2025年中国多模态大模型行业主要模型 主要多模态大模型处理能力表现出色【组图】

行业主要上市公司：阿里巴巴(09988.HK，BABA.US);百度(09888.HK，BIDU.US);腾讯(00700.HK， TCEHY);科大讯飞(002230.SZ);万兴科技(300624.SZ);三六零(601360.SH);昆仑万维(300418.SZ);云从科技(688327.SH);拓尔思(300229.SZ)等

多模态大模型类型及综合对比

视觉+语言的多模态大模型目前主流方法是：借助预训练好的大语言模型和图像编码器，用一个图文特征对齐模块来连接，从而让语言模型理解图像特征并进行更深层的问答推理。这样可以利用已有的大量单模态训练数据训练得到的单模态模型，减少对于高质量图文对数据的依赖，并通过特征对齐、指令微调等方式打通两个模态的表征。

多模态大模型类型-CLIP

CLIP是OpenAI提出的连接图像和文本特征表示的对比学习方法。CLIP是利用文本信息训练一个可以实现zero-shot的视觉模型。利用预训练好的网络去做分类。具体来说，给网络一堆分类标签，比如cat，dog，bird，利用文本编码器得到向量表示。然后分别计算这些标签与图片的余弦相似度;最终相似度最高的标签即是预测的分类结果。论文提到，相比于单纯地给定分类标签，给定一个句子的分类效果更好。比如一种句子模板A photo of a.，后面填入分类标签。这种句子模板叫做 prompt(提示)。句子模板的选择很有讲究，还专门讨论了prompt engineering，测试了好多种类的句子模板。提示信息有多种，下图可以看到它用不同的类别替换一句话中不同的词，形成不同的标签。

多模态大模型类型-Flamingo

Flamingo是一门多模态大型语言模型 (LLM)于 2022年推出。视觉和语言组件的工作原理如下：视觉编码器将图像或视频转换为嵌入(数字列表)。与CLIP不同，Flamingo可以生成文本响应。从简化的角度来看，Flamingo是 CLIP +语言模型，并添加了技术，使语言模型能够根据视觉和文本输入生成文本标记。Flamingo的4个数据集：2个(图像、文本)对数据集、1个(视频、文本)对数据集和1个交错的图像和文本数据集。

多模态大模型类型- BLIP

BLIP(Bootstrapping Language-lmage Pretraining)是由Salesforce在2022年提出的多模态预训练模型，它旨在统一视觉语言任务的理解与生成能力，并通过对噪声数据的处理来提高模型性能口。BLIP的创新主要有两个方面：与CLIP相比，BLIP不仅处理图像和文本的对齐问题，还旨在解决包括图像生成、视觉问答和图像描述等更复杂的任务。BLIP采用了“引导学习”的方式，通过自监督的方式来增强模型对语言和视觉信息的理解。这些特点使其在处理图像和文本数据方面展现了卓越的性能，成为众多领域解决复杂问题的强大工具。

多模态大模型类型-LLaMA

使用视觉编码器CLIP ViT-L/14+语言解码器LLaMA构成多模态大模型，然后使用生成的数据进行指令微调。输入图片X经过与训练好的视觉编码器的到图片特征Z，图片特征Z经过一个映射矩阵W转化为视觉Token H，这样Vison Token Hv与Language Token Hq指令就都在同一个特征空间，拼接后一起输入大模型。这里的映射层W也可以替换为更复杂的网络来提升性能，比如Flamingo中用的gated cross-attentio，BLIP-2中用的Q-former。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球及中国多模态大模型行业发展前景与投资战略规划分析报告》

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