多模态大模型如何重塑人工智能：技术突破与挑战

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自中国移动通信研究院于2024年10月14日发布的报告《宏观研究-『弈衡』多模态大模型评测体系白皮书（2024年）》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的快速发展，多模态大模型已成为推动产业升级与生产力变革的强大引擎。这些模型通过整合图像、文本、视频和音频等信息，展现出跨模态理解能力、高精度识别与理解能力、强大的泛化能力、丰富的表达能力和增强的交互体验。多模态大模型正在迅速融入各行业的应用场景中，服务于生产生活的各方面，成为全球科技革命的核心驱动力。

关键词：多模态大模型、人工智能、跨模态理解、泛化能力、产业升级

一、多模态大模型的技术突破

多模态大模型的发展标志着人工智能技术的新纪元。自2017年Transformer模型提出后，大模型技术以其超凡的性能和无限的可能性迅速成为科技界的焦点。2023年初，GPT-4的问世更是在全球范围内引起了巨大反响，标志着大模型技术首次进入公众视野。这些大模型算法各异，在不同的任务场景下各有优劣，如何对这些多模态大模型开展客观、科学的评测，评估特定任务场景下的最优选择，对大模型的研发迭代以及应用落地都具有重要意义。

多模态大模型的核心在于其对文本、图像、视频和音频等数据的综合处理能力。这种能力使得它们在日常生活中的辅助作画、图片解读等场景中展现出应用潜力，更在视频数据分析、多目标识别等生产领域发挥着重要作用。目前典型的多模态大模型有国外的GPT-4Vision、Gemini，国内的文心一言、讯飞星火、智谱清言等。这些模型在多个领域的典型应用包括内容创作与审核、教育科技、金融风控、医疗健康、智能制造、软件开发、市场分析、法律服务、媒体与娱乐、人力资源、客服以及公共服务等。

引用数据：根据“弈衡”多模态大模型评测体系白皮书（2024年），多模态大模型正在迅速融入到各行业的应用场景中，服务于生产生活的各方面。多模态大模型在多个领域的典型应用如下：企业应用中，内容创作与审核领域占比达到35%，教育科技领域占比25%，金融风控领域占比15%；在个人应用中，旅游领域占比20%，个人金融业务领域占比30%，教育辅导领域占比25%。

二、多模态大模型面临的挑战

尽管多模态大模型展现出巨大的潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，评测数据的多样性和评测任务的丰富性对评测方式提出了更高要求。多模态大模型需要处理的数据类型繁多，从文本到图像，从视频到音频，每一种数据类型都需要专门的处理机制。此外，评测任务也更加复杂，不仅包括基础的识别和分类任务，还包括更高层次的理解、推理和创作任务。

评测成本的昂贵也是一个不容忽视的问题。多模态大模型的训练和评测需要大量的计算资源，这对于许多企业和研究机构来说是一个巨大的负担。同时，评测的复杂性也导致了评测成本的增加，因为需要更多的专家参与评测，以及更复杂的评测流程。

再者，多模态大模型的评测结果客观性也需要重点考虑。由于多模态大模型的任务设置和输出结果丰富多样，这其中既有计数、识别等易客观评测的基础任务，也有图像生成、风格转换等创作类任务。后者往往需要通过主观评价的方式对多模态大模型的对应能力进行测试评估，这对评价人员技术水平提出更高要求。

引用数据：白皮书中提到，多模态大模型评测面临评测数据更多样、评测任务更丰富、评测方式更复杂、评测成本更昂贵等挑战。如何应对上述挑战，构建全面、客观的多模态大模型评测体系，成为业界关注的热点问题。

总结

多模态大模型作为人工智能领域的一项革命性技术，正以其独特的跨模态理解和处理能力，推动着各行各业的智能化转型。然而，随着技术的发展，如何科学、客观地评测这些模型的性能和潜力，成为了一个亟待解决的问题。从技术突破到面临的挑战，多模态大模型的发展不仅是技术的革新，更是对现有评测体系的一次全面考验。未来，随着多模态大模型技术的不断演进，我们期待看到一个更加成熟、更加标准化的评测体系，以促进这一技术的健康发展和广泛应用。