多模态学习在语言建模中的应用

21/23多模态学习在语言建模中的应用第一部分多模态学习的定义和意义 2第二部分多模态学习在语言建模中的优势 4第三部分多模态语言模型的常见类型 6第四部分多模态语言建模任务的分类 9第五部分多模态语言建模的评价指标 12第六部分多模态语言建模的应用场景 15第七部分多模态语言建模的未来发展趋势 18第八部分多模态语言建模与其他NLP技术的整合 21

第一部分多模态学习的定义和意义关键词关键要点【多模态学习的定义和意义】：

1.多模态学习是一种学习范式，它使用来自多种感知模式的数据来训练模型，例如图像、文本、音频和视频。

2.多模态学习能够实现跨模态的知识转移，通过利用一种模态的数据来增强和表征另一种模态的信息。

3.多模态模型在多种任务中展现出优异的性能，例如图像分类、机器翻译和自然语言处理。

【多模态模型的类型】：

多模态学习的定义

多模态学习是一种机器学习方法，它允许模型从多种形式的数据（例如，文本、图像、音频和视频）中学习特征和模式。与传统机器学习模型不同，传统机器学习模型通常针对特定类型的输入数据进行训练，多模态模型能够理解和处理来自不同模态的数据。

多模态学习的意义

多模态学习在自然语言处理领域具有重大意义，特别是语言建模方面。通过利用多种模态的信息，多模态语言模型可以获得更全面的语言理解，从而生成更准确、更连贯的文本。

以下是多模态学习在语言建模中的几个关键优势：

*丰富的语境信息：多模态数据提供了丰富的语境信息，这有助于模型更好地理解单词和短语的含义。例如，一个模型可以利用图像数据来了解所描述对象的外观，或利用音频数据来理解说话者的语调和情感。

*跨模态知识转移：多模态模型可以从不同模态的数据中转移知识。例如，一个模型可以从文本数据中学习语法规则，然后将这些规则应用于图像数据中检测文本区域。

*增强表示能力：通过整合来自不同模态的数据，多模态模型可以学习比单模态模型更丰富的表示。这些表示可以捕捉语言结构和语义的复杂性，从而提高模型的性能。

*泛化能力更强：多模态模型在各种任务和数据集上表现出更好的泛化能力。这是因为它们能够利用来自不同模态的数据中获得的知识，从而适应新的领域或应用。

多模态学习在语言建模中的应用

多模态学习已成功应用于各种语言建模任务，包括：

*文本生成：多模态模型可以用于生成高质量的文本，例如新闻文章、故事和聊天机器人响应。

*机器翻译：多模态模型可以提高机器翻译的准确性和流畅性，通过利用视觉和上下文信息来理解源语言文本。

*问答：多模态模型可以用于问答系统，其中模型可以从文本、图像和知识库等多种来源中获取信息来回答问题。

*语音识别：多模态模型可以增强语音识别系统，通过利用唇读、面部表情和手势等视觉信息来提高识别精度。

*情感分析：多模态模型可以对文本、语音和面部表情进行情感分析，从而更好地理解说话者或写作者的感受和意图。

总之，多模态学习为语言建模带来了革命性的变化。通过利用来自不同模态的数据，多模态语言模型可以获得更全面的语言理解，从而生成更准确、更连贯的文本，并在广泛的任务和应用中表现出卓越的性能。第二部分多模态学习在语言建模中的优势关键词关键要点融合多模态数据

-多模态语言模型能够利用文本、图像、音频等多模态数据进行训练，从而增强对语言背景的理解和表征能力。

-多模态数据为语言建模提供了丰富的语义和上下文信息，有助于模型捕捉语言中复杂的语义和语用关系。

-融合多模态数据可以弥补单模态数据的信息缺失或歧义，提高语言建模的泛化能力和适应性。

提升语言理解

-多模态语言模型通过处理多模态数据，可以在更全面的背景下理解语言，从而增强对语言含义和语调的理解。

-多模态学习通过将语言与相关非语言信息联系起来，有助于模型深入理解语言背后的意图、情感和隐含含义。

-提升语言理解能力对于自然语言处理任务至关重要，例如机器翻译、摘要生成和对话系统。多模态学习在语言建模中的优势

一、融合多源信息

多模态学习能够利用来自文本、图像、音频和视频等多种方式的信息，这使得语言模型能够更全面地理解语义和上下文。通过整合不同模式的信息，语言模型可以学习到更加丰富而细致的语言特征，从而提高建模准确性。

