【多模态大模型综述】【中文精细翻译】multimodal foundation models:

多模态大模型是指通过将多种不同的模态数据（例如图像、文本、音频等）进行综合建模和学习，进而实现多种任务的综合处理和应用的模型。

多模态大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域中得到广泛应用。它的基本思想是将不同模态数据的特征进行提取和融合，得到一个综合的表示向量，然后利用这个向量进行后续的任务处理，如情感分析、图像分类、机器翻译等。

在具体实现上，多模态大模型可以使用神经网络来提取和融合不同模态数据的特征。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，循环神经网络（RNN）处理文本数据，卷积神经网络与循环神经网络的结合（CNN-RNN）处理视频数据。通过将不同模态数据的特征表示进行拼接或者融合操作，就可以得到多模态的表示向量。

多模态大模型的发展使得在某些任务上取得了更好的效果。例如，在图像描述生成任务中，结合图像和文本的信息能够得到更准确的描述结果。在跨语言的机器翻译任务中，结合源语言的文本和目标语言的图像信息可以提高翻译的质量。

总之，多模态大模型通过综合学习多种模态数据的特征表示，为多任务处理和应用提供了更全面的信息基础，取得了良好的效果和广泛的应用前景。

相关问题

多模态大模型综述 北大 北航

### 关于多模态大模型的综述性资料

北京大学和北京航空航天大学在多模态学习领域进行了大量前沿研究，特别是在构建大规模多模态预训练模型方面取得了显著成就。

#### 北京大学的研究成果
北京大学王选计算机研究所发布了通义万相系列模型，该模型能够处理图像生成、视频理解等多种任务。通过引入对比学习框架并采用自监督方式联合建模文本与视觉信息，在多个公开评测集上取得领先成绩[^1]。此外，北大团队还探索了跨模态迁移学习机制，旨在提升少样本场景下的泛化能力[^3]。

#### 北京航空航天大学的研究贡献
北航智能感知与计算研究中心专注于开发高效能多媒体分析平台。其提出的XMU-Multimodal框架不仅支持异构传感器输入，而且实现了端到端优化设计，有效解决了传统方法中存在的维度灾难问题[^4]。针对复杂环境下鲁棒性的需求，研究人员提出了基于注意力机制的空间-时间关联建模方案，增强了系统的适应性和稳定性[^2]。

# 示例代码展示了一个简单的多模态特征提取过程
def extract_features(image, text):
    image_feature = CNN_model(image)  # 使用卷积神经网络抽取图片特征
    text_embedding = BERT(text)       # 利用BERT获取句子嵌入向量
    
    combined_representation = concatenate([image_feature, text_embedding])
    
    return combined_representation