技术博客

多模态大语言模型（LLMs）在处理离散文本数据方面展现了显著优势，推动了自然语言处理领域的快速发展。然而，在面对现实世界中广泛存在的连续信号数据（如图像、音频和视频）时，这些模型仍面临诸多挑战。文章探讨了多模态模型在处理连续信号中的演进过程，分析了其在数据表示、模型架构和训练方法上的改进，并指出了当前技术在计算效率、跨模态对齐和泛化能力方面的局限性。未来的发展方向包括更高效的特征提取方法、自监督学习的深化应用以及跨模态融合技术的突破，以提升模型在复杂现实场景中的表现。