例如，在一个图像描述任务中，语言模型不仅需根据图像内容生成描述，还需考虑图像中人物的表情、场景氛围等视觉线索。多模态学习能够将这些视觉信息与文本信息相结合，生成更加准确和生动的描述。

二、增强语义理解

多模态信息中包含了丰富的语义知识，通过多模态学习，语言模型可以更深入地理解语言的含义。不同模式的信息可以相互补充和验证，从而减少歧义性并提高语义表达能力。

例如，在一个问答任务中，语言模型需要根据问题和一段文本中的信息来生成答案。多模态学习能够帮助语言模型识别关键词和同义词，并通过图像或视频信息来确认或澄清答案的内容，从而提高问答的准确性。

三、减少训练数据依赖性

传统的语言模型通常需要大量标注的文本数据才能进行训练。多模态学习能够利用非文本数据作为辅助信息，从而减少对文本数据的依赖性。

图像、音频和视频等非文本数据可以为语言模型提供额外的语义线索和上下文信息。通过将这些非文本数据与文本数据相结合进行训练，语言模型可以从更广泛的数据源中学习，从而提高泛化能力和鲁棒性。

四、提升推理效率

多模态学习可以让语言模型利用不同模式的信息进行推理，这可以提高推理的效率和准确性。语言模型可以根据不同的任务需求灵活地选择最合适的模式进行推理，从而优化推理时间和资源消耗。

例如，在一个机器翻译任务中，语言模型可以通过图像信息来理解翻译语境，从而生成更加准确的翻译结果。同时，通过音频信息，语言模型可以学习目标语言的音调和节奏，从而生成更加流畅的翻译。

五、扩展语言建模应用场景

多模态学习扩展了语言建模的应用场景，使其能够超越传统的文本处理任务。语言模型可以与计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域相结合，构建更加智能和全面的应用程序。

例如，在医疗领域，语言模型可以通过多模态学习来分析患者的病历、影像和语音数据，辅助医生进行更准确的诊断和治疗。在教育领域，语言模型可以通过多模态学习来创建交互式教学内容，帮助学生更有效地理解并记忆知识。

六、提升模型通用性

多模态学习促进了语言模型的通用性，使其能够处理更广泛的任务。通过学习不同模式的信息，语言模型具备了跨模态理解和推理的能力，从而能够灵活地适应各种应用场景。

例如，一个接受过多模态学习的语言模型既可以用于生成文本，也可以用于图像描述、语音识别和视频摘要等任务。这种通用性使得语言模型可以部署在更加广泛的领域，发挥更大的价值。第三部分多模态语言模型的常见类型关键词关键要点【多模态Transformer语言模型】:

1.以Transformer架构为基础，融合文本、图像、音频等多模态数据。

2.通过联合嵌入和跨模态注意机制，建立不同模态数据之间的语义联系。

3.在图像分类、视频理解、语音识别等多模态任务中表现出卓越性能。

【跨模态Retrieval语言模型】:,

多模态语言模型的常见类型

多模态语言模型是一种神经网络架构，它能够处理来自多种模态（例如，文本、图像、音频、视频）的数据。近年来，多模态语言模型在自然语言处理领域取得了重大进展，被广泛应用于各种任务中。不同的多模态语言模型类型各有优缺点，适用于不同的应用场景。

