人工智能行业专题分析:多模态,AI大模型新一轮革命.pdf
- 上传者:十一路
- 时间:2024/02/20
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人工智能行业专题分析:多模态,AI大模型新一轮革命。相比单模态,多模态大模型同时处理文本、图片、音频以及视频 等多类信息,与现实世界融合度高,更符合人类接收、处理和表达信 息的方式,与人类交互方式更加灵活,表现的更加智能,能够执行更 大范围的任务,有望成为人类智能助手,推动 AI 迈向 AGI。就技术架 构而言,多模态技术可拆解为编码、对齐、解码与微调等步骤,逐步 挖掘多模态关联信息,输出目标结果。文生图 CLIP 模型为最先成熟的 多模态技术,目前,多模态已不再局限于图文两层信息。例如, Meta-Transformer 可同时理解并处理 12 种模态信息。
OpenAI 谷歌开启多模态军备竞赛,Sora 和 Gemini 各领风骚
海外龙头具备先发与技术优势,引领多模态大模型前进方向:1) OpenAI 近期密集剧透 GPT-5,相比 GPT-4 实现全面升级,重点突破语 音输入和输入、图像输出以及最终的视频输入方向,或将实现真正多 模态;此外,2 月发布文生视频大模型 Sora,能够根据文本指令或静 态图像生成 1 分钟的视频,其中包含精细复杂的场景、生动的角色表 情以及复杂的镜头运动,同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧, 能够很好地模拟和理解现实世界。2)Google 推出原生多模态大模型 Gemini,可泛化并无缝地理解、操作和组合不同类别的信息;此外,2 月推出 Gemini 1.5 Pro,使用 MoE 架构首破 100 万极限上下文纪录, 可单次处理包括 1 小时的视频、11 小时的音频、超过 3 万行代码或超 过 70 万个单词的代码库。3)Meta 坚持大模型开源,建设开源生态巩 固优势,已陆续开源 ImageBind、AnyMAL 等多模态大模型。国内大 模型厂商有望沿着复制海外先进技术与发挥生态禀赋优势的两大路 径,与海外大厂逐步缩小差距。
多模态提升大模型泛化能力,垂直领域应用场景广阔
强调技术与业务的融合以推动业务的数字化转型和智能化升级, 才能够最大化的发挥大模型价值同时激励大模型创新升级,实现业务 效率提升与技术创新的良性循环。多模态大模型的应用场景和价值正 在不断扩展和提升。从语音识别、图像生成、自然语言理解、视频分 析,到机器翻译、知识图谱等,多模态大模型都能够提供更丰富、更 智能、更人性化的服务和体验。在强大泛化能力基础上,大模型可以 在不同模态和场景之间实现知识的迁移和共享,将大模型的应用扩展 到不同的领域和场景。
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