10个最强多模态AI模型

过去几年，人工智能取得了巨大进步，其中最令人兴奋的发展之一就是多模态模型的兴起。这些模型不仅仅处理一种类型的数据（如文本、图像或音频），而是将它们组合起来，创建更智能、更直观的系统。这种转变使人工智能能够以模仿人类理解的方式与世界互动，使其更加灵活。

多模态模型已成为人工智能中不可或缺的一部分，因为它们提供了同时处理和生成来自多个数据源的见解的新方法。从可以响应语音命令和视觉输入的人工智能助手到可以通过整合不同类型的感官数据进行学习的高级系统，多模态人工智能正在突破界限。

在这篇文章中，我们将探讨值得了解的十大多模态模型。无论你是开发人员、研究人员还是对人工智能感兴趣的人，此列表都将让你牢牢掌握最重要的多模态模型及其应用。

什么是多模态模型？

多模态模型是同时处理和集成多种数据类型的人工智能系统。它们不仅可以处理文本或图像，还可以结合音频、文本和视频等输入，从而产生更准确、更有洞察力的结果。

以 OpenAI 的 DALL·E 为例。该模型将图像与文本描述相结合，根据提示生成新图像。如果你给它一个文本提示，比如“一只穿着宇航服的猫”，DALL·E 将生成与该描述相匹配的图像。它可以将它从语言中理解的内容（描述）与它对物体外观的了解（图像生成）联系起来，这是纯文本模型无法做到的。

多模态模型背后的想法多年来不断发展。最初，人工智能系统专门用于不同的任务：一些（例如 BERT）处理语言，而另一些处理图像或音频。但最近，由于人工智能架构的进步，我们已经能够将这些功能合并到一个系统中。这种转变开辟了新的可能性，使人工智能能够在信息来自多个来源的更复杂的环境中工作。

多模态模型的真正力量在于它们如何模仿人类处理信息的方式。想想我们如何自然地结合所听到、看到和读到的内容来理解情况。多模态模型旨在做同样的事情——处理多种输入类型以做出更明智的决策或产生更好的响应。这使得它们在自主系统、虚拟助手和医疗保健等领域非常有用，因为理解来自多个数据流。

大型语言模型 (LLM)  vs. 多模态模型

我们大多数人都熟悉大型语言模型 (LLM)，例如 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 BERT，它们非常擅长理解和生成文本。LLM 已经改变了我们在聊天机器人、内容生成和语言翻译中与人工智能互动的方式。但是，它们仅限于一种输入类型——语言。

另一方面，多模态模型超越了语言处理。它们可以采用多种输入形式——例如将图像与描述相结合或将音频与视频分析——以创建更丰富、更全面的输出。

例如，将 GPT-3 与 DALL·E 进行比较：

• GPT-3 是LLM，可以根据“写一篇关于人工智能的文章”之类的提示生成文本，但这就是它停止的地方——它都是基于文本的。
• 另一方面，DALL·E 可以接受相同的文本提示并生成视觉表示。这种语言理解和图像生成的结合使其在需要文本和视觉信息的任务中更加灵活。

在以下部分中，让我们探索 10 个最佳多模态模型。

1、OpenAI GPT-4V

OpenAI GPT-4V 是 OpenAI 的 GPT-4 模型的高级版本，增强了多模态功能，使其能够处理和生成来自文本和图像的信息。GPT-4V 中的“V”表示模型的视觉功能，使其成为需要理解书面语言和视觉数据的任务的强大工具。此外，GPT-4V 还具有语音功能，可以接收语音输入并将其转换为文本以供进一步处理。同样，它可以以各种类似人类的声音对输入提示生成口头响应。

主要特性和功能：

• 文本和视觉输入处理和输出生成。
• 高级语音功能使其能够处理和生成口头语言。
• 其高级图像识别功能可以解释复杂的视觉提示并提供详细的答案。
• 熟练处理多模态用例，例如图像字幕、视觉问答和场景描述。
• 支持 26 种语言的多语言输入。

2、OpenAI GPT-4o

GPT-4o 是 OpenAI 最新的多模态模型，旨在实时处理和生成文本、音频、图像和视频。它将文本、视觉和音频功能结合到一个集成模型中，使其比以前的模型更快、更高效模型。GPT-4o 可以几乎立即响应音频输入，并且在推理和编码等任务上表现同样出色，并且具有改进的多语言和视听功能。它比 GPT-4 Turbo 便宜 50%，速度快两倍，对开发人员来说非常实用。

为了使他们的模型更安全，OpenAI 采用了外部红队，即聘请独立承包商进行风险评估并彻底测试他们的模型输出有害或有偏见信息的倾向。关于可访问性，OpenAI 还发布了该模型的轻量级版本 GPT-4o-mini，尽管需要的资源更少，但功能比 GPT 3.5 Turbo 更强大。

