前言

想必，很多小伙伴都知道GPT-4o已经发布了，一手基于多模态的问答显示，看起来挺厉害的（也就是看起来，= =）。然后，我就顺手看了看什么是多模态。

简介

多模态（Multimodal）即多种异构模态数据协同推理。多模态数据分析外需与高级认知智能内需相互促进。
在生物识别中是指整合或融合两种及两种以上生物识别技术（例如图像、语音、文本等），利用其多重生物识别技术的独特优势，并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全。在多模态情景中，不同的感知模态可以相互关联和交互，以更全面地理解和处理信息。与传统的单一生物识别方式的主要区别在于，多模态生物识别技术可通过独立的或多种采集方式合而为一的采集器，采集不同的生物特征（如指纹、指静脉、人脸、虹膜图像等），并通过分析、判断多种生物识别方式的特征值进行识别和认证。

应用示例

图像标注

通过将图像和文本结合起来，实现对图像内容的描述和标注。例如，给定一张图像，系统可以自动生成相应的文本描述。

视觉问答

结合图像和自然语言处理，允许用户通过提出问题来查询关于图像内容的信息。系统可以理解问题并从图像中提取相关信息以提供答案。

语音识别和情感分析

将语音信号转换为文本，并进一步分析语音中的情感和情绪。这可以应用于语音助手、情感识别系统等领域。

多模态机器翻译

结合图像、语音和文本，实现跨语言的翻译任务。例如，通过拍摄一张包含文本的图像，并使用语音输入进行翻译。

跨模态检索

在多模态数据集中进行检索任务。例如，在图像和文本数据集中，通过输入一个图像或一段描述，检索相关的图像或文本。