多模态大模型：技术原理与实战 微调实战

多模态大模型、微调、自然语言处理、计算机视觉、音频处理、Transformer、BERT、GPT、CLIP、DALL-E

1. 背景介绍

近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中多模态大模型 (Multimodal Large Language Models, MLLMs) 作为一种新兴技术，展现出巨大的潜力。与传统的单模态模型相比，多模态大模型能够处理多种类型的数据，例如文本、图像、音频等，并从中学习更丰富的知识和表示。这使得它们在许多应用场景中具有显著优势，例如图像字幕生成、视频理解、跨模态检索等。

传统的单模态模型通常针对特定模态进行训练，例如文本处理的BERT模型或图像识别的ResNet模型。然而，现实世界中的信息往往是多模态的，单模态模型难以捕捉到不同模态之间的关系和相互作用。多模态大模型则通过融合不同模态的信息，学习更全面的知识表示，从而能够更好地理解和处理复杂的多模态数据。

2. 核心概念与联系

多模态大模型的核心概念是融合不同模态的信息，学习跨模态的表示。

2.1 核心概念

• 模态 (Modality): 指数据类型，例如文本、图像、音频、视频等。
• 多模态 (Multimodal): 指包含多种模态的