多模态大模型技术概述 - 视觉+语言多模态大模型的主流方法是通过预训练的大语言模型和图像编码器结合图文特征对齐模块实现跨模态理解减少对高质量图文对数据的依赖[1] - 行业主要上市公司包括阿里巴巴百度腾讯科大讯飞万兴科技三六零昆仑万维云从科技拓尔思等[1] CLIP模型技术特点 - CLIP采用对比学习方法连接图像和文本特征通过文本编码器实现zero-shot视觉分类[2] - 使用句子模板(prompt engineering)作为分类标签显著提升效果例如"A photo of a..."的句式结构[2] Flamingo模型架构 - Flamingo整合CLIP与语言模型新增技术使模型能基于视觉和文本输入生成文本响应[5] - 训练使用4类数据集包括2种(图像文本)对1种(视频文本)对及交错图像文本数据集[5] BLIP模型创新 - BLIP统一视觉语言任务的理解与生成能力通过自监督引导学习增强跨模态性能[7] - 相比CLIP新增图像生成视觉问答图像描述等复杂任务处理能力[7] LLaMA多模态实现 - LLaMA采用CLIP ViT-L/14视觉编码器+语言解码器架构通过映射矩阵将视觉特征转化为Token[8] - 可替换基础映射层为gated cross-attention或Q-former等复杂网络提升性能[8] 行业研究资源 - 前瞻产业研究院提供《全球及中国多模态大模型行业发展前景与投资战略规划分析报告》[10] - 其他服务包括产业新赛道研究IPO咨询专精特新企业申报等解决方案[12]