在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代,多模態(tài)大模型正成為人工智能技術(shù)探索的新前沿。這一領(lǐng)域匯聚了眾多行業(yè)巨頭與創(chuàng)新企業(yè),如阿里巴巴、百度、騰訊等,它們不僅在各自的業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)深耕細(xì)作,更在多模態(tài)大模型的研發(fā)上展開(kāi)了激烈的角逐。
多模態(tài)大模型的探索之路并非一帆風(fēng)順,它要求在不同的模態(tài)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破,從視覺(jué)到音頻,從圖像到視頻,再到3D模型,每一步都充滿了挑戰(zhàn)。然而,正是這些挑戰(zhàn)激發(fā)了產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力。理想中的“Any-to-Any”大模型,如Google的Gemini、Codi-2等,雖然仍處于探索階段,但它們?yōu)槲磥?lái)的技術(shù)發(fā)展指明了方向。
在圖像模型領(lǐng)域,產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。從CLIP、Stable Diffusion到GAN等模型,再到Midjourney、DALL · E等應(yīng)用,圖像的理解和生成技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步。如今,產(chǎn)業(yè)界正積極探索將Transformer大模型引入圖像相關(guān)任務(wù),試圖建立統(tǒng)一視覺(jué)大模型,并與大語(yǔ)言模型進(jìn)行更緊密的融合,如GLIP、SAM、GPT-V等成果,正是這一趨勢(shì)的體現(xiàn)。
視頻模型作為圖像模型的延伸,也取得了令人矚目的進(jìn)展。由于視頻本質(zhì)上是由多幀圖像組成,因此圖像生成模型的技術(shù)可以遷移到視頻生成。近年來(lái),VideoLDM、W.A.L.T.等模型的出現(xiàn),標(biāo)志著視頻生成技術(shù)邁出了重要的一步。特別是Sora模型,它在視頻生成領(lǐng)域首次呈現(xiàn)出“智能涌現(xiàn)”的跡象,為未來(lái)的技術(shù)發(fā)展提供了新的可能。
在3D模型領(lǐng)域,產(chǎn)業(yè)界同樣在積極探索。雖然相比圖像和視頻生成,3D模型生成技術(shù)還處于早期發(fā)展階段,但GAN、自回歸、Diffusion、VAE等模型在3D模型生成任務(wù)中的擴(kuò)展已經(jīng)取得了初步成果。3D數(shù)據(jù)表征、數(shù)據(jù)集和生成模型的不斷完善,為3D應(yīng)用的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
音頻模型方面,Transformer大模型的引入成功推動(dòng)了語(yǔ)音技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。從Whisper large-v3到VALL-E等模型的出現(xiàn),語(yǔ)音技術(shù)的泛化能力得到了顯著提升。從單一語(yǔ)種到多語(yǔ)種和方言,從人聲到自然聲音和音樂(lè),從簡(jiǎn)單語(yǔ)音識(shí)別或合成到零樣本學(xué)習(xí)和多任務(wù)集成,語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。
Omni模型作為音頻模型的一個(gè)重要成果,它利用neural audio codec對(duì)音頻進(jìn)行編碼以實(shí)現(xiàn)音頻合成。通過(guò)embedding和adapter對(duì)文本和聲波進(jìn)行編碼,再通過(guò)Omni模型進(jìn)行合成和預(yù)測(cè)音頻的token,最后通過(guò)擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練和解碼器合成音頻,這一過(guò)程展示了音頻技術(shù)的最新進(jìn)展。
多模態(tài)大模型的探索正在逐步取得進(jìn)展,從圖像到視頻,再到3D模型和音頻模型,每一步都充滿了創(chuàng)新與挑戰(zhàn)。未來(lái),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,多模態(tài)大模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,為人類社會(huì)帶來(lái)更多的便利和驚喜。
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