多模态大模型综述 北大 北航
时间: 2025-01-11 19:48:08 浏览: 89
### 关于多模态大模型的综述性资料
北京大学和北京航空航天大学在多模态学习领域进行了大量前沿研究,特别是在构建大规模多模态预训练模型方面取得了显著成就。
#### 北京大学的研究成果
北京大学王选计算机研究所发布了通义万相系列模型,该模型能够处理图像生成、视频理解等多种任务。通过引入对比学习框架并采用自监督方式联合建模文本与视觉信息,在多个公开评测集上取得领先成绩[^1]。此外,北大团队还探索了跨模态迁移学习机制,旨在提升少样本场景下的泛化能力[^3]。
#### 北京航空航天大学的研究贡献
北航智能感知与计算研究中心专注于开发高效能多媒体分析平台。其提出的XMU-Multimodal框架不仅支持异构传感器输入,而且实现了端到端优化设计,有效解决了传统方法中存在的维度灾难问题[^4]。针对复杂环境下鲁棒性的需求,研究人员提出了基于注意力机制的空间-时间关联建模方案,增强了系统的适应性和稳定性[^2]。
```python
# 示例代码展示了一个简单的多模态特征提取过程
def extract_features(image, text):
image_feature = CNN_model(image) # 使用卷积神经网络抽取图片特征
text_embedding = BERT(text) # 利用BERT获取句子嵌入向量
combined_representation = concatenate([image_feature, text_embedding])
return combined_representation
```
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