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(diǎn)和缺點(diǎn)，以及為什么需要多模態(tài)，這時(shí)可能就有點(diǎn)傻眼了。
從應(yīng)用角度來說，垂直應(yīng)用的大模型才應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(fù)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(yuǎn)比單模態(tài)模型要復(fù)雜，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
數(shù)據(jù)對齊： 確保不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在時(shí)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(biāo)識：構(gòu)建一個(gè)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(yīng)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(shí)理解圖像和文本信息，并進(jìn)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(jìn)行多模態(tài)交互
視頻理解與生成
模型對視頻內(nèi)容進(jìn)行理解和描述，或者根據(jù)文本生成對應(yīng)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(zhǔn)確理解一個(gè)場景；僅依賴圖像可能無法準(zhǔn)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(bǔ)和上下文增強(qiáng)：
信息互補(bǔ)：不同模態(tài)的信息可以互補(bǔ)，例如圖像提供視覺信息，文本提供詳細(xì)描述，兩者結(jié)合效果更好
上下文增強(qiáng)：多模態(tài)信息可以提供更豐富的上下文，有助于更準(zhǔn)確的理解和決策
增強(qiáng)任務(wù)表現(xiàn)
多模態(tài)能夠?qū)θ蝿?wù)進(jìn)行增強(qiáng)，比如提升準(zhǔn)確性和擴(kuò)展任務(wù)范圍；
單一模態(tài)的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致部分歧義，而多模態(tài)數(shù)據(jù)就不會(huì)出現(xiàn)一個(gè)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(fù)雜任務(wù)，比如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域需要大模型能夠同時(shí)處理，視覺，文本，雷達(dá)等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷。
人機(jī)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(jī)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(rèn)證)。
但這些方式使得人機(jī)交互很僵化，而且會(huì)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(jī)交互就會(huì)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(dá)，來讓大模型理解人類的喜怒哀樂，以及工作和生活習(xí)慣。
至于應(yīng)用場景，多模態(tài)大模型具有更加廣泛的應(yīng)用場景；比如在醫(yī)療健康，交通(交通指揮，自動(dòng)駕駛等)，安防監(jiān)控等多種復(fù)雜環(huán)境。
其次，多模態(tài)大模型等發(fā)展能夠持續(xù)推動(dòng)前沿技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，比如計(jì)算機(jī)視覺，自然語言處理，音視頻處理的技術(shù)融合；以及對比學(xué)習(xí)，跨模態(tài)訓(xùn)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(huì)促進(jìn)其它技術(shù)的發(fā)展，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)等。
總之，多模態(tài)大模型不是簡單的1+1=2，而是會(huì)對整個(gè)人工智能技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)力，也是實(shí)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(shí)代 作者：DFires
