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前言
多模态是AI迈向通用人工智能（AGI）的关键一步，正迅速改变人机交互的方式。
一、概念、什么是多模态
多模态（Multimodal） 是指AI模型能够同时处理和理解多种不同类型的数据（模态），例如：
1.文本（Text）
2.图像（Image）
3.音频（Audio）
4.视频（Video）
5.3D/点云数据（如LiDAR扫描）
6.传感器数据（如温度、运动数据）
传统AI模型通常只针对单一模态（如纯文本的GPT-3、纯图像的ResNet），而多模态模型可以跨模态关联信息，实现更接近人类的理解方式。
二、多模态 vs 单模态
| 对比维度 | 单模态模型 | 多模态模型 |
|---|---|---|
| 输入类型 | 仅一种（如纯文本） | 多种（如图片+文本+语音） |
| 交互方式 | 单一（如仅问答） | 混合（如“描述这张图片中的声音”） |
| 应用场景 | 特定任务（如OCR） | 复杂场景（如自动驾驶感知） |
| 技术挑战 | 模态内优化 | 模态对齐+跨模态融合 |
三、多模态的典型应用
视觉-语言（Vision-Language）
图像描述生成（如LLaVA、BLIP-2）
视觉问答（VQA）：回答关于图片的问题
图文检索：用文字搜索图片，或用图片搜索文字
音频-文本（Audio-Text）
语音助手（如Siri、Whisper）
音乐生成歌词
视频-语言（Video-Language）
视频摘要（如Gemini 1.5）
视频内容审核
3D-语言（3D-Text）
机器人导航（如PointLLM理解3D环境）
AR/VR交互
四、多模态的关键技术
模态编码（Encoding）
使用不同神经网络编码不同模态：
文本：BERT/GPT
图像：ViT/CLIP
音频：Wav2Vec
模态对齐（Alignment）
让模型理解“图片中的狗”和文本“狗”是同一概念。
典型方法：对比学习（如CLIP）、跨模态注意力机制。
模态融合（Fusion）
合并不同模态的特征，例如：
早期融合（直接拼接数据）
晚期融合（分别处理后再结合）
五、主流多模态模型
以下是主流通用多模态模型的详细对比，从核心能力、性能、使用成本等维度进行分析：
1. 核心能力对比
| 模型 | 支持模态 | 图像理解 | 文本交互 | 视频处理 | 音频处理 | 推理能力 | 中文支持 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4V | 文本+图像 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Gemini 1.5 | 文本/图像/音频/视频 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Claude 3 | 文本+图像 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ |
| LLaVA-1.6 | 文本+图像 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Fuyu-8B | 文本+图像 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ❌ | ❌ | ⭐⭐ | ❌ |
| Qwen-VL | 文本+图像 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
2. 性能指标
| 模型 | 参数量 | 上下文窗口 | 响应速度 | 典型任务表现（MMBench） |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4V | ~1.8T* | 128K | 慢 | 85.3% |
| Gemini 1.5 | ~1T* | 1M | 中 | 83.7% |
| Claude 3 | ~500B* | 200K | 中 | 81.2% |
| LLaVA-1.6 | 7B/13B | 4K | 快 | 72.5% |
| Qwen-VL | 9.6B | 32K | 快 | 76.8% |
注：标号为估算值，官方未公布具体参数
3. 使用成本对比
| 模型 | 是否开源 | 商用许可 | API成本（每千次） | 本地部署要求 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4V | ❌ | 付费 | $0.03-$0.12 | 不可本地部署 |
| Gemini 1.5 | ❌ | 付费 | $0.0025-$0.035 | 不可本地部署 |
| Claude 3 | ❌ | 付费 | $0.015-$0.075 | 不可本地部署 |
| LLaVA-1.6 | ✅ | MIT | 免费 | GPU（RTX 3090+） |
| Qwen-VL | ✅ | 部分商用 | 免费 | GPU（RTX 2080+） |
4. 典型应用场景
| 模型 | 推荐使用场景 |
|---|---|
| GPT-4V | 需要最高精度的复杂视觉推理（如医学图像分析、学术图表理解） |
| Gemini 1.5 | 长视频内容理解、跨模态搜索（如"找出视频中所有猫叫的片段"） |
| Claude 3 | 需要强安全审核的内容生成（如教育材料自动生成） |
| LLaVA | 本地化部署的简单视觉问答（如智能相册分类） |
| Qwen-VL | 中文场景的多模态任务（如快递面单识别、中文图文内容审核） |
5. 关键差异总结
精度 vs 成本：闭源模型（GPT-4V/Gemini）精度高但API成本昂贵，开源模型适合预算有限的场景
模态覆盖：Gemini是目前唯一支持视频输入的通用模型
中文能力：Qwen-VL在中文任务上显著优于其他模型
实时性：LLaVA/Fuyu等小模型响应更快（200-500ms），GPT-4V通常需要2-5秒
6. 选型建议
企业级应用：优先考虑GPT-4V/Gemini 1.5的API
中文环境：选择Qwen-VL或微调后的LLaVA中文版
隐私敏感场景：本地部署LLaVA/Fuyu-8B
视频处理需求：唯一选择Gemini 1.5 Pro