文本-图像模型

文本-图像模型能够将文本和图像数据关联起来，用于图像描述、图像检索和视觉问答等任务。这类模型的典型例子包括：

*ViT（VisionTransformer）：一种将图像表示转换为序列数据的模型，使用Transformer架构进行处理。

*CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）：一种使用对比学习进行图像和文本对齐的模型。

文本-音频模型

文本-音频模型将文本和音频数据联系起来，用于语音识别、音乐信息检索和声学场景分类等任务。这类模型的示例包括：

*Wav2Vec2.0：一种将音频表示转换为序列数据的模型，也使用Transformer架构。

*HuBERT：一种使用掩蔽自编码器进行预训练的语音识别模型。

文本-视频模型

文本-视频模型处理文本和视频数据，用于视频描述、视频检索和动作识别等任务。这类模型的代表有：

*VideoTransformerNetwork(ViT-NL)：一种将视频帧表示转换为序列数据的模型，使用Transformer架构进行处理。

*SlowFast：一种针对视频的双路径网络，一条路径用于处理运动信息，另一条路径用于处理语义信息。

跨模态模型

跨模态模型能够处理来自不同模态的数据，用于多模态机器翻译、多模态信息检索和多模态摘要等任务。这类模型的例子包括：

*MUSE(MultimodalUniversalSentenceEncoder)：一种将文本、图像和音频表示转换为通用嵌入向量的模型。

*BERT-MM：一种在BERT模型的基础上构建的多模态语言模型，能够同时处理文本和图像数据。

评估方法

多模态语言模型的评估方法取决于特定任务。对于图像描述任务，评价指标可能包括BLEU分数和METEOR分数；对于语音识别任务，评价指标可能是WER（单词错误率）；对于视频分类任务，评价指标可能是准确度和F1得分。

应用

多模态语言模型在各种行业和应用中得到了广泛应用，包括：

*媒体和娱乐：图像描述、视频摘要生成、音乐推荐

*商业和金融：多模态信息检索、客户服务聊天机器人

*医疗保健：医学图像分析、疾病检测、药物发现

*教育：多模态学习资源、基于文本和图像的提问回答系统

*政府：多模态信息分析、社交媒体监控、自然灾害响应

结论

多模态语言模型的多样性不断增长，为各种自然语言处理任务提供了强大的工具。从文本-图像模型到跨模态模型，每种类型都有其独特的优势和应用场景。随着多模态数据变得更加普遍，多模态语言模型肯定会继续在自然语言处理领域发挥重要作用。第四部分多模态语言建模任务的分类关键词关键要点文本-图像语言建模

1.将文本和图像作为联合输入，学习表示文本和图像之间语义关系的语言模型。

2.利用图像信息来补充文本语境，提高文本生成和理解的准确性和全面性。

3.适用于多模态任务，如图像描述、视觉问答和文本图像对齐。

文本-音频语言建模

1.整合文本和音频信息，构建联合语言模型，理解文本和音频之间的语义对应关系。

2.利用音频信息帮助识别文本中难以理解的词语或短语，增强文本理解能力。

3.适用于多模态任务，如语音转录、音频摘要生成和情感分析。

文本-视频语言建模

1.结合文本和视频序列，学习表示视频和文本之间动态语义关系的语言模型。

4.利用视频信息提供文本内容的补充上下文，提高文本生成和理解的连贯性和信息丰富度。

5.适用于多模态任务，如视频描述、视频字幕生成和视频摘要。

多模态机器翻译

1.利用图像、音频或视频等多模态信息，增强机器翻译模型的上下文理解能力。

2.通过多模态对齐和注意机制，将不同模态的信息整合到翻译过程中。

5.提高翻译质量，尤其是在翻译稀有或具有文化背景的文本时。

多模态对话系统

1.整合多模态输入和输出，包括文本、图像和音频，以构建自然且交互式的对话系统。

2.利用多模态信息增强对话理解，产生更具响应性和连贯性的回复。

3.适用于广泛的应用场景，如客户服务、信息获取和情感支持。

多模态问答系统

1.将文本、图像、音频或视频作为联合输入，构建知识图谱和问答模型。

2.利用多模态信息提供更全面和准确的答案，跨越不同数据类型。

3.支持多模态查询和回答，增强用户体验。多模态语言建模任务的分类

多模态语言建模任务可分为三类：

文本-文本任务

*机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

*文本摘要：将长篇文本缩减为更简洁的摘要。

*文本生成：根据输入提示生成原创文本。

文本-图像任务

*图像描述：为输入图像生成自然语言描述。

*视觉问答：回答有关图像的自然语言问题。

*图像字幕：为图像生成简短的文本描述。

文本-音频任务

*语音识别：将语音信号转换为文本。

*自动语音转录：将语音转换成文本。

*语音摘要：将长时间的音频内容浓缩成简短的文本摘要。

具体任务实例：

文本-文本任务

*机器翻译：将英语文本翻译成中文

*文本摘要：将长篇新闻文章缩减为200字摘要

*文本生成：根据提示“写一个关于人工智能的故事”生成文本

文本-图像任务

*图像描述：生成图片中一只猫的自然语言描述

*视觉问答：回答问题“图片中的人在做什么？”

