大模型多模态

大模型多模态概述

多模态大模型（Multimodal Big Models, MBMs）是人工智能领域的关键创新，能够处理和理解包括文本、图像、视频、音频在内的多种数据类型12。

技术进展

• 多模态理解：模型通过融合不同模态信息，提升人机交互的智能与便利性2。
• 应用领域：在自动驾驶、医疗、计算机视觉和自然语言处理等领域有广泛应用26。
• 模型架构：采用Transformer等先进技术，优化模型性能和多模态数据处理能力4。

研究动态

• 学术研究：多篇论文在CVPR2024等会议上发表，推动多模态大模型的研究和应用517。
• 技术评测：GPT-4V等模型的评测论文，展示了多模态大型语言模型的最新进展22。
• 模型发展：从单一语言模态向多模态扩展，是大模型发展的重要趋势19。

实践应用

• 本地化部署：提供不依赖特定平台的部署方案，如VQGAN+CLIP的本地化应用9。
• 模型能力：新一代模型如CogVLM2支持高分辨率输入，具备文档图像理解和多轮问答等能力2314。
• 合作研发：多方机构合作，共同推动多模态大模型的创新和发展24。