多模态大模型的突破与挑战：未来交互的新篇章

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自西部证券于2024年9月5日发布的报告《人工智能行业专题报告：交互型多模态大模型有望带来应用的爆发起点》，如需获得原文，请前往文末下载。

多模态大模型（MLLMs）是人工智能领域的一个重要分支，它通过结合文本、图像、音频等多种类型的输入和输出，提供了更加丰富和自然的交互体验。随着深度学习技术的快速发展，MLLMs在理解、生成和交互方面的能力不断提升，正在推动多个行业的创新和变革。

关键词：多模态大模型（MLLMs）、模态融合、跨模态表示学习、预训练模型、交互式应用

多模态大模型的架构与技术进展

多模态大模型的架构通常包括模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器。模态编码器负责将原始信息如图像或音频压缩成更紧凑的表示形式，通常采用预训练的编码器，如CLIP模型。预训练的大模型（如GPT系列）则处理文本输入，并展现出强大的泛化和推理能力。多模态上下文学习（M-ICL）和多模态链式思考（M-CoT）是MLLMs的两个重要技术，它们通过在原始样本中添加一组上下文样本集来实现，从而提高模型在复杂任务中的表现。

多模态大模型的应用场景

多模态大模型在多个领域展现出广泛的应用潜力。在医疗健康领域，如深思考在智能医疗和智能终端领域的应用，通过AI辅助实现重疾早筛，显示出技术在健康领域的强大潜力。在教育领域，多模态大模型可以通过图像和文本的联合生成，提供更加直观的教学辅助。在娱乐行业，如苹果的MM1.5模型，它结合了文本密集型理解和多图像分析，为用户提供更加直观和便捷的体验。