多模态模型

多模态模型

早期的大多数AI模型只能处理一种数据类型。多模态模型通过同时理解多种数据类型打破了这些障碍。

多模态模型可以接受不同形式的输入，并将它们组合以产生更好的结果。

主要有两种方法：从头开始训练一个单一模型处理多种数据类型，或连接现有的专业化模型。第二种方法更常见。

像LLaVA和GPT-4V这样的模型使用视觉编码器将图像转换为语言模型可以理解的token。

多模态能力正在成为标准。大多数前沿模型现在都接受图像，对音频和视频的支持也在快速增长。