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：
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。
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。
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。
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：