脑极体
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大模型真的会“好事多模”吗？

自从2018年谷歌发布BERT之后

到ChatGPT在火爆全球

大模型的超强能力以及背后的吸金属性

吸引着无数厂商对其趋之若鹜

纷纷投入到炼大模型的热潮中去

这大模型不仅是越来越大

模态还越“堆”越多

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多模态大模型到底是个啥？

讲到这里，我们先来说说

多模态大模型中的

这个“多模态”到底是个啥

多模态的概念源于德国生理学家

赫尔姆霍茨提出的“感觉道”

加被称为“感觉通道”

主要探讨了人类在感知和认知过程中

多种感官的相互作用和协同工作

如视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等

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在人工智能领域

多模态意味着算法可以处理不止一个模态的数据

可以在文本、图像、音频等

多种类型的数据中理解、转译、生成

有效提高大模型处理多种信息的

准确性和鲁棒性

比如多模态大模型

理解文字和图片两种模态的数据

就能以文生图，让画手直面职业危机

理解音频、视频、图片多种形态的数据

在生成工业质检模型时

就能实现视频分析、图片分析

甚至音频分析等多样化的选择

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自从OpenAI发布多模态大模型GPT-4后

全球各大厂商便又开始朝着“好事多模”进发

这模态越“堆”越多

前一段时间还出现了

六模态大模型和全模态大模型……

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“堆模态”是喜还是忧？

看着大家争相发布多模态大模型

突然就有一个问题：

大模型的模态越多就真的越好吗？

答案却是……不一定。

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举个例子，如果你要建造一栋房子

你会选择使用多少种不同的材料呢？

显然，选择过多的材料会导致

建筑成本增加、建设时间、精力增加等问题

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而多模态大模型的模态过多

也会导致一些问题的出现，比如：

1.多模态不等于凑模态

如今厂商们都在争先恐后的发布

自家的多模态大模型

其中当然有许多精品

但也不乏粗制滥造的水货

比如在自然语言处理中

增加一个文字转换语音的功能

就生成自己家练出了多模态

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2.多模态=高成本

算力资源是各大公司进入炼大模型的入场券

数据更熟训练大模型的关键

模态越多大模型

训练所需要的算力就越多

数据量也就越丰富

如果公司一味要求模态的丰富

最终很可能导致大模型模态多而不精

反而得不偿失

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3.多模态不等于好落地

上文也提到了

多模态大模型在处理复杂的应用场景时

可能更加有效

然而不同的应用场景对模态的需求是不同的

例如，在自然语言处理领域

对于一些特定任务

如情感分析或文本分类

使用单一的文本模态可能已经足够

而不需要额外的图像或音频模态

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“贪多嚼不烂”这句俗语

如今也可以用在炼大模型上

厂家们在决定“堆模态”前

不妨先考虑一下

落地场景、数据质量、算力资源等综合因素

适当选择模型结构

切记模型虽好，但不能贪多哦！

往期 精 选：

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    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
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    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
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       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
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    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
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  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他