多模态大模型：技术原理与实战 多模态大模型对比

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

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。与传统的单模态大模型相比，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。

传统的单模态大模型，例如 BERT 和 GPT，主要专注于处理文本数据，而多模态大模型则能够跨越模态边界，理解和生成多种形式的信息。这使得多模态大模型在许多应用场景中具有独特的优势，例如：

• 图像字幕生成: 根据图像内容自动生成文本描述。
• 视频理解: 理解视频内容，例如动作识别、事件检测和情感分析。
• 跨模态检索: 根据文本查询找到相关的图像或视频。
• 文本到图像生成: 根据文本描述生成相应的图像。
• 多模态对话系统: 构建能够理解和生成多种模态信息的对话系统。

2. 核心概念与联系

多模态大模型的