多模态大模型——通用人工智能路径的探索

CASIA

解锁更多智能之美

7月9日，中国科学院自动化研究所所长徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的跨模态通用人工智能平台——“紫东太初”。

“紫东太初”跨模态通用人工智能平台以多模态大模型为核心，基于全栈国产化基础软硬件平台，可支撑全场景AI应用。

多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。自动化所“紫东太初”跨模态通用人工智能平台瞄准成为实现通用人工智能的开天之斧，在智能世界混沌初开之际开辟新局。

依托面向超大规模的高效分布式训练框架，自动化所构建了具有业界领先性能的中文预训练模型、语音预训练模型、视觉预训练模型，并开拓性地通过跨模态语义关联实现了视觉-文本-语音三模态统一表示，构建了三模态预训练大模型，赋予跨模态通用人工智能平台多种核心能力。

“紫东太初”兼具跨模态理解和生成能力。与单模态和图文两模态相比，其采用一个大模型就可以灵活支撑图-文-音全场景AI应用，具有了在无监督情况下多任务联合学习、并快速迁移到不同领域数据的强大能力。引入语音模态后的多模态预训练模型，可实现共性图文音语义空间表征和利用，并突破性地直接实现三模态的统一表示。特别地首次使“以图生音”和“以音生图”成为现实，对更广泛、更多样的下游任务提供模型基础支撑，达成AI在如视频配音、语音播报、标题摘要、海报创作等更多元场景的应用。

此外，自动化所研发团队还提出了弱关联三模态数据的语义统一表达，可同时支持三种或任两种模态弱关联数据进行预训练，有效降低了多模态数据收集与清洗成本。

总结来说，此跨模态通用人工智能平台包括三大关键技术和六大核心能力。三大关键技术为多模态理解与生成的多任务统一建模、面向国产化软硬件的高效训练与部署、多模态预训练模型架构设计与优化。六大核心能力则体现为多模态统一表示与语义关联、跨模态内容转化与生成、预训练模型网络架构设计、标注受限自监督模型学习、模型适配与分布式训练、模型轻量化与推理加速。

会上，徐波所长展示了基于“紫东太初”平台打造的虚拟人“小初”，并进行通用多模态大模型的人机对话演示，展示了不同模态间的互相转换和生成实例，涵盖视频描述、智能问答、图像检索、吟诗作赋、中文续写、双语翻译、语音识别等多个功能。生动证明，通过图文音三模态的关联与协同可以有效地提升机器的理解和生成能力，让AI接近人类想象力！

人机对话演示

多模态大模型具备对丰富图文音的理解能力，与单模态的GPT3不同，交流更加生动自然流畅

徐波表示，“大数据+大模型+多模态”将改变当前单一模型对应单一任务的人工智能研发范式，多模态大模型将成为不同领域的共性平台技术，是迈向通用人工智能路径的探索，具有广阔的应用前景。同时，全栈国产化通用人工智能平台的实践将使人工智能研发的规则发生重大变革并逐渐形成壁垒，对我国实现AI领域科技创新、占领核心技术高地具有重要的战略意义。

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