【深度学习新浪潮】什么是多模态大模型？

多模态大模型是人工智能领域的前沿技术方向，它融合了多种数据模态（如文本、图像、语音、视频、传感器数据等），并通过大规模参数模型实现跨模态的联合理解与生成。简单来说，这类模型就像人类一样，能同时“看”“听”“读”“说”，并将不同信息关联起来，完成复杂任务。

核心特点：

1. 多模态数据处理
   传统模型通常只能处理单一模态（如纯文本的GPT、纯图像的CNN），而多模态大模型可以同时接收并分析多种类型的数据。例如：

   • 输入一段文字和一张图片，模型能理解两者的关联（如“描述图片中猫的动作”）；
   • 输入语音指令和实时视频流，模型能生成对应的文字回答或控制指令。

2. 跨模态交互与生成

   • 关联理解：建立不同模态之间的语义映射，比如将“狗”的文字描述与对应图像、叫声关联起来；