这篇文章介绍了多模态数据的重要性以及如何训练多模态系统

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https://huyenchip.com/2023/10/10/multimodal.html

这篇文章介绍了多模态数据的重要性以及如何训练多模态系统。它涵盖了CLIP、Flamingo和其他LMMs的例子，并讨论了LMMs的一些研究方向，包括生成多模态输出和更高效的多模态训练。多模态数据对于人类和AI在现实世界中的运作至关重要。人类可以同时处理文本、图像和音频等多种数据模态，而AI也需要具备处理多模态数据的能力。

文章主要分三部分：

– 第一部分涵盖了多模态的背景，包括为什么要使用多模态、不同的数据模态以及多模态任务的类型。

– 第二部分深入探讨了多模态系统的神奇之处。通过 CLIP 这个例子，我们可以看到它如何为未来的系统铺平了道路；而 Flamingo 的出色表现，则为 LMMs 这类技术带来了新的启示。

– 第三部分带我们走进 LMMs 的研究前沿，看看如何生成多模态的结果，以及如何更高效地进行多模态训练。当然，还会介绍一些新晋的多模态技术，例如 BLIP-2、LLaVA、LLaMA-Adapter V2 和 LAVIN。

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