多模态大模型
版权声明
- 本文原创作者：谷哥的小弟
- 作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl
1. 多模态大模型概述
1.1 定义与背景
多模态大模型（Large Multimodal Models，简称LMMs）是指能够处理和理解多种不同类型的数据输入的人工智能模型，例如文本、图像、音频和视频。这些模型通过大规模的数据训练，学习如何联合理解和生成跨多种模式的信息。
多模态大模型的研究背景在于人类感知世界的自然方式是多模态的。我们的视觉、听觉、触觉等感官系统不断地接收和处理来自环境的多种信息。为了模拟这种人类感知能力，多模态大模型应运而生，旨在通过融合不同模态的数据来提升机器的智能水平。
1.2 多模态信息表示
多模态信息表示是将来自不同模态的数据（如文本、图像、音频等）转换为统一的数学表示形式，以便模型能够进行进一步的处理和分析。这一过程涉及到特征提取、特征融合和语义对齐等多个步骤。
- 特征提取：针对不同模态的数据，使用专门的模型来提取特征。例如，对于图像，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取视觉特征；对于文本，可以使用BERT等语言模型来提取文本特征。
- 特征融合：将不同模态的特征通过一定的策略融合起来，形成一个联合的特征表示。融合策略可以是简单的拼接，也可以是复杂的加权融合。
- 语义对齐：确保不同模态的特征在语义层面上是一致的，即它们能够共同表示相同的概念或实体。
1.3 多模态融合算法
多模态融合算法是指将不同模态的数据表示进行有效整合的一系列算法。这些算法的目标是提取出能够代表多模态数据共同语义的特征表示。
- 跨模态注意力机制：通过注意力机制来加权不同模态的特征，使得模型能够关注对当前任务更重要的信息。例如，如果一个任务是图像描述生成，模型可能会更多地关注图像的视觉特征。
- 多模态融合网络：构建专门的神经网络结构来处理多模态数据，如多模态Transformer，它能够在不同的模态之间建立联系，实现信息的交互和融合。
- 低秩矩阵分解：在一些研究中，使用低秩矩阵分解来近似张量融合，以捕获所有单个模态、双模态以及三模态之间的交互，从而减少参数数量并提高模型的