谷歌对多模态基础模型的最新方法

Google's latest approach to multimodal base models.

多模态基础模型比大型语言模型更令人兴奋。让我们回顾一下谷歌研究的最新进展，来一窥前沿。

背景

尽管大型语言模型（LLM）的热度在行业中仍然很高，但领先的研究机构已经将目光转向了多模态基础模型——这些模型具有与LLM相同的规模和多样性特征，但可以处理除文本之外的数据，例如图像、音频、传感器信号等。许多人认为多模态基础模型是解锁人工智能（AI）进一步发展的关键。

在本博文中，我们将更详细地了解谷歌如何处理多模态基础模型。本博文涵盖的内容来自谷歌最近论文的关键方法和见解，我们将在本文末尾提供参考文献。

为什么你应该关注

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多模态基础模型非常令人兴奋，但你为什么应该关注呢？你可能是：

• 一个希望了解该领域最新研究进展的AI/ML从业者，但你没有耐心阅读数十篇新论文和数百页的调查报告。
• 一个当前或新兴的行业领导者，想知道大型语言模型之后的下一步，并思考如何将你的业务与技术世界的新趋势对齐。
• 一个好奇的读者，可能最终成为当前或未来多模态AI产品的消费者，并希望对幕后工作原理有一个视觉和直观的理解。

对于以上所有受众，本文将提供一个很好的概述，帮助你快速了解多模态基础模型，这是未来更易于访问和有帮助的AI的基石。

在我们深入讨论之前，还有一件事需要注意：当人们谈论多模态基础模型时，他们通常指的是输入是多模态的，包括文本、图像、视频、信号等。然而，输出始终只是文本。