“多模态”这个名字中的“模态”（modality），指的是不同的数据类型或信息源。在多模态大模型中，常见的模态包括：
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文本模态：
包括自然语言文本、语音识别文本等。
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图像模态：
指图像数据，如照片、绘画等。
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视频模态：
指视频数据，包括视频片段、电影等。
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音频模态：
指声音数据，如音乐、语音等。
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其他模态：
如传感器数据、生物特征数据等其他形式的信息。
多模态模型的目标是将这些不同模态的信息整合起来，以便模型能够更好地理解数据、执行任务或做出预测。通过结合不同模态的信息，多模态模型可以获得更全面、更准确的理解和推断能力。 通过整合这些不同的模态数据，多模态大模型能够实现更全面、多样化的信息处理和分析，为各种复杂任务提供更强大的支持。
多模态大模型具有以下特点：
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处理多种数据类型：多模态大模型能够同时处理多种数据类型，如文本、图像、视频、音频等，从而实现跨模态信息的融合和处理。
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综合不同信息源：这些模型能够综合不同信息源的数据，从而提供更全面、准确的信息处理和分析能力。
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提升模型性能：通过结合多种数据类型，多模态大模型可以提升模型的表现和泛化能力，适用于更广泛的任务和场景。
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丰富的应用场景：多模态大模型在图像描述、视频理解、多模态对话、跨模态推理等领域具有广泛的应用场景。
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