什么是 多模态？
多模态 AI 是指能够处理、理解和生成多种数据类型（如文本、图像、音频和视频）内容的人工智能系统，实现更全面、更接近人类的交互方式。
快速了解
| 全称 | 多模态人工智能 |
|---|---|
| 创建时间 | 2020 年代，2023 年取得重大进展 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
多模态 AI 代表了人工智能的重大进步，从单一模态系统发展到能够无缝处理不同类型数据的模型。现代多模态模型如 GPT-4V、Gemini 和 Claude 可以在分析图像的同时用文本进行讨论，转录和理解音频，甚至跨模态生成内容。这种能力模拟了人类感知，自然地整合来自多种感官的信息。
主要特点
- 处理多种数据类型，包括文本、图像、音频和视频
- 跨模态理解能力支持不同输入之间的推理
- 统一架构在单一模型中处理多种模态
- 实现更自然的人机交互
- 支持需要多感官理解的复杂任务
- 为自动驾驶等高级应用奠定基础
常见用途
- 视觉问答和图像描述生成
- 包含文本和图像的文档理解
- 视频分析和内容摘要
- 为视障或听障用户提供的无障碍工具
- 结合临床记录的医学影像分析
示例
Loading code...常见问题
什么是多模态 AI？
多模态 AI 是能够处理和理解多种数据类型的人工智能系统，包括文本、图像、音频、视频等。与只能处理单一类型数据的传统模型不同，多模态模型可以同时理解图片内容并用文字描述，或者根据文字生成图像，实现更接近人类的感知和交互方式。
有哪些知名的多模态模型？
知名的多模态模型包括：1) GPT-4V/GPT-4o - OpenAI 的视觉语言模型；2) Claude 3 - Anthropic 的多模态模型；3) Gemini - Google 的原生多模态模型；4) LLaVA - 开源视觉语言模型；5) DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion - 文生图模型；6) Whisper - 语音识别模型。
多模态模型可以做什么？
多模态模型的应用包括：1) 图像理解和描述 - 分析图片内容并回答问题；2) 文档理解 - 处理包含文字和图表的文档；3) 视频分析 - 理解视频内容并生成摘要；4) 图像生成 - 根据文字描述创建图片；5) 语音交互 - 语音识别和合成；6) 无障碍辅助 - 为视障用户描述图像。
多模态和单模态有什么区别？
单模态模型只能处理一种数据类型，如纯文本的 GPT-3 或纯图像的 ResNet。多模态模型可以同时处理多种类型，并在它们之间建立联系。多模态的优势是：1) 更全面的理解能力；2) 更自然的交互方式；3) 可以完成跨模态任务；4) 更接近人类的感知方式。
如何使用多模态 API？
使用多模态 API 通常需要：1) 在请求中同时包含文本和其他模态数据（如图片 URL 或 base64 编码）；2) 指定支持多模态的模型版本；3) 按照 API 文档的格式组织消息内容。例如 OpenAI 的 API 需要在 content 数组中包含 text 和 image_url 类型的对象。