特性介绍

模态理解模型是基于大语言模型的深度学习类模型，能够处理并理解多种不同的数据类型。当前多模态理解模型主要是针对文本、图片、视频、音频等数据类型进行处理，并提取整合其特征，最终由大语言基座模型进行理解并产生对应的内容。

• 主要特点和优势：拥有更完善的跨模态信息抽取能力和更准确的多模态数据理解能力。
• 应用场景：图像问答、情感分析、自然语言对话、视频分析、自动驾驶等领域。

其数据量多且大的特点，使得数据表征对齐和更高的计算资源要求等成为新的挑战。总的来说，多模态模型将文本、图像、音频或视频等至少两种模态的数据作为输入，从输入的多模态数据中提取特征并进行融合，从而使得多模态模型能够实现更全面、更准确的理解和推理能力。