大家好，我是董董灿。
大模型越来越多了，大模型下沉的行业也越来越多。前几周一个在电厂工作的老哥发消息问我：大模型中所谓的多模态是什么意思？
我当时大概跟他解释了一下。
其实在人工智能领域，我们经常会听到"多模态"这个词，尤其是前段时间 GPT-4 发布更新之后，就支持了多模态，更是给了 GPT 爱好者一个很好的用户体验，包括我在内。
现在很多大模型，其实不光是 GPT-4，都是在朝着支持多模态的方向努力着。
那么对于非 AI 行业的人，或者 AI 行业初学者来说，应该如何认识和理解“多模态”这三个字呢？
今天就一起来看看吧。
1、什么是多模态
简单来说，多模态指的是数据或者信息的多种表现形式。
比如，我想把"我有一个苹果"这个信息传递给你，我可以用文字写出来，也可以用语言说出来，也可以用图片画出来，甚至我还可以拍成视频告诉你。
这就是典型的一种信息，多种存在形式上的多模态。
Photo by AI
我们可以这么理解，文本是一种模态，图像也是一种模态，甚至两种不同的语言，比如中文和英文，也各是一种不同的模态。
之所以相同的信息有那么多模态，是因为人类有多种感官来处理信息：比如听觉、嗅觉、视觉、触觉、味觉等，它们都可以获取并且处理不同形式的信息。
AI 如果真的想要模拟人类，实现通用人工智能(AGI)，最重要的就是要实现对多模态的支持。
也就说，对于一个人工智能模型而言，它需要既可以处理文本，也可以处理图像，又可以处理语音，还可以处理其他任务等。
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2、深度学习中的多模态
在目前的人工智能任务中，我们所说的多模态更多的指对于 3V 任务的支持，也即 Verbal(文本)、Vocal(语音) 和 Visual(视觉)。
深度学习中有很多经典的任务，都是基于这三种任务之间互相转换的。
比如图像生成任务(Image Generation from Text)，根据文本描述生成图像。
再比如反过来的图像描述任务(Image Captioning)，根据图像来生成文本，就像是我们小学学的看图作文一样。
当然除了图像和文本之间的跨模态深度学习之外，还有文本和语音的跨模态，如微信支持的语音转文字功能。
还有语音转图片，如给一段话，按照话语中的描述转换为一张图片。
这种组合可以有很多种，就像是人一样，不同感官获取到了不同形式的信息，统一都会送给大脑来处理，处理完之后，以另一种形式表现出来。
人看到了图像，会用语言描述出来，AI 也需要具备这样的能力。
正因为如此，一旦大模型支持了多模态，就可以十分轻松地完成多种数据之间的转换，也就使得大模型在表现上离通用人工智能更近了一步。
很多同学在看了我的文章后，加我微信探讨如何入门深度学习。我最近也总结了自己之前学习的经验，开发一个计算机视觉从零入门的学习小册子专栏：https://blog.csdn.net/dongtuoc/category_12498033.html
欢迎查阅。
