一文吃透多模态：多模态大模型的探索 五大研究方向与十大应用领域！

在大模型兴起之后，产业也试图在图像、视频、音频等更多模态领域复现“Scaling Law”的成功，继续实现大模型的“智能涌现”。持续看好全球AI产业浪潮，并判断多模态可能是未来数年大模型产业技术突破和产业催化较为集中的领域。

多模态是迈向通用人工智能的“必经之路”。

多模态的本质要利用视觉、听觉、触觉、味觉等语言之外更加丰富的感知通道，去模拟人类理解与表达信息的能力。理想中的多模态大模型具备跨模态的泛化理解和生成能力，其更符合人类感知世界的方式，其或能进一步打开AI能力的上限。产业界也在积极探索多模态大模型可行的技术路径，在多模态领域“复刻”大语言模型的成功。但目前多模态大模型的技术栈也尚未收敛，多模态学习和跨模态对齐仍为技术难点，未来产业发展仍有无限可能。

2024年多模态大模型全景洞察报告

**接受完整版定制 。**有定制需求的可参考文末提示或咨询微信douyinbao。

1. 多模态AI大模型行业概述

• 多模态AI大模型的定义与重要性

• 多模态AI大模型在产业中的潜在革命性影响

3. 多模态大模型框架概览

• 数据：文本、视觉、声音等多模态数据的整合

• 算法：多模态统一建模与跨模态语义对齐

• 应用：多模态AI在办公、电商、娱乐、教育等领域的应用

5. 数据挑战与合成数据的潜力

• 高质量多模态数据的有限性

• AI合成数据作为解决方案

7. 算法发展与技术突破

• 多模态大模型算法的挑战与预训练模型的兴起

• 大语言模型（LLM）在多模态发展中的作用

9. 算力需求与产业机遇

• 多模态大模型对算力的高需求

• 算力需求增长对芯片制造和云服务产业的影响

11. 多模态AI综述

• AI模型从单模态向多模态的转变

• 多模态模型成为AI大模型的主流趋势

• 多模态AI作为实现通用人工智能（AGI）的关键步骤

13. 多模态AI的五大研究方向

• 视觉理解：图像理解与预训练方法

• 视觉生成：图像、视频等内容的生成

• 统一视觉模型：面对不同任务的挑战

• LLM支持的多模态大模型：如OpenAI的GPT-4V

• 多模态Agent：结合LLM与多模态专家模型

15. 市场应用实例

• AI+办公：科技巨头在AI办公领域的布局与产品

17. 市场机遇分析

• 模型数据量增加与训练算力需求的增长

19. 图文多模态大模型的研究方向

20. 多模态理解模型（Understanding Models）

21. 多模态生成模型（Generation Models）

22. 通用模型（General-Purpose Models）

23. 图文多模态大模型的主流技术方向

24. 预训练图像编码器与大语言模型的结合

25. 图文特征对齐模块的应用

26. 昆仑万维自研Mental Notes技术

27. 技术介绍与创新点

28. 针对多模态大模型挑战的解决方案

29. 昆仑万维多模态大模型Skywork-MM v1

30. 架构组成与特点

31. 训练阶段与方法

32. VIT范式的视觉表征和预训练

33. VIT：Transformer视觉表征

34. MAE：激进的Mask自监督预训练

35. BEIT：视觉“分词”表征预训练

36. 基于VIT的多模态对齐与预训练

37. CLIP：对比学习的视觉和文本对齐

38. VILT：交互式的多模态对齐和融合

39. 多模态大模型的探索

40. Flamingo：图文多模态领域的GPT-3

41. BLIP-2和InstructBLIP：冻结图像编码器和大语言模型的预训练

42. Qwen-VL：阿里巴巴的多模态大模型

43. LLaVA1.5：微软的多模态大模型

44. VILA：英伟达的多模态大模型

45. Gemini 1.0和Gemini 1.5：谷歌的多模态大模型

46. LWM：超长上下文理解的多模态大模型

47. 总结

48. 回顾多模态技术的发展历程

49. 对未来多模态大模型技术的展望

多模态知识图谱

1. 多模态信息处理前沿综述 应用、融合和预训练.pdf

2. 噪声的力量 迈向统一的多模态知识图表示框架 - NET.pdf

3. 基于多模态知识图谱的中文跨模态实体对齐方法.pdf

4. 多模态知识图谱在农业中的研究进展.pdf

5. 多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用.pdf

6. 基于多模态模式迁移的知识图谱实体配图.pdf

7. 中科睿途商业融资计划书自研多模态AI技术，同时结合大数据、多模态知识图谱等技术，提供一站式智能化产品、解决方案和配套服务.pdf

8. OpenGPT：多模态大模型推理框架.pdf

9. 基于LEBERT 的多模态领域知识图谱构建.pdf

10. 「AI is Everywhere」专场- OpenGPT：多模态大模型推理框架.pdf

11. 多模态大模型赋能，视觉龙头再启航.pdf

12. 多模态知识学习2023.pdf

13. 释放不平衡模态信息的力量，实现多模态知识图谱补全.pdf

14. 多模态AI研究框架2023.pdf

15. 多模态知识学习.pdf

16. 多模态知识图谱的管理与分析2023.pdf

17. 基于多模态智能对话机器人的糖尿病健康管理服务平台应用研究.pdf

18. 中文多模态知识库构建.pdf

AI多模态大模型企业20强：

多模态有望提升原有AI产品在场景中的表现：

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

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