作者：禅与计算机程序设计艺术
在文本生成领域，目前多种文本生成模型被提出，其中包括RNN、GPT等模型，这些模型都可以实现基于语言模型的文本生成任务，但是它们仅局限于单模态的文本生成，即输入只能是一个文本序列；而且无法处理两个及以上模态的文本信息的融合，因此本文将探索基于深度学习的跨模态文本推理与生成（CMT）方法。
跨模态文本推理与生成，即MTL（Multi-Task Learning）模型，是指一个模型同时预测不同模态的文本数据，并利用这些信息进行推理和生成。MTL模型能够更好的捕获不同模态的语义关系，从而更好地理解输入文本所含意义，使得文本生成模型能够生成具有多模态特性的新颖、有意义的内容。
相比传统的单模态文本生成模型，MTL模型具有以下优点：
- 更全面和充分的表示能力：传统的单模态文本生成模型只能处理一个模态的输入信息，因此其生成质量存在一定的限制。而MTL模型可以利用多个模态的信息，因此更具备了更全面和充分的表示能力。
- 更丰富的表达能力：传统的单模态文本生成模型只能生成按照一定模式出现的文本，但并不能创造出新的独特的表达方式。而MTL模型可以创造出新的独特的表达方式，因此生成出的文本更加丰富。
- 更高的推理性能：传统的单模态文本生成模型只能通过对输入文本进行信息抽取和建模，然后进行文本生成，而缺乏完整的推理过程。而MTL模型可以充分利用多模态的语义信息，对输入文本进行更准确的推理，产生更高质量的文本输出。
随着多模态文本生成任务的不断涌现，越来越多的研究者试图开发一种具有多模态推理能力的文本生成模型。然而，MTL模型仍然处于理论探索阶段，目前还没有完全成熟的模型