2025年大模型研究系列：多模态大模型洞察 大模型向多模态发展 深入产业端垂直场景释放技术价值
多模态：指的是能够处理和理解来自多种不同来源和形式的信息的系统，如文本、图像、音频、视频等。多模态技术使机器学习模型能够更全面地理解和表达复杂的真实世界场景。
模型开发流程：是指在创建和部署AI模型的过程中所涉及的步骤和阶段。这个过程通常包括问题定义、数据收集和预处理、模型选择和设计、训练、评估，以及最终的部署和维护。
模型训练：是指使用大量已标记或已知结果的数据来调整和优化AI模型的参数，使其能够从数据中学到模式和规律。在训练过程中，模型通过与标签匹配的方式不断调整自身的权重，以提高在未见过数据上的表现。
深度学习：是机器学习的一种分支，它通过模拟人脑的神经网络结构来实现学习和推断。深度学习的核心是深度神经网络，这种网络由多个层次的神经元组成，能够学习复杂的特征表示，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
计算机视觉：是一门研究如何使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的学科。它涉及图像和视频的处理，包括目标检测、图像分类、物体识别等任务。
机器学习：是一种通过从数据中学习模式和规律来使计算机系统改善性能的方法。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型，用于解决各种问题，如分类、回归、聚类等。
算法框架：是一种提供了特定问题或任务解决方案基本结构和组织的软件框架。在机器学习和深度学习中，算法框架通常提供模型定义、训练、评估等一系列功能，简化模型开发的流程
模态对齐：指的是在多模态数据中，不同模态的信息需要在语义层面进行对齐，确保它们能够有效地交互和融合，这对于构建有效的多模态模型至关重要
模态互补：指不同模态间的信息互补特性，即一种模态可能无法完全表达的信息可以通过另一种模态得到补充，从而增强整体的信息表达能力
联合训练：是指在一个统一的框架下同时训练多个模态的数据，使模型能够在学习过程中自动发现不同模态间的关联，从而提升模型的整体表现。
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