多模态模型

多模态模型正在革新人工智能技术，使用户能够更直观、更便捷地使用各类 AI 模型。

与美光一起了解多模态模型的定义及其应用场景。

什么是多模态模型？

多模态模型的定义: 多模态模型是一种基于深度学习的人工智能模型。

多模态模型并非通过单一数据集学习来执行单一任务，而是利用多个数据集进行训练，这使得其能够适应多种用途。

这种变革性 AI 开发方式，直至近年才具备落地条件。它整合其他​机器学习模型的不同能力，构建出一个复杂且适应性强的系统。

大多数 AI 模型的设计目的是处理单一类型的数据；可能是图像、文本，也可能是数值数据，但仅限一种类型。与之不同，多模态模型能够处理多种数据类型。

除了提升处理能力外，使用多种数据类型还能显著扩展潜在输出的范围。仅经过文本数据处理训练的模型只能生成文本输出，而多模态模型由于训练数据丰富多样，可以生成与输入数据格式不同的输出。

多模态学习的工作原理是什么？

多模态机器学习与单模态机器学习的区别在于，后者仅仅使用单一类型数据进行训练。这些数据用于训练模型识别规律，模型再基于所识别的规律生成相应的输出结果。这可以是生成性、预测性或分析性的输出。

多模态 AI 整合多个单模态模型协同配合使用。输入模块由多个单模态神经网络组成，每个网络专门处理一种特定类型的数据。

随后，融合模块对各模块输出的数据进行对齐与处理。这种方法使模型能够同时处理多种数据类型，并基于这些数据生成单一输出。

多模态模型的发展历程是怎样的？

多模态人工智能的发展历史相对较短，受过去 20 年人工智能的指数级增长所推动。随着人工智能模型日益复杂且易于使用，市场对适应性更强模型的需求也日益增长。

受此需求推动，多模态模型应运而生。谷歌 Gemini、GPT-4o 都是极具代表性的大型多模态模型。这两款模型均于 2023 年推出，至今仍在持续迭代更新，不断提升可用性。多模态机器学习模型代表着用户友好型人工智能的未来。

而随着数据处理能力的拓展，也将带来更具创新性的输出。

多模态模型有哪些主要类型？

多模态模型大致可分为两类：统一模型和单一模型。

• 统一模型：这类模型将多个现有单模态模型整合为一套完整统一的 AI 架构。通过这种整合，模型可同时处理图像、文本等多种类型的数据，综合能力得到提升。
• 单一模型：相比之下，单一模型被设计为一次只能处理一种类型的数据，例如文本数据。这些模型以不同的模式运行，各自拥有独立的架构，这些架构在后续阶段再进行组合。

随着多模态 AI 领域的不断发展，统一模型因其多功能性和数据处理能力正逐渐成为更受青睐的选择。

多模态模型是如何应用的？

迄今为止，多模态模型最令人兴奋的用例，莫过于各大科技巨头推出的用户友好型生成式模型。

OpenAI 的 GPT-4o 就是典型案例：它将创新的文本生成式模型 (ChatGPT) 与专注于图像生成和处理的 DALL-E 模型相结合。GPT-4o 具有多种功能，作为集成式模型，其融合了多款 OpenAI 模型的创新要素，同时保留了广受用户好评的简洁易用界面。

类似模型还包括谷歌的 Gemini，这是一款同样具备生成能力的工具，通过易于导航和使用的平台，将多种数据类型整合在一起。微软的 Copilot 也实现了同类功能，两家科技巨头均推出了生成式 AI 工具，为用户提供辅助。