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多模态数据在学术界的研究现状以及工业界的落地应用
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Q:多模态数据的预训练和单模态数据的预训练有什么不同,有什么值得注意的地方? A:最直观的区别是模态的不同,模态指的就是某种特定的模式状态。多模态训练数据里的文本和图像需要足够匹配,才能给模型提供有用的信息。只有这两者是对齐的,才能让模型学习到这种对齐。而对于单模态数据来说,只需要有标签就足够了,不需要有对齐的关系。 同时在数据体量上,多模态要比单模态数据量大得多,对机器的要求更高。因此多模态数据里通常会涉及到分布式的训练,包括优化数据加载、读取、处理等,这都是非常考验工程能力的。所以在考虑是否采用多模态技术时,事先一定要考虑好这是否是一个真实的多模态场景,以及能带来的业务价值有多少。
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