多模態預訓練大模型成為人工智能基礎設施。
人工智能正在從文本、語音、視覺等單模態智能，向著多種模態融合的通用人工智能方向發展。多模態統一建模，目的是增強模型的跨模態語義對齊能力，打通各個模態之間的關係，使得模型逐步標準化。目前，技術上的突出進展來自於 clip （匹配圖像和文本）和 beit-3
（通用多模態基礎模型）。基於多領域知識，構建統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型已成為人工智能的重點發展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現圖像、文本、音頻統一知識表示，並朝著能推理、能迴答問題、能總結、做創作的認知智能方向演進。
基於深度學習的多模態預訓練是認知智能快速發展的重要推動力。構建多場景、多任務的預訓練大模型將加速模型標準化進程，為人工智能模型成為基礎設施創造條件。深度學習模型
的不斷完善、互聯網海量真實數據的積累和生成式預訓練的廣泛應用，使得人工智能模型在自然語言理解、語音處理、計算機視覺等領域地交叉應用取得顯著進展。
2022 年，技術上的突出進展來自於 beit-3 多模態基礎模型，該模型在視覺 - 語言任務處理上具備出色表現，包括視覺問答、圖片描述生成和跨模態檢索等。 beit-3 通過統一的模型框架和骨幹網絡（ backbone ）建模，能夠更加輕鬆地完成多模態編碼和處理不同的下
有任務。另一方麵， clip （ contrastivnguage-image pre-training ）的 廣 泛應用也促進了多模態模型的技術發展。clip 作為基於對比學習的預訓練模型，負責從文本特征映射到圖像特征，能夠指導 gan 或擴散模型（ diffusionmodel ）生 成 圖 像。 在 文 生 圖 領 域，stable diffusion 也使用了 clip ，它能夠通過文本提示調整模型，並借助擴散模型改善圖像質量。與此同時，開源極大的促進了多模態的融合和預訓練模型的發展。通過開源來降低模型使用門檻，將大模型從一種新興的 ai 技術轉變為穩健的基礎設施，已成為許多大模型開發者的共識。
多模態預訓練模型的發展將重塑人工智能商業模式，並為人們的生產生活方式帶來積極影響。對個人而言，類似clip 的多模態模型，將使更多非技術出身的人能夠表達自己的創造力，無需再借助工具和編程專業能力。對企業來說，多模態預訓練模型將成為企業生產效率提升的關鍵。商業模式上，具備大數據、算力資源和模型開發能力的科技企業，將會成為模型服務的提供方，幫助企業將基礎模型的能力與生產流程融合起來，實現效率和成本最優。認知智能的發展，不會局限在文本或圖像等單一的模態上。未來，如何針對不同模態建立更高效的模型架構和統一的骨幹網絡，使得大模型能夠廣泛地支持各種下遊任務將成為主要挑戰。在此基礎上，更多的挑戰來自於挖掘不同模態（如圖像 - 文本，文本 - 自然語言，視頻 - 文本）數據間的相關信息，並巧妙的設計預訓練任務，讓模型更好的捕捉不同模態信息之間的關聯。
語音、視覺和多模態預訓練模型將加速人工智能向通用基礎模型方向演進。在這個演進過程中，深度學習與強化學習相互促進發展，融合大量行業知識，模型將具備在不斷變化的環境中快速適應的靈活性。建立統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型會成為人工智能發展的主流趨勢之一。隨著技術的不斷成熟，大模型在開發成本、易用性、開發周期、性能上會更具優勢，給產品化和商業化帶來更多可能性。
注:（免責申明）本文僅為個人筆記，內含個股僅僅是作為分析參考，不能作為投資決策的依據，不構成任何建議，據此入市風險自擔。股市有風險，投資需謹慎！
知音難覓，也是人生常態，一曲眾寡，盡管少有人懂，但是我自有我的風采
見者點讚，腰纏萬貫！股運長虹，感謝諸君關注.點讚.評論.轉發！
人工智能正在從文本、語音、視覺等單模態智能，向著多種模態融合的通用人工智能方向發展。多模態統一建模，目的是增強模型的跨模態語義對齊能力，打通各個模態之間的關係，使得模型逐步標準化。目前，技術上的突出進展來自於 clip （匹配圖像和文本）和 beit-3
（通用多模態基礎模型）。基於多領域知識，構建統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型已成為人工智能的重點發展方向。未來大模型作為基礎設施，將實現圖像、文本、音頻統一知識表示，並朝著能推理、能迴答問題、能總結、做創作的認知智能方向演進。
基於深度學習的多模態預訓練是認知智能快速發展的重要推動力。構建多場景、多任務的預訓練大模型將加速模型標準化進程，為人工智能模型成為基礎設施創造條件。深度學習模型
的不斷完善、互聯網海量真實數據的積累和生成式預訓練的廣泛應用，使得人工智能模型在自然語言理解、語音處理、計算機視覺等領域地交叉應用取得顯著進展。
2022 年，技術上的突出進展來自於 beit-3 多模態基礎模型，該模型在視覺 - 語言任務處理上具備出色表現，包括視覺問答、圖片描述生成和跨模態檢索等。 beit-3 通過統一的模型框架和骨幹網絡（ backbone ）建模，能夠更加輕鬆地完成多模態編碼和處理不同的下
有任務。另一方麵， clip （ contrastivnguage-image pre-training ）的 廣 泛應用也促進了多模態模型的技術發展。clip 作為基於對比學習的預訓練模型，負責從文本特征映射到圖像特征，能夠指導 gan 或擴散模型（ diffusionmodel ）生 成 圖 像。 在 文 生 圖 領 域，stable diffusion 也使用了 clip ，它能夠通過文本提示調整模型，並借助擴散模型改善圖像質量。與此同時，開源極大的促進了多模態的融合和預訓練模型的發展。通過開源來降低模型使用門檻，將大模型從一種新興的 ai 技術轉變為穩健的基礎設施，已成為許多大模型開發者的共識。
多模態預訓練模型的發展將重塑人工智能商業模式，並為人們的生產生活方式帶來積極影響。對個人而言，類似clip 的多模態模型，將使更多非技術出身的人能夠表達自己的創造力，無需再借助工具和編程專業能力。對企業來說，多模態預訓練模型將成為企業生產效率提升的關鍵。商業模式上，具備大數據、算力資源和模型開發能力的科技企業，將會成為模型服務的提供方，幫助企業將基礎模型的能力與生產流程融合起來，實現效率和成本最優。認知智能的發展，不會局限在文本或圖像等單一的模態上。未來，如何針對不同模態建立更高效的模型架構和統一的骨幹網絡，使得大模型能夠廣泛地支持各種下遊任務將成為主要挑戰。在此基礎上，更多的挑戰來自於挖掘不同模態（如圖像 - 文本，文本 - 自然語言，視頻 - 文本）數據間的相關信息，並巧妙的設計預訓練任務，讓模型更好的捕捉不同模態信息之間的關聯。
語音、視覺和多模態預訓練模型將加速人工智能向通用基礎模型方向演進。在這個演進過程中，深度學習與強化學習相互促進發展，融合大量行業知識，模型將具備在不斷變化的環境中快速適應的靈活性。建立統一的、跨場景、多任務的多模態基礎模型會成為人工智能發展的主流趨勢之一。隨著技術的不斷成熟，大模型在開發成本、易用性、開發周期、性能上會更具優勢，給產品化和商業化帶來更多可能性。
注:（免責申明）本文僅為個人筆記，內含個股僅僅是作為分析參考，不能作為投資決策的依據，不構成任何建議，據此入市風險自擔。股市有風險，投資需謹慎！
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