*图像字幕：为图片生成字幕“一只猫坐在窗台上”

文本-音频任务

*语音识别：将“你好”的语音信号转录为文本

*自动语音转录：转录一个小时的会议音频

*语音摘要：将一个小时的演讲浓缩成5分钟的文本摘要

多模态语言建模的优势

多模态语言建模任务具有以下优势：

*数据丰富性：多模态数据规模庞大且多样化，涵盖文本、图像、音频等多种类型。

*任务多样性：多模态语言建模任务涉及广泛的自然语言处理任务，从文本理解到文本生成。

*模型泛化性：在多模态数据上训练的模型通常具有更好的泛化能力，可以处理各种自然语言任务。

*跨模态理解：多模态语言建模能够建立不同模态之间的联系，促进跨模态理解。

挑战和未来方向

多模态语言建模也面临一些挑战：

*数据异质性：不同模态的数据具有不同的表示形式和特征。

*模型复杂性：多模态语言建模模型通常非常复杂，需要大量的计算资源。

*评价困难：多模态语言建模任务的评价标准尚不统一。

未来的研究方向包括：

*开发新的多模态数据表示方法

*探索更有效的跨模态学习方法

*建立多模态语言建模模型的统一评价框架第五部分多模态语言建模的评价指标关键词关键要点多模态语言模型的自动评测

1.通过语言建模目标函数，衡量模型的整体质量，如困惑度或平均对数似然值。

2.使用句子级或段落级的自动评测指标，如BLEU、ROUGE和METEOR，评估生成文本的流畅性和一致性。

3.采用特定任务的评估指标，如机器翻译的BLEU或对话系统的DIST-2。

多模态语言模型的人工评估

1.由人类评估员主观判断生成的文本的质量，包括流畅性、语法准确性、语义连贯性和信息丰富性。

2.使用针对特定任务设计的评估准则，如对话系统的易用性或机器翻译的翻译质量。

3.对人类评估进行规范和校准，以确保一致性和可靠性。

多模态语言模型的偏见评估

1.检测和评估多模态语言模型中存在的潜在偏见，例如性别、种族或意识形态偏见。

2.使用自动化工具或人工评估来识别和量化模型中存在的偏见。

3.采取措施减轻模型偏见，例如数据增强或公平性约束。

多模态语言模型的鲁棒性评估

1.评估多模态语言模型对输入扰动（如拼写错误或语法错误）或对抗性攻击的鲁棒性。

2.使用针对特定任务设计的鲁棒性评测方法，如对机器翻译模型的对抗性文本生成。

3.增强模型的鲁棒性，以提高其在现实世界应用中的可靠性。

多模态语言模型的解释性评估

1.了解多模态语言模型决策背后的原因和解释，识别其优势和局限性。

2.采用可解释性方法，如梯度反向传播或注意力机制可视化，来分析模型行为。

3.提升模型的可解释性对于建立信任和预测可靠性至关重要。

多模态语言模型的持续评估

1.建立持续的评估框架，以跟踪和监视多模态语言模型的性能和偏见随着时间的推移而变化。

2.采用在线评估技术，以快速且有效地更新模型性能信息。

3.进行持续评估对于确保模型的质量和适应不断变化的环境至关重要。多模态语言建模的评价指标

1.文本相关性评估

*BLEU（双语评估误差率）：衡量翻译质量的标准指标，将候选翻译与参考翻译进行逐词匹配。

*ROUGE（递归覆盖率评估）：类似BLEU，但使用n元组而不是单词作为匹配单位，更关注意义群。

*METEOR（机器翻译评估器）：综合了精确度、召回率和匹配权重，适用于翻译质量评价和文本生成评估。

*BERTScore：基于BERT的指标，衡量候选文本和参考文本之间的语义相似性和语法正确性。

2.图像相关性评估

*FID（FréchetInceptionDistance）：衡量图像生成模型产生的图像与真实图像分布之间的差异。

*IS（InceptionScore）：衡量图像生成模型产生的图像的质量和多样性。

*CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）：评估图像和文本之间的对齐程度，适用于图像字幕生成和图像分类任务。

