通用多模態人工智能：架構、挑戰和機遇綜述

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原標題：通用多模態人工智能：架構、挑戰和機遇綜述
關鍵字：模型,報告,文本,圖像,分類法
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

來源：專知
多模態模型被認為是未來人工智能進步的關鍵組成部分。由于基礎模型在自然語言處理 (NLP) 和視覺領域的成功，這一領域正迅速發展，并涌現出大量新的設計元素。人們普遍希望將基礎模型進一步擴展到多種模態（如文本、圖像、視頻、傳感器、時間序列、圖等），最終形成通用的多模態模型，即在不同數據模態和任務之間通用的單一模型。
然而，關于最近的多模態模型（尤其是那些超越文本和視覺的模型）的系統性分析研究較少，特別是對于所提出的底層架構。因此，本研究通過一種新穎的架構和訓練配置特定的分類法，提供了關于通用多模態模型（GMMs）的新視角。這包括統一性、模塊化和適應性等對GMMs廣泛采用和應用至關重要的因素。本文綜述進一步強調了該領域的關鍵挑戰和前景，并指導研究人員了解新的進展。
引言
多模態模型是能夠跨越多種數據模態進行學習的深度學習模型。有人推測，這類模型可能是實現人工通用智能（AGI）所必需的一步，因此，機器學習社區對它們的興趣正在迅速增加。多模態學習的最終目標是開發一個可以執行（或輕松適應執行）各種多模態任務的單一模型。一個簡單的多模態例子是一個視覺語言模型，它可以執行單模態任務（如文本

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