
【電】 multimoding; multiplex mode
漢語解析:
“多模态”由“多”(多個、多種)和“模态”(模式、形式)構成,指同時涉及多種感知或表達方式(如視覺、聽覺、觸覺等)的系統或現象。在語言學中,強調通過語言、圖像、聲音等媒介協同傳遞信息。
英語對應詞:Multimodal
語言學與傳播學
多模态話語分析(Multimodal Discourse Analysis)研究語言與圖像、手勢等非語言符號的協同表意。
來源:Kress, G., & van Leeuwen, T. Reading Images: The Grammar of Visual Design (Routledge, 2006).
人工智能
多模态學習指AI模型融合視覺、語音、文本數據提升理解能力(如GPT-4V)。
來源:Stanford HAI報告 《多模态模型的發展與挑戰》 (2023).
交通系統
多模态運輸(Multimodal Transport)整合公路、鐵路、海運等不同運輸模式實現高效物流。
來源:世界銀行 《全球多式聯運發展指南》 (2021).
“Multimodal: employing or involving several modes of activity or occurrence.”
“多模态:多種模式或形态的綜合運用。”
(注:因未搜索到可引用的線上網頁鍊接,以上來源标注學術著作及機構報告名稱,建議用戶通過學術數據庫或出版社官網獲取原文。)
多模态(Multimodal)是人工智能領域的核心概念,指通過整合多種數據類型(如文本、圖像、音頻、視頻等)或感官通道(如視覺、聽覺等)進行信息處理與交互的技術模式。以下從定義、核心要素、應用場景及技術挑戰等方面展開說明:
信息形式的多樣性
多模态的本質是打破單一數據類型的局限性,通過融合不同模态的信息(如文字描述、圖像特征、語音信號等)提升信息完整度。例如,同一信息可用文字表達,也可通過圖片或視頻呈現。
跨模态協同
其核心目标是模拟人類多感官協同認知能力。例如,人類在理解一段視頻時,會同時處理視覺畫面、語音對白和背景音樂,而多模态模型通過算法将這些模态數據關聯分析,實現更接近人類的推理能力。
技術實現基礎
依賴深度學習框架(如Transformer)和大規模數據訓練,通過特征對齊、跨模态注意力機制等技術實現模态間的語義映射。
跨模态生成與理解
生物識别與安全
整合指紋、人臉、虹膜等多生物特征,提升認證系統的安全性與容錯率。
教育與人機交互
通過多通道(文字、語音、手勢)輸入輸出,增強虛拟教師或智能設備的交互體驗。
大模型發展
當前技術熱點集中在多模态大模型(如GPT-4V),通過融合文本、圖像、視頻等數據,推動通用人工智能(AGI)的發展。
數據與算力需求
多模态模型需海量異構數據進行預訓練,且對計算資源要求極高。
模态對齊難題
不同模态的語義空間存在差異(如“蘋果”一詞對應水果或品牌圖标),需解決特征映射的歧義性。
實時性與複雜度
多模态融合可能增加推理延遲,需優化模型架構以平衡性能與效率。
多模态技術通過整合多種信息形式,推動人工智能向更接近人類認知的方向發展。其應用已滲透到圖像生成、生物識别、教育等多個領域,但技術成熟度仍受限于數據、算力及算法優化。未來,隨着大模型技術的突破,多模态将成為實現通用人工智能的關鍵路徑。如需更詳細案例,可參考等來源。
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