3.音频相关性评估

*WER（单词错误率）：衡量语音识别模型识别单词错误的频率。

*CER（字符错误率）：衡量语音识别模型识别字符错误的频率。

*MOS（主观意见评分）：评估音频质量的主观指标，由人类评估者打分。

4.多模态相关性评估

*MMLU（多模态语言理解）：衡量模型同时处理不同模态（例如文本、图像、音频）的能力。

*MMMCT（多模态机器翻译）：评估模型在翻译多模态输入（例如文本配有图像）方面的能力。

*MMQA（多模态问答）：衡量模型从不同模态获取信息并回答复杂问题的能力。

5.其他指标

*通用指标：适用于多种模态，例如困惑度和准确性，可以衡量模型的预测性能。

*任务特定指标：针对特定任务量身定制，例如针对聊天机器人的参与度评分。

*人类评估：由人类评估者对模型输出进行打分，提供主观反馈。

评价多模态语言建模时应考虑以下因素：

*任务类型和目标

*可用数据和资源

*评价指标的适用性和稳健性

*评价数据集的代表性和规模

*评估结果的解释和可比性第六部分多模态语言建模的应用场景关键词关键要点跨模态信息检索

1.利用多模态语言模型捕获图像、文本、音频和视频之间的语义关联性。

2.通过联合嵌入空间，使不同模态的信息可以相互搜索和检索。

3.增强信息检索系统的能力，实现跨模态查询和相关信息获取。

多模态对话式人工智能

1.融合文本、语音和视觉等多种输入模式，提升对话式人工智能的自然性和交互性。

2.利用多模态语言模型生成更全面、更具语境性的响应，增强用户体验。

3.拓展对话式人工智能的应用场景，例如多模态客户服务、虚拟助手和语言教学。

多模态情感分析

1.同时分析文本、图像和音频中包含的情感信息，提供更细致的情绪洞察。

2.利用多模态语言模型捕捉不同模态的情感表征，提高情感分析的准确性和可靠性。

3.促进情感分析在客户反馈、社交媒体监控和市场研究等领域的应用。

多模态内容生成

1.融合多种模态的信息，包括文本、图像、音频和视频，生成更丰富、更有创意的内容。

2.利用多模态语言模型学习不同模态之间的相关性，实现跨模态内容迁移。

3.拓展内容生成应用场景，例如图像字幕、视频摘要和创意写作。

多模态医疗诊断

1.整合患者病历、医学图像和基因组数据，提供更全面的医疗诊断。

2.利用多模态语言模型识别不同模态中的相关征兆，提高疾病的诊断准确性。

3.辅助医生进行复杂的医疗决策，提升医疗服务质量。

多模态推荐系统

1.综合用户的文本评论、浏览历史、点击行为和社交互动，提供更个性化的推荐内容。

2.利用多模态语言模型理解不同模态中的用户偏好，增强推荐系统的精度。

3.拓展推荐系统在电子商务、流媒体和社交网络等领域的应用，提升用户满意度。多模态语言建模的应用场景

多模态语言模型(MLM)因其将不同模态信息融合到单一模型中的能力而受到广泛关注。这使得它们能够在各种自然语言处理(NLP)任务中取得卓越的性能。以下是MLM的一些关键应用场景：

