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书生·万象多模态大模型的
技术演进与应用探索
演讲人：王文海
/OpenGVLab/InternVL
目录
1多模态大模型研究背景
2大规模视觉语言模型对齐
3强多模态模型构建
4不止于语言输出：通专融合
研究背景：大语言模型多模态大模型
历史:“特定任务+大数据”取得巨大成功未来:“通用性”
一个模型解决一个问题一个模型多种任
务多种模态
深度学习理论突破ImageNet竞赛围棋比赛AlphaFold
深度置信网络1000类，100万数据AlphaGo4:1李世乭蛋白质结构预测准确率新高
2006201220162021
201120142019
大规模语音识别人脸识别德州扑克
Switchboard错误降低9%LFW识别率99%,超过人类首次在多人复杂对局中超越人类
以视觉为核心的多模态大模型有望在众多领域带来AI生产力革命
/OpenGVLab/InternVL
研究背景：大语言模型多模态大模型
Qwen
DeepSeek
InternLM
Baichuan
ChatGLM
enc-dec
dec-only
enc-only
研究背景：大语言模型多模态大模型
InternVL
MiniCPM
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