
【电】 multimoding; multiplex mode
汉语解析:
“多模态”由“多”(多个、多种)和“模态”(模式、形式)构成,指同时涉及多种感知或表达方式(如视觉、听觉、触觉等)的系统或现象。在语言学中,强调通过语言、图像、声音等媒介协同传递信息。
英语对应词:Multimodal
语言学与传播学
多模态话语分析(Multimodal Discourse Analysis)研究语言与图像、手势等非语言符号的协同表意。
来源:Kress, G., & van Leeuwen, T. Reading Images: The Grammar of Visual Design (Routledge, 2006).
人工智能
多模态学习指AI模型融合视觉、语音、文本数据提升理解能力(如GPT-4V)。
来源:Stanford HAI报告 《多模态模型的发展与挑战》 (2023).
交通系统
多模态运输(Multimodal Transport)整合公路、铁路、海运等不同运输模式实现高效物流。
来源:世界银行 《全球多式联运发展指南》 (2021).
“Multimodal: employing or involving several modes of activity or occurrence.”
“多模态:多种模式或形态的综合运用。”
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多模态(Multimodal)是人工智能领域的核心概念,指通过整合多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)或感官通道(如视觉、听觉等)进行信息处理与交互的技术模式。以下从定义、核心要素、应用场景及技术挑战等方面展开说明:
信息形式的多样性
多模态的本质是打破单一数据类型的局限性,通过融合不同模态的信息(如文字描述、图像特征、语音信号等)提升信息完整度。例如,同一信息可用文字表达,也可通过图片或视频呈现。
跨模态协同
其核心目标是模拟人类多感官协同认知能力。例如,人类在理解一段视频时,会同时处理视觉画面、语音对白和背景音乐,而多模态模型通过算法将这些模态数据关联分析,实现更接近人类的推理能力。
技术实现基础
依赖深度学习框架(如Transformer)和大规模数据训练,通过特征对齐、跨模态注意力机制等技术实现模态间的语义映射。
跨模态生成与理解
生物识别与安全
整合指纹、人脸、虹膜等多生物特征,提升认证系统的安全性与容错率。
教育与人机交互
通过多通道(文字、语音、手势)输入输出,增强虚拟教师或智能设备的交互体验。
大模型发展
当前技术热点集中在多模态大模型(如GPT-4V),通过融合文本、图像、视频等数据,推动通用人工智能(AGI)的发展。
数据与算力需求
多模态模型需海量异构数据进行预训练,且对计算资源要求极高。
模态对齐难题
不同模态的语义空间存在差异(如“苹果”一词对应水果或品牌图标),需解决特征映射的歧义性。
实时性与复杂度
多模态融合可能增加推理延迟,需优化模型架构以平衡性能与效率。
多模态技术通过整合多种信息形式,推动人工智能向更接近人类认知的方向发展。其应用已渗透到图像生成、生物识别、教育等多个领域,但技术成熟度仍受限于数据、算力及算法优化。未来,随着大模型技术的突破,多模态将成为实现通用人工智能的关键路径。如需更详细案例,可参考等来源。
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