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第24章 多模态預訓練大模型成為人工智能基礎設施（第1頁）

多模态預訓練大模型成為人工智能基礎設施。

人工智能正在從文本、語音、視覺等單模态智能，向着多種模态融合的通用人工智能方向展。多模态統一建模，目的是增強模型的跨模态語義對齊能力，打通各個模态之間的關系，使得模型逐步标準化。目前，技術上的突出進展來自于clip（匹配圖像和文本）和beit-

（通用多模态基礎模型）。基于多領域知識，構建統一的、跨場景、多任務的多模态基礎模型已成為人工智能的重點展方向。未來大模型作為基礎設施，将實現圖像、文本、音頻統一知識表示，并朝着能推理、能回答問題、能總結、做創作的認知智能方向演進。

基于深度學習的多模态預訓練是認知智能快展的重要推動力。構建多場景、多任務的預訓練大模型将加模型标準化進程，為人工智能模型成為基礎設施創造條件。深度學習模型

的不斷完善、互聯網海量真實數據的積累和生成式預訓練的廣泛應用，使得人工智能模型在自然語言理解、語音處理、計算機視覺等領域地交叉應用取得顯着進展。

o年，技術上的突出進展來自于beit-多模态基礎模型，該模型在視覺-語言任務處理上具備出色表現，包括視覺問答、圖片描述生成和跨模态檢索等。beit-通過統一的模型框架和骨幹網絡（bae）建模，能夠更加輕松地完成多模态編碼和處理不同的下

有任務。另一方面，gua-iapre-trag）的廣泛應用也促進了多模态模型的技術展。clip作為基于對比學習的預訓練模型，負責從文本特征映射到圖像特征，能夠指導gan或擴散模型（diffionode）生成圖像。在文生圖領域，stabediffion也使用了clip，它能夠通過文本提示調整模型，并借助擴散模型改善圖像質量。與此同時，開源極大的促進了多模态的融合和預訓練模型的展。通過開源來降低模型使用門檻，将大模型從一種新興的ai技術轉變為穩健的基礎設施，已成為許多大模型開者的共識。

多模态預訓練模型的展将重塑人工智能商業模式，并為人們的生産生活方式帶來積極影響。對個人而言，類似clip的多模态模型，将使更多非技術出身的人能夠表達自己的創造力，無需再借助工具和編程專業能力。對企業來說，多模态預訓練模型将成為企業生産效率提升的關鍵。商業模式上，具備大數據、算力資源和模型開能力的科技企業，将會成為模型服務的提供方，幫助企業将基礎模型的能力與生産流程融合起來，實現效率和成本最優。認知智能的展，不會局限在文本或圖像等單一的模态上。未來，如何針對不同模态建立更高效的模型架構和統一的骨幹網絡，使得大模型能夠廣泛地支持各種下遊任務将成為主要挑戰。在此基礎上，更多的挑戰來自于挖掘不同模态（如圖像-文本，文本-自然語言，視頻-文本）數據間的相關信息，并巧妙的設計預訓練任務，讓模型更好的捕捉不同模态信息之間的關聯。

語音、視覺和多模态預訓練模型将加人工智能向通用基礎模型方向演進。在這個演進過程中，深度學習與強化學習相互促進展，融合大量行業知識，模型将具備在不斷變化的環境中快适應的靈活性。建立統一的、跨場景、多任務的多模态基礎模型會成為人工智能展的主流趨勢之一。随着技術的不斷成熟，大模型在開成本、易用性、開周期、性能上會更具優勢，給産品化和商業化帶來更多可能性。

注:（免責申明）本文僅為個人筆記，内含個股僅僅是作為分析參考，不能作為投資決策的依據，不構成任何建議，據此入市風險自擔。股市有風險，投資需謹慎！

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