多模态大模型：技术原理与实战 BERT模型诞生之后行业持续摸索_bert大模型 发布

多模态大模型：技术原理与实战 BERT模型诞生之后行业持续摸索

1.背景介绍

1.1 人工智能发展简史

人工智能的发展经历了几个重要阶段。早期的人工智能系统主要基于规则和逻辑推理,但存在局限性。20世纪90年代,机器学习算法开始兴起,尤其是神经网络在语音识别、图像识别等领域取得了突破性进展。

1.2 深度学习时代

2012年,深度学习在ImageNet大赛上取得巨大成功,掀起了人工智能的新浪潮。随后,深度学习在自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域不断取得新的突破。

1.3 BERT模型的重大突破

2018年,谷歌发布了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这是自然语言处理领域的一个重大突破。BERT是第一个广泛使用的基于Transformer的预训练语言模型,能够有效地捕捉文本中的上下文信息,大幅提升了自然语言处理任务的性能。

1.4 多模态大模型的兴起

尽管BERT等单模态模型取得了巨大成功,但它们仍然局限于单一模态(如文本)。现实世界中,信息通常以多种形式(文本、图像、视频等)存在。因此,多模态大模型应运而生,旨在融合不同模态的信息,实现更强大的认知能力。

2.核心概念与联系

2.1 模态(Modality)

模态指信息的表现形式,如文本、图像、视频、音频等。不同模态之间存在着内在联系,如图像中的文字信息、视频中的音频信息等。

2.2 单模态模型

单模态模型专注于处理单一类型的信息,如BERT处理文本、ResNet处理图像等。这些模型在各自领域取得了卓越