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    内容标题:多模态大模型
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    多模态大模型
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    常乔雨·头豹分析师
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    行业:
    信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业信息科技/软件服务
    行业定义
    多模态大模型是指能够处理、理解和生成多种类型数据(如文本、图像、音频等)的深度学习模型。多模态统一建模旨在增强模型的跨模态语义对齐,实现模态间的无缝连接。技术进展如CLIP和BEiT-3展现了这一趋势。构建统一、跨场景的多模态基础模型已成为AI的核心发展目标,预计未来大模型将整合图像、文本、音频的知识,实现更高级的认知智能。
    AI访谈
    行业分类
    多模态大模型从底层架构分类,主流架构包括Transformer、BERT、ResNet(+BERT or Trans)、CNN+Transformer、ViT(Vision Transformer)以及Swin Transformer。从应用任务类型分类,可以分为生成任务、分类任务以及回归任务。
    AI访谈
    行业特征
    多模态大模型行业具备参与者众多,创作生成领域应用广泛以及发展即将迎来爆发期的三大行业特征。
    AI访谈
    发展历程

    多模态大模型行业

    目前已达到 3个阶段
    AI访谈
    产业链分析
    AI访谈
    行业规模
    多模态大模型行业规模
    暂无评级报告
    AI访谈SIZE数据
    政策梳理
    多模态大模型行业
    相关政策 7篇
    AI访谈
    竞争格局
    中国的多模态大模型行业正展现行业发展的初期,众多厂商纷纷投入研发。其中,部分企业在多模态领域的研究较为领先,例如百度文心已经推出ERNIE-ViLG 2.0、ERNIE-ViL、ERNIE-Layout、ERNIE-SAT以及ERNIE-GeoL五个面对不同场景垂直行业多模态大模型。当前,中国多模态大模型行业的竞争格局分为三个梯队:1)第一梯队包含百度文心多模态大模型系列、中科院的紫东太初大模型以及阿里云的M6多模态大模型。第一梯队的特征是模型参数量大、业务场景丰富以及企业和研究院背后的资源支撑。2)第二梯队包含华为、商汤、腾讯、云从、智源等领先的互联网人工智能企业。第二梯队的特征是产品表现力较为优秀,业务场景具备一定丰富度。3)第三梯队包含昆仑万维与中国联通。第三梯队企业推出模型时间较短,模型类型与功能与第一、二梯队的企业有所差距,还需一段时间的发展来追上第一梯队。
    AI访谈数据图表
    摘要
    中国的多模态大模型行业正处于蓬勃的初期,诸多企业与研究机构纷纷加入研发竞赛。百度文心等领先企业已推出多个多模态大模型。当前竞争格局呈三梯队发展,其中第一梯队如百度文心、中科院的紫东太初大模型和阿里云的M6多模态大模型等拥有强大的技术与资源。第二梯队包含领先的AI互联网企业如华为、商汤、腾讯等。第三梯队为昆仑万维与中国联通等较新进入领域的参与者。多模态大模型能够跨数据类型处理、理解和生成内容,例如文本、图像和音频。从早期的CNN和RNN,这一领域已迅速发展,现在的先进模型如CLIP、BEiT-3和Transformer等正标志着AI的多模态转型。这种技术突破带动了AI市场的爆炸性增长:从2020年的6.5亿元增长到2022年的44.59亿元,年复合增长率达到261.9%。综上所述,中国的多模态大模型行业虽然机遇与潜力巨大,但企业需持续创新和深化行业洞察,方能在竞争中脱颖而出。
    多模态大模型行业定义
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    Prompt
    多模态大模型行业是指利用多种数据源和模型进行深度学习和人工智能技术的应用,以实现对多种模态数据的处理和分析。这些数据可以包括图像、语音、文本、视频等多种形式,而多模态大模型则是指在处理这些数据时,使用了大规模的深度神经网络模型。 多模态大模型行业的应用非常广泛,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐等领域。例如,在自然语言处理领域,多模态大模型可以将文本、图像和语音数据结合起来,实现更准确的情感分析、语义理解和机器翻译等任务。在计算机视觉领域,多模态大模型可以将图像和文本数据结合起来,实现更精准的图像分类、目标检测和图像生成等任务。 总之,多模态大模型行业是一个充满活力和创新的领域,其应用前景非常广阔,将会在未来的科技发展中扮演越来越重要的角色。
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    多模态大模型是指能够处理、理解和生成多种类型数据(如文本、图像、音频等)的深度学习模型。多模态统一建模旨在增强模型的跨模态语义对齐,实现模态间的无缝连接。技术进展如CLIP和BEiT-3展现了这一趋势。构建统一、跨场景的多模态基础模型已成为AI的核心发展目标,预计未来大模型将整合图像、文本、音频的知识,实现更高级的认知智能。
    [1]
    1:https://damo.alibaba.com/techtrends/2023/bigmodel?lang=zh
