多模态大模型（Multimodal Large Model）是一种能够处理和理解多种模态数据的人工智能模型。模态指的是数据的表现形式，例如文字、图像、音频、视频等。多模态大模型通过结合不同模态数据的特性，利用深度学习技术和大规模的训练数据，构建一个统一的框架来实现跨模态的感知、理解和生成能力。例如，一个多模态大模型可以同时处理文本描述和对应的图片，完成图像生成、描述生成、跨模态检索等任务。这种模型

对于L来说，计算L，对于一对(vt，vc)来说，需要计算b次点积(b是词向量的特征个数：n-dim)，复杂度为O(b)，对于一对(vt，vc)来说，需要计算k个负样本的概率值，也就是计算k次，总时间复杂度为O(kd)—>O(1)。但是此时的Lbound下界是一个得分，但我们最终要计算的是一个概率，那就需要给这个L得分套上一个sigmoid激活函数，再取对数值，起到一个放大差异的作用，最终我们需要有

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本文概述了NLP（自然语言处理）的发展历程及其在人工智能领域的重要性。文章指出，认知智能是人工智能的终极目标，而NLP是实现人机同频交流的关键。从早期的规则驱动方法到如今的Transformer架构和大语言模型（LLMs），NLP经历了探索、提升和应用三大阶段。当前大模型时代的核心方向包括研发训练技术、降低成本以及商业应用落地。NLP不仅在学术界持续繁荣，也在工业界催生了大量创新产品，深刻改变了人

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