多模态大模型（Multimodal Large Model）

定义

多模态大模型是一种能够同时处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的AI模型。它通过深度学习技术，将不同模态的数据映射到统一的高维语义空间，实现跨模态的信息融合与交互。典型代表包括GPT-4（支持文本和图像）、Google Gemini、Flamingo（文本+图像）、Whisper（音频+文本）等。

解决的问题

1. 跨模态语义对齐
   传统AI模型通常专注于单一模态（如仅处理文本或图像），而多模态大模型能解决不同模态之间的语义鸿沟。例如，将图像内容与文本描述关联，或为视频生成语音解说。
2. 复杂场景理解
   现实任务往往需要多模态信息协同（如自动驾驶需融合摄像头、雷达、地图数据），单一模态模型难以应对。
3. 生成与交互能力提升
   多模态输入可丰富生成内容的上下文（如根据用户语音指令+草图生成代码），提高输出的准确性和多样性。

应用场景

1. 智能助手
   • 结合语音指令（音频）和屏幕截图（图像）理解用户需求。
   • 如微软Copilot：根据对话和文档内容生成图表。
2. 医疗诊断
   • 融合医学影像（CT、MRI）与患者病史文本，辅助医生分析病情。
3. 教育
   • 通过视频、音频、文字混合输入，生成个性化学习方案。
4. 内容创作
   • 根据文本生成配图，或基于草图自动生成UI设计代码。
5. 自动驾驶
   • 整合摄像头、激光雷达、语音导航等多模态信号，实现环境感知与决策。

与多AI Agent的区别

总结

• 多模态大模型强调整合多模态信息的统一理解与生成，适合需要深度跨模态交互的场景。
• 多AI Agent侧重通过分工协作解决复杂问题，适合模块化、需动态调整的任务。
• 结合趋势：未来可能出现多模态大模型作为核心Agent，与其他专用Agent协同工作（如GPT-4驱动多个工具Agent）。