文本生成

MLM在文本生成任务中表现出色，例如：

*摘要生成：从长文档中创建简洁而全面的摘要。

*对话生成：生成响应自然且引人入胜的对话。

*机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言，同时保持原始文本的含义和风格。

文本分类

MLM可用于对文本进行分类，例如：

*情感分析：确定文本的情感极性，例如积极、消极或中立。

*主题分类：识别和对文本分配预定义的主题类别。

*垃圾邮件检测：区分合法邮件和垃圾邮件。

问答

MLM可用于从文本中提取信息并回答问题，例如：

*事实验证：验证文本陈述的准确性。

*问答系统：从给定的文档或知识库中回答用户提出的问题。

*对话式信息检索：以自然语言界面与用户互动，并根据查询提供相关信息。

信息抽取

MLM可用于从文本中提取特定类型的实体和关系，例如：

*命名实体识别：识别文本中的人员、地点和组织等实体。

*关系提取：从文本中识别实体之间的关系，例如亲属关系或商业关系。

*事件提取：识别文本中发生的事件，包括时间、地点和参与者。

语言建模

MLM专门用于对语言进行建模，这对于各种NLP任务至关重要，例如：

*语言识别：识别文本中使用的语言。

*拼写检查：检测并更正文本中的拼写错误。

*语法检查：检测并更正文本中的语法错误。

其他应用

除上述核心应用外，MLM还被探索用于各种其他任务，包括：

*代码生成：根据自然语言提示生成计算机代码。

*图像字幕：为图像生成描述性文本。

*视频理解：分析视频内容并提取见解。

*医疗保健：协助医疗诊断和治疗决策。

*金融服务：自动化财务分析和预测建模。

MLM的应用场景不断扩展，随着模型的不断改进和新技术的出现，预计未来会出现更多创新应用。第七部分多模态语言建模的未来发展趋势关键词关键要点【多模态预训练模型的不断发展】

1.预训练模型规模不断扩大，参数量和数据量持续增加。

2.预训练任务的多样化，加入更多模态的任务，如图像、视频、音频。

3.自监督学习技术的进步，探索更有效的自监督学习方法。

【跨模态知识融合】

多模态语言建模的未来发展趋势

多模态语言建模（MLM）正迅速成为自然语言处理（NLP）领域最具变革性的技术之一。其能力包括理解、生成和翻译文本、图像、音频和其他数据形式，这为广泛的应用程序开辟了可能性。以下是MLM的未来发展趋势的一些关键领域：

1.扩展多模态数据融合：

MLM将继续探索融合不同模态数据的能力，包括文本、图像、音频、视频和代码。这将允许模型开发更全面地理解和处理来自多个来源的信息。融合多个模态可以增强表示学习，从而提高任务性能。例如，在视觉问答任务中，融合图像和文本数据可以提高模型对图像内容的理解和文本生成能力。

2.加强因果关系推理：

MLM将逐渐具备因果关系推理能力，从而更好地理解事件之间的因果关系。这对于自然语言理解至关重要，因为语言经常表达因果关系。通过整合因果推理，MLM将能够生成更连贯、合乎逻辑的文本，并进行更准确的预测。

3.提高可解释性和可信度：

随着MLM变得越来越复杂，对其决策过程进行解释和评估将至关重要。未来的发展将集中于开发技术来提高MLM的可解释性，使用户能够理解模型如何做出预测，并增强对其输出结果的信任。这对于确保MLM在关键任务应用中的可靠性和责任至关重要。

4.探索元学习和自适应学习：

元学习和自适应学习方法将应用于MLM以提高其在大规模数据集上进行快速学习和适应新任务的能力。元学习允许模型从少量数据中学习，而自适应学习使模型能够在不断变化的环境中进行调整。这些技术将增强MLM的多功能性，使其能够适应不断变化的自然语言交互需求。

5.发展端到端的多模态系统：

未来将出现端到端的、统一的多模态系统，将语言、视觉、音频和其他模态的理解、生成和翻译任务无缝集成到一个框架中。这将消除管道式处理的需要，并允许模型以更有效和高效的方式处理复杂的多模态任务。

6.提高可扩展性和效率：

随着MLM模型的不断增长和复杂性，提高可扩展性和效率至关重要。未来的研究将专注于开发新的算法和架构，以在有限的计算资源下更有效地训练和部署大规模MLM。这将降低MLM的应用门槛，并使其在实际应用程序中更加实用。

7.应用于现实世界任务：

MLM将继续在广泛的现实世界任务中得到应用，包括自然语言生成、机器翻译、信息检索、对话式人工智能、图像字幕和视频理解。随着模型变得更加强大，它们将在医疗保健、金融、教育和娱乐等领域开辟新的可能性。

8.伦理考量和负责任的AI：

随着MLM的能力不断增强，需要解决伦理考量和负责任的AI实践。未来研究将关注制定指导方针，以确保MLM的公平、无偏见和道德使用。这包括解决偏见缓解、透明度和问责制等问题。

9.新的表示方法和预训练技术：

新的表示方法和预训练技术将不断开发，以提高MLM的性能。这可能包括利用知识图谱、外部知识库和大型语料库来丰富模型的表示。此外，自监督学习和对比学习等预训练技术将进一步完善，以提高模型的泛化能力。

10.多模态