多模态大模型技术进展及应用 | TF116 回顾

CCF TF第116期“多模态大模型技术进展及应用”由CCF TF算法与AI SIG策划呈现，邀请到中科院自动化所副研究员郭龙腾、字节跳动AI-LAB算法工程师曾妍、百度杰出架构师肖欣延三位资深专家，回顾多模态大模型的历史，介绍其发展现状和丰富的产业应用，探讨所面临的挑战并展望未来发展前景。 

本次活动由CCF TF算法与AI SIG主席何中军主持。

郭龙腾的报告分析了多模态预训练模型的研究背景与必要性，回顾当前多模态预训练模型的研究进展，并介绍多模态大模型的架构设计、学习优化、下游应用，以及最新前沿研究方向如多模态大语言模型、多模态具身智能等。此外，他还介绍了自动化所研发的全模态的认知大模型“紫东太初”，融合了音视频、图片、文本，实现多种模态的融合理解和生成，最后分析多模态预训练模型所面临的在数据、模型、训练等方面的技术挑战。

曾妍详细介绍了多模态预训练技术（涵盖图像/视频和文本）方面的近期工作，包括多粒度视觉语言预训练方法X-VLM、多语言多模态预训练CCLM，以及其在字节跳动产品上的应用，如图片描述、视频审核、电商客服等。最后，她介绍了最新研发的多模态大语言模型Lynx，通过多阶段训练使用不同的训练数据来提升模型的综合能力。

肖欣延介绍了百度在多模态内容生成方面的技术和应用，重点介绍从自然语言到视觉内容的生成。他首先回顾了近年来的技术进展，结合场景需求介绍了自研的文生图大模型ERNIE-ViLG,以及基于此技术的文生图产品“文心一格”；然后介绍了基于多模态大模型的视频创作系统TTV（Text-To-Video），通过文案理解与生成、素材分析与处理、素材扩充与编排等可以快速地根据用户需求生成视频；最后介绍了广泛应用，AIGC正在大幅提升内容创作的效率和质量，助力想象力涌现，基于大模型创造出独特的AI作品。

本次活动三位嘉宾的报告内容干货满满、精彩纷呈。提问互动环节，线上参会观众积极参与，提出了“通过文本提示来生成图文并茂的文案，可以怎么来训练模型？”“多模态模型训练的数据量和计算资源开销与耗时情况？”等问题，三位讲者从自己分享的内容角度切入，耐心解答、互动。

大模型技术日新月异，希望本次分享与交流能够给大家带来启发和思考，促进技术的发展。

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