多模态大模型：技术原理与实战 部署流程_多模态模型怎么量化部署

多模态大模型：技术原理与实战部署流程

1.背景介绍

1.1 人工智能发展历程

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的前沿领域,旨在使机器能够模仿人的认知功能,如学习、推理、感知、规划等。自20世纪50年代AI概念提出以来,经历了几个重要发展阶段。

1.2 大模型兴起

近年来,随着算力、数据和算法的飞速发展,大型神经网络模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出了强大的能力。2018年,谷歌发布BERT模型,开启了大模型时代。2020年,OpenAI发布GPT-3,展示了大模型在生成任务中的卓越表现。

1.3 多模态AI崛起

传统的AI模型通常专注于单一模态,如文本或图像。然而,真实世界是多模态的,人类认知是基于视觉、听觉、语言等多种信息源的融合。多模态AI旨在整合多种感知信号,实现更加智能、通用的人工智能系统。

1.4 多模态大模型意义重大

多模态大模型集成了多个任务的能力,可以在不同领域发挥作用,是通向通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)的关键一步。同时,多模态大模型也面临着诸多技术挑战,如模态融合、数据效率、解释性等,需要持续的探索和创新。

2.核心概念与联系

2.1 大模型(Large Model)

大模型指具有数十亿甚至上万亿参数的大型神经网络模型。这些模型通过在海量数据上预训练,学习到丰富的知识表示,在下游任务上表现出色。典型的大模型包括GPT、BERT、CLIP等。

2.2 多模态(Multimodal)

多模态指融合多种感知信号,如文本、图像、语音等。多模