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人类通过多模态数据输入并行处理知识。我们的学习方式和经验本质上都是多模态的——我们并非孤立地处理视觉、听觉或文本信息。

这与传统机器学习形成鲜明对比：过去的研究往往专注于开发单一模态的专用模型。例如，音频模型专攻文本转语音或语音转文本任务，计算机视觉模型则聚焦物体检测与分类等领域。

但新一代多模态大语言模型正在崛起。以OpenAI的GPT-4o、谷歌Vertex AI Gemini 1.5、Anthropic的Claude3为代表，以及开源界的Llama3.2、LLaVA和BakLLaVA等模型，现已具备接收文本、图像、音频和视频等多模态输入，并能融合这些信息生成文本响应的能力。

多模态大语言模型（LLM）功能使模型能够结合图像、音频或视频等其他模态处理和生成文本。

Spring AI 多模态支持

多模态（Multimodality）指模型能够同时理解并处理来自文本、图像、音频等多种数据源信息的能力。

Spring AI 消息 API 提供了完整的抽象层，全面支持多模态大语言模型。

用户消息(UserMessage)的content字段主要用于文本输入，而可选的media字