中文万亿参数多模态预训练模型M6：架构与应用

"M6: 中文大规模多模态预训练模型，由阿里巴巴达摩院智能计算实验室在2021年的Data Fun Summit会议上发布。该模型旨在提升多模态学习的能力，尤其是在理解和生成任务上，其设计和规模在中国语料库上的预训练使其具备广泛的应用兼容性。 在过去的大型多模态预训练研究中，模型架构主要分为两类：基于Transformer的单流模型和双流模型。在M6中，采用Transformer块作为基础架构，支持对象特征、图像局部特征（如patch）以及原始像素等多种模态输入。在下游任务方面，M6涵盖了视觉理解任务，如视觉问答（VQA）和图像检索，以及生成任务，如图像 captioning。 M6模型提供了不同规模的选择，包括密集型模型M6-Base（0.3亿参数）和M6-Large（10亿参数），以及稀疏的MoE（混合专家）模型，如M6-100B和M6-1T，这展示了模型在大至万亿参数级别时的扩展能力。模型设计的核心动机是结合多模态和多任务学习，通过增加网络深度和隐藏层尺寸来提升性能，同时适应了理解和生成两种核心任务的需求。 在预训练方法上，M6采用的是多任务学习策略，旨在通过训练一个模型来处理多种相关的模态输入和任务，从而提高模型的泛化能力和适应性。这意味着M6不仅可以在处理文本与图像的交互任务，如图像描述生成，还能处理纯文本或纯图像的任务，展现了其强大的跨模态兼容性。 M6是一个具有里程碑意义的预训练模型，它通过创新的架构设计和大规模的多模态预训练，为中文语境下的多种应用场景提供了强大的工具，为未来的AI研究和实际应用开辟了新的可能性。"