多模态大模型：技术原理与实战 其他部署方法介绍_搭建多模态大模型

多模态大模型：技术原理与实战 其他部署方法介绍

1.背景介绍

1.1 人工智能的发展历程

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当代科技发展的核心驱动力之一。自20世纪50年代AI概念被正式提出以来,经历了几个重要的发展阶段。早期的AI系统主要集中在专家系统、机器学习等领域,具有明确的应用场景和局限性。

1.2 深度学习的兴起

21世纪初,深度学习(Deep Learning)技术的兴起,使得AI系统在语音识别、图像识别等领域取得了突破性进展。深度神经网络能够自主学习特征表示,从而在处理复杂模式识别任务时表现出色。

1.3 大模型时代的到来

随着算力和数据的不断积累,AI模型的规模也在不断扩大。2018年,Transformer模型的提出,为构建大规模语言模型奠定了基础。此后,GPT、BERT等大型语言模型相继问世,展现出了强大的通用能力。

1.4 多模态大模型的兴起

传统的AI模型往往只能处理单一模态(如文本、图像等)的数据。而现实世界是多模态的,人类认知也是基于多种感官信号的综合。因此,构建能够同时处理多种模态数据的多模态大模型,成为了AI发展的新趋势。

2.核心概念与联系

2.1 什么是多模态大模型?

多模态大模型(Multimodal Large Model)是指能够同时处理多种模态数据(如文本、图像、视频、音频等)的大规模神经网络模型。它们通过统一的架构,学习不同模态之间的关联,实现跨模态的理解和生成能力。