主要特性和功能：

• 被认为是多模态模型的当前最先进 (SOTA)。
• 平均响应时间为 320 毫秒，响应速度低至 232 毫秒 - 与对话中的人类响应时间相当
• 超过 50 种语言的多语言支持；能够在对话过程中无缝切换语言。

3、OpenAI DALL-E 3

DALL-E 3 是 OpenAI 最新的图像生成模型，与 ChatGPT 集成，允许用户根据文本提示创建详细图像，增强对用户意图的理解。它以之前 DALL-E 版本的改进为基础，具有生成连贯且富有创意的图像的改进功能。DALL-E 3 可以生成高度详细、上下文准确的视觉效果，并且旨在遵循复杂的提示，尽量减少误解，让用户更好地控制生成图像的内容和样式。

DALL-E 系列的关键创新之一是使用离散潜在空间（即离散标记）来表示数据，类似于单词在 LLM 中用标记而不是连续向量来表示的方式。这使 DALL-E 3 能够学习生成图像的更结构化和更稳定的表示，从而获得更好的输出。

主要特性和功能

• 高效处理复杂提示和详细图像生成
• 标准和高清图像质量选项
• 三种可用图像尺寸：1024x1024、1792x1024 和 1024x1792​​
• 两种不同的图像生成风格：自然和生动； Natural 更逼真（与 DALL-E 2 生成的图像类似），而 Vivid 更“超现实”且具有电影感。
• 高度重视道德和安全，包括防止模型生成攻击性或暴力图像的护栏，包括：
• 实时提示审核：分析有害内容的提示并相应地提醒用户。
• 提示修改或拒绝：如果检测到攻击性提示，它可以拒绝提示或修改提示
• 生成后过滤：如果确定图像具有潜在攻击性，DALL-E 3 可以停止向用户显示该图像。

4、Google Gemini

Gemini 是 Google 最新的多模态 AI 模型，可以集成多种模态，包括文本、图像、音频、代码和视频。虽然多模态模型开发的传统方法包括为每种模态训练单独的网络，然后将它们融合在一起，但 Gemini 从一开始就被设计为原生多模态，并针对不同数据类型进行预训练。

Google 开发了三个版本的 Gemini：

• Gemini Nano：适用于移动设备的轻量级模型。
• Gemini Pro：能够执行各种任务，专为大规模部署而设计。
• Gemini Ultra：专为处理高度复杂、资源密集型任务而设计的最大模型。Ultra 在 32 个最广泛使用的评估基准中的 30 个上超过了当前最先进的结果。

主要功能和能力

• 创意和表达能力包括艺术和音乐生成、多模式讲故事和语言翻译。
• 能够分析来自多个来源的数据以验证输出
• Gemini Ultra 得分为 90%，是第一个在大规模多任务语言理解 (MMLU) 基准上超越人类专家的模型，该基准测试 57 个领域的世界知识和解决问题的能力。
• 与 Google 的工具、服务和广泛知识库生态系统集成。

Gemini 还因其扩展的上下文窗口而引人注目，Gemini 1.5 Pro 模型支持多达 1000 万个 token 并支持多模态数据处理。它处理如此长上下文的能力引发了一​​场讨论，即检索增强生成 (RAG)（一种用于增强 LLM 知识的方法）是否会在长上下文模型面前变得过时。

5、Meta ImageBind

Meta 的 ImageBind 在多模态模型中脱颖而出，因为它有两项关键创新。首先，它使用统一的嵌入空间来解释图像中的感官数据，类似于人类同时感知多个元素的方式。这种不同模态的“绑定”可以全面理解输入。其次，ImageBind 支持六种不同的模态：文本、音频、视觉、运动、热和深度数据，使其成为一种高度通用的复杂多模态任务工具。

主要特性和功能

• 支持六种类型的模态数据：文本、视觉、音频、视觉、3D 深度、热和运动（惯性测量单元 (IMU)）。
• 可以“升级”其他 AI 模型以支持来自六种模态中的任何一种的输入，从而实现基于音频的搜索、跨模态搜索和生成以及多模态算法。
• 擅长跨模态检索和多模态分类。

6、Anthropic Claude 3.5 Sonnet

Anthropic 最近将其中档型号 Sonnet 从 Claude 3 升级到 3.5，使其成为同类产品中最先进的。新款 Claude 3.5 Sonnet 提供增强的视觉功能，包括卓越的语言推理能力和从不完美图像中转录的能力。尽管性能有所提升，但 Anthropic 仍将人工智能的安全性和道德放在首位。该模型未使用用户提交的数据进行训练以确保隐私，尽管其能力有所提高，但在人工智能安全级别 (ASL) 等级上仍处于 ASL-2 水平。在此博客页面上了解有关 ASL 的更多信息。

