开端的开端，是由大言语模型拉开大幕，GPT-3.5归于超大规模言语模型。

  早在GPT-3.5发布之前，国内前期大模型探索者也是有人选纯言语，有人选多模态，相当于两条技能道路都占了。

  挑选纯言语技能道路的是华为诺亚方舟实验室的盘古，挑选多模态技能道路的是阿里巴巴达摩院和清华唐杰教授团队，紫东太初团队。

  能够一起处理来自文本、图画、音频等多个模态的信息，有巨大潜力。市面上也有多位专家实名表态。即便不做多种模态，图文也被许多团队所注重。

  “为什么谷歌Gemini的作用一直没超越OAI，便是由于过错地挑选了原生多模态技能道路。”

  在增添了视觉数据之后，GPT-4有视觉信息派比起GPT-4（no vison）没有视觉信息派比较，模拟考试的成果提高得并不多。

  乃至推出一种定论：多模态大模型这种技能道路无法有用提高大模型“才智”指数？

  你给山公脖子上挂一个索尼最新类型的单反相机（比方添加了视觉这种模态），你觉得峨眉山的山公对国际的了解能力会添加吗？

  大言语模型无法利用好视觉模态中的信息，就比如，山公没办法了解杂乱专业的相机摄影的相片所供给的信息。

  这个观念以为，姑且不评论山公会不会用单反摄影，相机捕捉的图画于山公而言，仅仅一堆毫无意义的颜色和形状。

  从图文检索开端，前期的首要办法便是把提取出来的特征映射到同一个空间，意图是对齐后再做检索。

  而向量表明是一种有用地保存数据信息的文本或图画表明办法。特征提取虽能简化数据，但通常会丢掉一些原始信息。

  信息越保真，模型能学习到的信息越多。向量表明能够保存数据的原始信息更多。并且，向量表明的维数越高，能够保存的信息就越多。

  “身形轻盈”却有强壮的图画了解能力，能了解相片、图表、PDF、界面UI等，且处理速度很快。

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