，作为多模态预训练模型的输入

多模态预训练模型是指一种能够处理多种类型输入信息（如文本、图像、语音等）的深度学习模型。这些模型通常通过大规模的无监督学习过程，在大量的多元数据集上进行训练，以便捕捉跨模态的潜在关联和表示。例如，像M6、VisualBERT这样的模型，它们可以理解文本描述与图片之间的对应关系，或者通过结合文本和语音输入来生成更丰富的上下文响应。

在输入多模态数据时，比如给一个文本描述和一张图片，预训练模型会首先对每个模态进行编码，然后将这些编码融合在一起进行联合表示。这种处理允许模型在理解和回答问题时利用所有可用的信息，增强了其理解和表达能力。