Large Multimodal Model（LMM）是一種先進的人工智慧模型，能夠同時處理和理解多種數據模態（modalities），如文字、圖像、音頻、視頻等。這類模型可以將來自不同數據源的信息融合，實現跨模態的理解和生成。
LMM 的核心特點：
• 多模態融合：同時輸入多種類型的數據，融合這些信息，以提升模型對世界的理解能力。• 基於 Transformer 架構：LMM 通常沿用大型語言模型（LLM）的 Transformer 結構，擴展到多模態數據處理。
• 廣泛的預訓練資料：訓練過程中涵蓋大量圖片與對應文字、音頻剪輯、視頻片段等多模態大規模數據。
• 多樣化輸出形式：不僅產生文本還可以生成圖像、音頻、視頻等多媒體內容。
LMM 的應用示例：
• 視覺問答：根據圖片和文本提出問題，模型給出準確回答。
• 文本生成圖像/視頻：根據語言描述生成對應視覺內容，如文本到圖像、文本到視頻生成。
• 跨模態檢索：根據文本查找圖像，或基於圖像搜索相關文本資料。
• 多模態交互代理：如智能機器人，同時理解語音指令、視覺環境及文本信息。
與大型語言模型（LLM）的區別：
• LLM 僅專注於文本數據處理和生成。
• LMM 則覆蓋多種模態，能實現更加全面和靈活的智能交互。
簡單比喻：
LMM 就像一個多才多藝的智慧體，不僅能“讀文章”，還能“看圖片”“聽聲音”，以綜合多種感官信息來理解和創造內容。
總結：
**Large Multimodal Model 是能同時處理多種數據模態的高階人工智慧模型，融合多種信息源，推動人工智慧向更接近人類多感官認知和跨模態理解的方向發展。**Large Multimodal Model（LMM）是一種先進的人工智慧模型，能處理並理解多種數據模態，如文字、圖像、音訊、影片等。LMM通常基於Transformer架構，結合大量跨模態數據進行訓練，使模型能夠融合不同類型資料的語義和特徵，實現跨模態的理解與生成。
這種模型不僅能根據文本生成圖像，還能進行視覺問答、跨模態檢索、多模態內容生成與交互等任務。相比傳統只處理文字的大型語言模型（LLM），LMM具備更豐富的多模態能力，是通往通用人工智慧（AGI）方向的重要一步。
簡單比喻，LMM就像一個能同時看、聽、讀的智能系統，融合多感官信息全面理解並生成多樣內容，推動AI更接近人類多元認知。
總結：
Large Multimodal Model是能融合並處理多種數據模態的AI模型，極大提升跨模態智能理解和生成的能力，是多模態人工智慧的重要發展方向。
