请描述下多模态大规模预训练模型的核心架构是什么？并且基于了怎样的核心技术

多模态大规模预训练模型（Multimodal Large-Scale Pre-trained Model）是一类深度学习模型，用于自然语言理解和图像理解。这类模型的核心架构是由一个大型的双向语言模型（Bidirectional Language Model）和一个大型的图像模型（Image Model）组成。

双向语言模型通过捕捉语言中文本的上下文信息来进行语言理解，而图像模型通过学习图像的特征来进行图像理解。这两个模型通常是分开训练的，但在多模态大规模预训练模型中，这两个模型被联合起来，并使用大量的无标记数据进行预训练。

这类模型基于以下核心技术：

- 大规模预训练（Large-Scale Pre-training）：使用大量的无标记数据进行模型预训练，以提升模型的泛化能力。

- 双向语言模型（Bidirectional Language Model）：使用双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，BRNN）或双向变换语言模型（Bidirectional Transformer Language Model）来捕捉语言的上下文信息。

- 多模态联合训练（Multimodal Joint Training）：将双向语言模型和

相关问题

请写一篇文章介绍下关于多模态大规模预训练模型的研究开发目标

多模态大规模预训练模型是一种新型的自然语言处理 (NLP) 模型，它通过使用多种形式的数据（例如文本、图像、音频等）来进行预训练，以便在解决多种不同的 NLP 任务时取得更好的效果。

这项研究的目标是研发出一种能够同时处理多种数据模态的模型，使得它能够从多个不同的数据源中学习特征，从而在解决各种 NLP 任务时更加灵活和精确。

具体来说，研究团队会尝试探索不同的模型架构和训练方法，以便在保证模型效率的同时使它能够从多种不同的数据源中学习有效的特征。同时，研究团队也会尝试构建足够大的数据集，以便训练出能够在真实场景中取得良好效果的模型。

总的来说，这项研究的目标是开发出一种通用的、高效的多模态预训练模型，它能够在解决多种不同的 NLP 任务时取得最佳效果。

请洗写个文本描述下，大规模预训练模型当下的发展节点

目前，大规模预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。它们通过在大量的文本数据上进行预训练，然后再在特定的任务上进行微调，取得了比传统的基于特征工程的模型更好的效果。

目前发展节点包括：

1.模型规模不断扩大，例如GPT-3，它有175亿个参数。

2.预训练的模型可以被用于多种自然语言处理任务，比如文本分类，问答和翻译。

3.在预训练模型中加入多语言和多任务学习，从而提高模型的泛化能力。

4.针对不同场景进行预训练模型的微调来提高性能

5.在预训练模型中加入视觉和听觉信息的学习来进行多模态的自然语言处理.

6.目前研究者正在尝试将预训练模型用于解决更复杂的问题,例如解决结构化的问题，比如证明和程序推导等。