主要特性和功能

• 能够处理文本、图像和代码。
• 令人印象深刻的编码能力，在 HumanEval 编码基准测试中得分为 92%
• 强大的数学能力，在小学数学 (GSM8K) 和多语言数学基准测试中分别得分为 96% 和 91.6%
• 工件功能将生成的内容放置在其自己的专用窗口中，从而获得动态、组织得更好的工作空间。

7、LLaVA

LLaVA（大型语言和视觉助手）在研究论文《Vison Instruction Tuning》（Liu 等人，2023 年）中引入，是一种多模态模型，它将开源 LLM Vicuna 与用于图像和语言处理的视觉编码器相结合。它集成了视觉数据和语言理解，以基于视觉输入创建丰富的交互式响应。LLaVA 对于图像字幕、视觉问答和结合文本数据对图像进行推理等任务特别有用。通过弥合语言和视觉之间的差距，LLaVA 提供了更加通用、情境感知的 AI 体验，可以处理视觉和文本数据交互的复杂现实世界应用程序。

LLaVA 是微软、哥伦比亚大学和威斯康星大学麦迪逊分校联合开展的研究项目的成果。它是使用视觉指令调整开发的，这是一种微调 LLM 以理解和处理视觉提示的技术。这将语言和视觉连接起来，使其能够理解涉及两种模态的指令。

主要特性和功能

• 擅长图像字幕、光学字符识别 (OCR)、视觉问答和视觉推理。
• LLaVa-Med 是第一个为医疗保健行业量身定制的多模态模型
• 在针对 ScienceQA 进行微调时实现了 92.5% 的准确率，ScienceQA 是一个包含超过 21,000 个问题的多样化基准。

8、NExT-GPT

NExT-GPT 由新加坡大学开发，被称为“端到端通用任意 MM-LLM 系统”，这意味着它可以生成文本、图像、音频和视频组合的输出并将它们作为输入进行处理。

NExT-GPT 是通过连接 Meta 的 ImageBind 作为编码器创建的，该编码器允许它使用 LLM（Vicuna，与 LLaVA 一样）处理 6 种模态。从那里，LLM 将其输出传递给每种模态的不同扩散解码器，融合每个解码器的输出以产生最终结果。

主要功能和能力

• 能够接收输入并生成文本、图像、音频和视频模态的任意组合的输出。
• 组件包括 Vicuna LLM 和 Meta 的 ImageBind
• 利用现有的扩散模型进行每代模式：图像的稳定扩散、音频的 AudioLDM 和视频的 Zeroscope

9、Inworld AI

Inworld AI 是此列表中创建 AI 驱动虚拟角色的引擎，与其他模型不同。除了能够创建更逼真的非玩家角色 (NPC) 之外，Inworld 还可以赋予虚拟导师、品牌代表和各种其他角色个性，从而获得更加身临其境和真实的数字体验。

主要功能和能力

• 集成语音、文本和行为输入，实现逼真的交互。
• 创建具有独特个性和先前交互记忆的自主、情感反应的角色。
• 可以组装一个全面的模块化 AI 组件库或原语，以适应各种用例。
• 用于增强的输入原语数字体验，包括用于处理语音、视觉和状态感知以及识别的体验，
• 用于简化游戏和应用程序开发的输出原语，包括用于文本、语音、形状（2D 和 3D）和动画资产的模块。
• AI 逻辑引擎和处理管道可提高游戏复杂性并增强功能。
• 多语言支持（英语、日语、韩语、普通话）包括文本转语音功能、自动语音识别和一系列富有表现力的语音输出；此外，文化参考会根据目标市场而变化。

10、Runway Gen-2

Runway Gen-2 的独特之处在于它是这里介绍的唯一一款专门用于视频生成的多模式模型。用户可以通过简单的文本提示、输入图像甚至使用视频作为参考来创建视频内容。此外，强大的功能（例如将概念艺术渲染成动画的故事板和将所需风格转移到视频的每一帧的风格化）使内容创作者能够比以往更快地将他们的想法变为现实。

主要功能和能力

• 文本转视频、图像转视频和视频转视频提示功能
• 通过相机控制等工具编辑视频，让您可以控制镜头的方向和强度，以及多动笔刷，让您可以对场景中的物体和区域应用特定的动作和方向
• 可用于智能手机内容生成的 iOS 应用程序

11、总结

下表概述了前 10 个多模态模型。

原文链接：Top 10 Best Multimodal AI Models You Should Know

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