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什么是多模态？

回答

多模态是指多种模态信息的融合，包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息，以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势：

  1. 多模态评估：多模态评估可以对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的表现进行更详细的评估，以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性，从而进一步改进和优化模型。
  2. 多模态交互：多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如，在聊天应用程序中，用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息，而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息，从而提供更加自然和智能的交互体验。
  3. 多模态娱乐：多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如，在虚拟现实和增强现实应用程序中，用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互，从而提供更加身临其境的体验。
  4. 多模态内容生成：多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如，在视频聊天应用程序中，用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流，从而提供更加自然和真实的交流体验。
  5. 多模态工具使用：多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性，从而更好地适应不同的应用场景和需求。

总之，多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力，为用户提供更加自然和智能的交互体验，同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Gemini report 中文翻译

Gemini模型本身就是多模态的。这些模型展示了无缝结合跨模态能力的独特能力（例如从表格、图表或图形中提取信息和空间布局），以及语言模型的强大推理能力（例如在数学和编码方面的最新性能），如图5和12中的示例所示。这些模型在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文，以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面也表现出强大的性能。下面的部分提供了对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的更详细评估，以及模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面的定性示例。

生成式人工智能领域的 4 个突破点

随着LLMs不断进化，更好地理解和与多种模态交互，它们将能够使用依赖GUI的现有应用程序，比如浏览器。它们还可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。Shazeer指出：“多模态模型的许多出色整合可以使事物更具吸引力和与用户更紧密相连。”他还说：“我认为，目前大部分核心智能来自文本，但音频和视频可以使这些事物更有趣。”从与AI导师进行视频聊天到与AI合作迭代和编写电视剧剧本，多模态有潜力改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。多模态与工具使用密切相关。尽管LLMs最初可能通过API与外部软件进行连接，但多模态将使LLMs能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。在这方面，我们已经看到了令人兴奋的进展：例如，谷歌的Med-PaLM-2模型可以合成乳腺摄影和X射线图像。而且从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将LLMs扩展到我们自己的物理现实中。

刘海：Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词

咱们学过Java这类语言都有个类和对象是吧，什么封装继承多态，来动动你的脑筋，怎么用到这里面来。什么？你不记得什么是封装、继承、多态了？没关系，问问GPT嘛。GPT举的例子：封装（Encapsulation）:每个玩具都有一个盒子，你只能看到盒子上的标签和说明，但不能直接看到里面的制作细节。继承（Inheritance）:这家工厂生产的机器人玩具可能基于一个基础模型，但是某些机器人可能会有额外的功能，如飞行或说话，这些功能是从基础模型继承而来的。多态（Polymorphism）:工厂的测试部门有一个测试按钮，当按下这个按钮时，飞行型机器人会飞起来，说话型机器人则会开始说话，尽管它们都是基于相同的基础模型。在我们的需求中，我们需要有三个角色「产品经理」「评委」「方案整理助手」，他们的共性就是由AI来操作，那么我们就有一个父类AI类，在这里我们可以定义AI的共同特性，然后再有三个子类也就是上面三个角色，去继承这个AI类，像这样：

其他人在问
什么是多模态？什么是跨模态？
多模态指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。例如，Gemini 模型本身就是多模态的，它展示了无缝结合跨模态能力，如从表格、图表或图形中提取信息和空间布局，以及语言模型的强大推理能力，在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文，以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面表现出强大的性能。 跨模态通常指不同模态之间的交互和融合。例如在 GPT4 的相关研究中，探索了视觉和音频等可能出乎意料的模态。智能的一个关键衡量标准是能够从不同的领域或模式中综合信息，并能够跨不同的情境或学科应用知识和技能。
2024-12-16
多模态应用
多模态应用是生成式人工智能领域的重要突破点，具有以下特点和潜力： 能够无缝处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将交互扩展到超越语言的领域。如 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已能处理和生成图像、音频等模态，但能力还较基础，不过进展迅速。 随着 LLMs 不断进化，能更好地理解和与多种模态交互，使用依赖 GUI 的现有应用程序，为消费者提供更引人入胜、连贯和全面的体验，改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。 与工具使用密切相关，使 LLMs 能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，如传统的企业资源计划（ERP）系统等。从长远看，多模态特别是与计算机视觉的集成，可通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序，将 LLMs 扩展到物理现实中。 关键突破点在于多模态模型能够在没有重大定制的情况下推理图像、视频甚至物理环境。 基于多模态大模型的应用能够迅速解释现实世界，如将手机置于车载摄像机位置，实时分析当前地区新春的流行趋势。其架构中后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型提供推理服务，部署 Flask 应用用于数据处理，前端页面采用 HTML5 采集画面和用户输入。
2024-12-09
请推荐几个国内能用的支持多模态交流的app
以下为您推荐几个国内能用的支持多模态交流的 APP 及相关模型： 1. 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 2. 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 3. 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 4. 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 5. 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 6. 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 7. MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 8. 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 此外，智谱·AI 开源的多模态模型有： 1. CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接： 模型下载： 2. CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。 代码链接：无 模型下载： 3. Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 代码链接： 模型下载：
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流？
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
多模态大模型
以下是关于多模态大模型的相关信息： Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型（MLLM）是一种在统一的框架下，集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型，这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据，MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息，在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器，以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用，例如将手机置于车载摄像机位置，能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中，后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b，这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快，但对中文的支持较差，7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足，特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作，极度依赖模型的 AGI 能力。
2024-11-18
clip模型能应用与跨模态检索
CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息： 对比语言图像预训练（CLIP）通过将图像和文本转换成固定大小的向量，使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型，对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中，CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块，决定了语义信息的优良程度，影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，分别用于提取文本和图像的特征，可灵活切换，且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力，把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来，多模态模型成为热门议题，CLIP 作为开创性的视觉语言模型，将 Transformer 架构与视觉元素相结合，便于在大量文本和图像数据集上进行训练，可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型，导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题，已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型，使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。
2024-10-31