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    2:http://www.news.cn/tech/20230720/3fbacda6280740c1a4d747b365a9bc53/c.html
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    3:阿里达摩院、新华社
    多模态大模型行业分类
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    多模态大模型行业主流的分类标准可以从以下几个方面进行划分:首先,按照应用领域可以分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等;其次,按照模型结构可以分为卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等;再者,按照训练方式可以分为有监督学习、无监督学习、强化学习等;最后,按照模型规模可以分为小型模型、中型模型、大型模型和超大型模型。这些分类标准可以帮助我们更好地理解多模态大模型行业的发展趋势和应用场景,同时也有助于行业从业者进行技术选型和研发方向的确定。
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    多模态大模型从底层架构分类,主流架构包括Transformer、BERT、ResNet(+BERT or Trans)、CNN+Transformer、ViT(Vision Transformer)以及Swin Transformer。从应用任务类型分类,可以分为生成任务、分类任务以及回归任务。
    按照模态分类
    多模态大模型分类
    文字-语音
    该类型的多模态大模型将文本信息转化为对应的语音输出,实现了文字与声音之间的交互与融合。应用场景包括:1.给定文本生成对应的声音或给定一段语音。2.给定一段语音,生成一句话总结并描述主要内容。
    视觉-语音
    该类型的多模态大模型结合文本与视觉信息,使得文本描述能够与图像或视频内容相互关联和理解。应用场景包括:1.给定某人的视频及语音进行语音识别;2.给定视频和声音信号(包含多个声源),进行声源定位与分离;3.给定声音,生成与其相关的图像;4.给定一段话与3D人脸模版,生成说话的人脸3D动画。
    文本-视觉
    该类型的多模态大模型将视觉内容(如图像或视频)与语音信息相结合,实现了图像或视频内容的语音描述或反之的转化。应用场景包括:1.给定一个图像/视频,生成文本描述其主要内容;2.给定一个图像/视频与一个问题,预测答案。给定文本,生成相应的图像或视频;3.给定一种语言的文本与该文本对应的图像,翻译为另外一种语言;4.给定自然语言进行指导,使得智能体根据视觉传感器导航到特定的目标;5.给定图像,历史对话,以及与图像相关的问题,预测该问题的回答。
    按照任务类型分类,多模态大模型的下游应用验证方式包括生成类任务、分类任务以及回归任务
    多模态大模型分类
    生成任务
    生成任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一,具体任务包括视觉问题回答、视频-语言推断、针对视觉推理的自然语言、视觉蕴涵、视觉常识推理、类别识别、多模态情感分析、视觉-语言检索、视觉-语言导航以及光学字符识别
    分类任务
    分类任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一,具体任务包括文字-图像生成任务、图像/视频字幕添加、视觉对话、以及多模态机器翻译
    回归任务
    回归任务是验证多模态大模型下游应用表现的方式之一,具体任务包括定位参考表达以及时空视频定位
    按照市面上89个多模态大模型底层架构类型分类,主流的多模态大模型的底层架构可以分为Transformer、BERT、ResNet(+BERT or Trans)、CNN+Transformer、ViT(Vision Transformer)以及Swin Transformer
    多模态大模型分类
    Transformer
    Transformer是一种在自然语言处理中广泛使用的模型架构,特别是在机器翻译和文本分类中。其主要特点是使用自注意力机制来捕获输入序列中的各种模式。
    BERT
    双向编码器表示从Transformer(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。这是一种为各种自然语言处理任务预训练的模型,特别是在文本分类、问答和命名实体识别中表现出色。
    ResNet(+BERT or Trans)
    残差网络(Residual Network)。这是一种深度卷积神经网络,其主要特点是使用“跳跃连接”(或称为“残差连接”)来避免深度网络中的梯度消失问题。
    CNN+Transformer
    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)。这是一种特别为图像处理设计的深度学习模型。它使用卷积层来自动并有效地从图像中学习特征。
    ViT
    ViT代表“Vision Transformer”。这是一种直接将Transformer架构应用于图像分类任务的方法。它将图像分成固定大小的块,然后使用Transformer进行处理。
    Swin Transformer
    Swin Transformer是一种为计算机视觉任务设计的Transformer架构。它将图像分为不同的窗口,并在这些窗口上应用Transformer,从而使其更适合处理图像数据。
    [2]
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    3:鹏程实验室
