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    多模态大模型的分类

    发布时间：2025-06-06

    多模态(Multimodality)是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。多模态系统的目的是利用来自多种模态的信息来提高任务的性能，提供更丰富的用户体验，或者获得更全面的数据分析结果。多模态大型语言模型(Multimodal Large Language Models，简称MLLMs)是一类结合了大型语言模型(Large Language Models，简称LLMs)的自然语言处理能力与对其他模态(如视觉、音频等)数据的理解与生成能力的模型。这些模型通过整合文本、图像、声音等多种类型的输入和输出，提供更加丰富和自然的交互体验。

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    相关报告：《2025-2030年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》

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