多模态大模型是一种能够处理和理解多种形式数据（例如文本、图像、视频和音频）的人工智能模型。这种模型通过整合不同类型的数据来实现更高级的感知和理解能力，从而在更多领域提供更精准和全面的解决方案。
主要特点包括：
1. **多样性的数据处理**：能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型。
2. **跨模态学习**：利用一种模态的数据来增强对另一种模态的理解。例如，通过图像来增强对文本的理解。
3. **综合能力**：具备更强的推理、生成和预测能力，因为它们能够从多个数据源获取信息并进行综合分析。
应用领域包括但不限于：自动驾驶、医疗诊断、虚拟助手、内容生成和智能监控等。多模态大模型的代表有OpenAI的GPT-4、DeepMind的Perceiver和Facebook的VLP等。
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