大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐

大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐

1. 背景介绍

近年来，大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著的进展。LLMs 通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和生成能力，在许多 NLP 任务上表现出色，如问答、摘要、翻译等。然而，LLMs 目前主要局限于单一模态，即文本。在现实世界中，信息通常以多种模态形式存在，如图像、音频、视频等。因此，如何将 LLMs 拓展到多模态场景，实现不同模态之间的对齐和融合，成为了一个重要的研究方向。

本文将重点探讨基于相似性搜索的多模态对齐技术在大语言模型中的应用。我们首先介绍多模态对齐的核心概念和意义，然后详细阐述相似性搜索在多模态对齐中的核心算法原理和操作步骤。接着，我们给出相关的数学模型和公式，并结合代码实例进行详细解释说明。此外，我们还将讨论该技术的实际应用场景，推荐相关的工具和资源，展望未来的发展趋势与挑战，并在附录中解答一些常见问题。

2. 核心概念与联系

2.1 多模态学习

多模态学习(Multimodal Learning)旨在利用不同模态的信息，如文本