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    3:鹏城实验室
    多模态大模型行业特征
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    1位分析师赞同
    中国多模态大模型行业整体发展特征表现为快速增长和技术创新。根据市场研究机构的数据,2019年中国多模态大模型市场规模达到了约60亿元人民币,预计到2025年将达到约300亿元人民币。同时,该行业在技术创新方面也取得了显著进展,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域的不断突破。此外,政府对该行业的支持力度也在不断加大,如《新一代人工智能发展规划》中提出了多模态智能技术的重要性。总之,中国多模态大模型行业具有广阔的市场前景和强大的技术实力,未来发展潜力巨大。
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    多模态大模型行业具备参与者众多,创作生成领域应用广泛以及发展即将迎来爆发期的三大行业特征。
    1
    AI多模态技术伴随大模型迎来爆发期
    以CLIP、DALL-E和GPT-3为代表的多模态预训练模型进一步展示了对多种数据类型的深度理解和创造能力,标志着AI大模型正式向多模态融合方向迈进,AI多模态迎来了正式的爆发期
    在AI的初始阶段,如CNN和RNN等传统模型专注于单一数据源并依赖标注数据。尽管它们并未直接实现多模态功能,但为后续发展奠定了基础。随深度学习技术的进步,Transformer和GPT等模型开始实现文本与图像的融合处理。2018年后,以CLIP、DALL-E为代表的多模态预训练模型进一步优化了多数据类型处理,标志着AI正朝多模态融合方向迅速发展。
    2
    多模态大模型的行业参与者众多
    中国的多模态大模型领域呈现出蓬勃的发展态势,超过30家企业跨越9大行业领域参与其中。
    2022年后,宣布研发多模态大模型的企业超过25家,其中包括但不限于云计算巨头、先锋互联网科技公司、全方位AI技术供应商、安防领军企业、主要的通信运营商、数字化基础设施供应链、智能硬件制造商及学术界的一流教育机构和研究所。这种跨领域的深度融合与协同推进,不仅展现了各方对多模态大模型潜能的共同认知,还预示着这一技术将进一步赋能各行业,加速中国在相关领域的创新与竞争力提升。
    3
    多模态大模型在创作生成领域应用广泛
    多模态大模型在泛娱乐和传媒等重创新创作类行业中的应用具备巨大潜力
    泛娱乐、传媒和信创等新兴行业是指以文化、艺术、娱乐、信息、创意等为主要内容的产业,具有高度的创新性和附加值。这些行业对多模态大模型有着强烈的需求和依赖,因为多模态大模型可以为这些行业提供丰富和多样的内容创作、传播和消费的方式和手段。目前这些行业的多模态大模型渗透率已超过45%,并预计未来还有着40%的增长空间。
    [4]
    1:https://github.com/openai/CLIP
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    2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/478113589
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    3:https://wenxin.baidu.com/wenxin/multi
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    4:Github、各大企业官网、麦肯锡
    Github、各大企业官网、麦肯锡
    [5]
    1:https://github.com/openai/CLIP
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    2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/630112695
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    3:https://zhidx.com/p/378284.html
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    5:https://www.huaweicloud.com/product/pangu/multimodal.html
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    7:Github、各大企业官网、麦肯锡
    Github、各大企业官网、麦肯锡
    “多模态大模型已关联1篇产业链
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    产业链分析
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    行业规模
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    政策梳理
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    竞争格局
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    企业分析
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