多模态大模型

1.概述

        多模态大模型（MM - LLM）是融合多种数据类型的人工智能模型，在当今技术发展中占据重要地位。它结合了大语言模型的能力与多模态数据处理优势，为智能交互、自动驾驶、智能座舱等领域带来新突破，改变了传统技术应用模式。

• 大语言模型（LLM）：大语言模型通过在大规模文本数据上预训练构建，具备强大语言处理能力。其关键特征在于大规模参数与预训练机制，常见模型如 GPT - 3、LLaMA 等。预训练赋予模型通用语言理解和生成能力，使其能在多种任务中表现出色，像文本分类、新闻处理、语言翻译等。它的本质是实现从感知到认知的智能处理，能够依据输入文本进行深度理解和逻辑推理，完成复杂语言任务。

• 模态（Modality）：模态指不同类型的数据或信息源，常见的有图片、视频、文本、语音等。每种模态都携带独特信息，例如图片包含丰富视觉场景信息，文本承载语义和逻辑内容，语音传递声音特征和语言含义。多模态学习就是融合这些不同模态数据，实现更全面、准确的信息理解与处理。