多模态大模型：技术原理与实战 微调技术介绍

多模态大模型：技术原理与实战 微调技术介绍

1.背景介绍

1.1 人工智能的新时代

近年来,人工智能(AI)技术取得了长足进步,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。随着数据和算力的不断增长,大型神经网络模型的性能不断提高,展现出令人惊叹的能力。然而,这些模型通常专注于单一模态,如文本或图像,无法充分利用多种模态之间的相关性和互补性。

1.2 多模态学习的兴起

为了解决这一挑战,多模态学习(Multimodal Learning)应运而生。多模态学习旨在整合来自不同模态(如文本、图像、视频、音频等)的信息,构建能够理解和推理多种模态数据的人工智能系统。这种跨模态的学习方式有望推动人工智能系统向更高水平的理解和推理能力迈进。

1.3 大模型的优势与挑战

大型神经网络模型凭借其强大的表示能力和泛化性能,在多模态学习领域展现出巨大潜力。然而,训练这些大模型需要海量的多模态数据和巨大的计算资源,这对于大多数机构来说是一大挑战。因此,如何有效利用已训练好的大模型,并将其应用于特定任务和领域,成为了一个迫切的需求。

2.核心概念与联系

2.1 多模态大模型

多模态大模型(Multimodal Large Models)是指能够同时处理多种模态输入(如文本、图像、视频等)的大型神经网络模型。这些模型通常采用自注意力机