AI大模型从单模态向多模态发展，引领人工智能发展新方向|原理与优势

---

2023年OpenAI发布GPT-4系列多模态版本，是人工智能应用的一个里程碑事件。

今年以来，AI大模型技术和应用逐渐从文本扩展至更多模态，国内外掀起了多模态理解大模型的研发热潮和广泛应用。日前，SuperCLUE发布10月中文多模态理解测评基准报告，以腾讯混元为代表的国产多模态大模型已在部分细分任务上具备领先优势。

开放自动化系统架构参考示意

现阶段，AIGC大模型从单模态向多模态发展已成为行业共识。“大数据+大模型+多模态”是改变当前单一模型对应单一任务的人工智能研发范式，多模态大模型将成为不同领域的共性平台技术。

来源：西部证券、36氪研究院

有研究机构预测，预计到一直到2027年，多模态大模型将逐渐主导AI行业的创新与增长，市场规模将达到567.1亿元。

多模态大模型的架构与原理

基本架构

多模态大模型（MMLM）是一种基于深度学习的机器学习技术，其核心是将不同媒体数据（如文本、图像、音频和视频等）进行融合，通过学习不同模态之间的关联，实现更加智能化的信息处理。

在多模态大模型中，不同模态的数据经过预处理后被输入到一个深度神经网络中，经过多层的特征提取和融合，最终输出相应的结果。

基本原理

特征级融合：不同模态的数据通过独立的特征提取器进行处理，然后将提取出的特征向量进行融合。这种方法的优点是能够保留各模态的特征，同时在融合后进行统一处理。

模型级融合：一种高级的数据处理与预测方法，其核心思想在于将不同模态的数据通过各自独立的模型进行处理，然后将这些模型的输出进行融合。这种方法不仅增强了模型的泛化能力，还提高了预测的精确度和鲁棒性。

决策级融合：在更高层次上进行信息整合，每个子模型基于各自的数据模态独立决策，然后通过加权投票、贝叶斯融合或模糊逻辑等机制整合这些决策，形成最终的决策结果。这种方法有效利用了不同模型的优势，减少了单一模型的偏差。

多模态大模型的技术优势

高信息丰富度

强上下文感知

MMLM可更好地理解信息的上下文和语境。例如，在自然语言处理领域，多模态模型可以利用图像或视频输入来更好地理解语言中的隐含信息和情感倾向。

鲁棒性和稳定性更优

1

科技工

多模态AI技术正引领着人工智能的发展方向，通过融合多种数据类型，提供更智能的解决方案。目前MMLM在3D数字员工、智能助手与个性化交互、医疗诊断与辅助决策等多元化场景已深入应用，以显著的数智优势提高了工作质效。

随着模态深度融合与智能交互进一步发展、模态实现自适应与优化以及跨模态迁移学习的突破，未来的多模态AI系统将变得更加智能、自适应和强大，推动各行各业的智能化进程。

--THE END--

来源：SuperCLUE、腾讯AI Lab、CSDN等公开资料