Multi-Modal Large Language Model Research
研究基于Transformer架构的多模态大语言模型，整合文本、图像、音频等多种模态数据，实现跨模态理解与生成。
本课题旨在开发一个能够同时处理文本、图像和音频的多模态大语言模型。通过引入跨模态注意力机制，实现不同模态之间的信息融合与交互。研究内容包括：1) 多模态编码器设计；2) 跨模态对齐策略；3) 多任务学习框架；4) 模型压缩与加速技术。
暂无神经网络模型数据
暂无频段分析数据
暂无论文成果
暂无实验数据