
上下文增強：多模態(tài)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(wù)表現(xiàn)
多模態(tài)能夠?qū)θ蝿?wù)進行增強，比如提升準確性和擴展任務(wù)范圍；
單一模態(tài)的數(shù)據(jù)可能會導致部分歧義，而多模態(tài)數(shù)據(jù)就不會出現(xiàn)一個問題；比如，我們在網(wǎng)絡(luò)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(tài)可以執(zhí)行跨模態(tài)任務(wù)和復雜任務(wù)，比如自動駕駛領(lǐng)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(shù)據(jù)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(xiàn)，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(tài)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(tài)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(tài)大模型具有更加廣泛的應用場景；比如在醫(yī)療健康，交通(交通指揮，自動駕駛等)，安防監(jiān)控等多種復雜環(huán)境。
其次，多模態(tài)大模型等發(fā)展能夠持續(xù)推動前沿技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，比如計算機視覺，自然語言處理，音視頻處理的技術(shù)融合；以及對比學習，跨模態(tài)訓練等技術(shù)等出現(xiàn)。
最后，多模態(tài)大模型的出現(xiàn)可能會促進其它技術(shù)的發(fā)展，如增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)等。
總之，多模態(tài)大模型不是簡單的1+1=2，而是會對整個人工智能技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動力，也是實現(xiàn)AGI(通用人工智能)的必經(jīng)之路。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
